基于MFCC与HMM的孤立词语音识别MATLAB项目

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了一个孤立词语音识别系统。通过对输入语音进行MFCC特征提取并结合隐马尔可夫模型（HMM）进行分类，可有效识别固定词汇。适用于指令识别或关键词唤醒等场景，代码结构清晰，便于二次开发。

详 情 说 明

基于MFCC与HMM的孤立词语音识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征提取与隐马尔可夫模型（HMM）的孤立词语音识别系统。该系统针对特定、固定的词汇集进行训练，能够对输入的语音片段进行分析和分类，输出对应的词语标签。核心应用场景包括特定指令识别、关键词唤醒等需要检测固定词汇的语音交互任务。

功能特性

• MFCC特征提取: 自动从输入的语音信号中提取MFCC特征，该特征能有效模拟人耳听觉特性，是语音识别的常用特征。
• HMM模型训练: 使用隐马尔可夫模型对每个待识别的孤立词进行建模和训练，能够有效捕捉语音信号的时序动态特性。
• 高效识别解码: 采用动态时间规整（DTW）或Viterbi算法进行模式匹配与解码，实现对输入语音的准确分类。
• 多格式输入支持: 支持处理预录制的音频文件（如WAV格式）以及实时录制的音频流。
• 可选的详细输出: 除了返回识别出的词语标签外，还可提供置信度分数和MFCC特征矩阵，便于结果分析与调试。

使用方法

1. 准备数据: 收集或准备用于训练的孤立词语音数据集，确保每个词语有足够数量的样本。
2. 训练模型: 运行系统的主流程，系统将自动提取所有训练语音的MFCC特征，并基于这些特征为每个词语训练一个HMM模型。
3. 执行识别: 准备好待识别的语音文件或启动实时录音。系统将读取音频，进行相同的MFCC特征提取，然后利用已训练的HMM模型进行匹配和识别。
4. 获取结果: 系统将输出最可能的识别结果（词语标签）。根据配置，还可获得此次识别的置信度评估以及提取出的MFCC特征。

系统要求

• 操作系统: Windows / Linux / macOS
• 软件环境: MATLAB (推荐 R2016b 或更高版本)
• 依赖工具包: 信号处理工具箱 (Signal Processing Toolbox)

文件说明

主程序文件集成了本系统从数据准备到识别结果输出的全流程核心功能。其主要作用包括：控制系统执行流程，调用并协调各功能模块，首先对训练集的语音数据进行MFCC特征参数计算，随后利用这些特征完成对每个孤立词的隐马尔可夫模型训练与参数估计。在识别阶段，该程序负责对新的输入语音执行特征提取，并利用已训练好的HMM模型组，通过解码算法（如Viterbi算法）计算输入特征与各模型的匹配概率，最终决策并输出识别出的词语类别。