MATLAB实现的基于隐马尔可夫模型（HMM）孤立词语音识别系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了完整的孤立词语音识别流程。通过端点检测和MFCC特征提取预处理语音信号，利用Baum-Welch算法训练HMM模型，能够准确识别特定词汇。系统包含完整的信号处理和模式识别模块。

详 情 说 明

基于隐马尔可夫模型（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隐马尔可夫模型（HMM）的孤立词语音识别系统。系统采用梅尔频率倒谱系数（MFCC）作为语音特征参数，运用Baum-Welch算法进行HMM模型训练，并通过Viterbi算法实现词汇分类识别。该系统能够有效完成语音信号的端点检测、特征提取、模型训练和识别决策等全过程，并提供全面的性能评估分析。

功能特性

• 语音信号预处理：实现音频信号的端点检测、预加重、分帧加窗等预处理操作
• 特征提取模块：采用MFCC算法提取语音特征参数
• HMM模型训练：运用Baum-Welch算法对特定词汇的HMM模型进行参数训练
• 识别决策模块：通过Viterbi算法计算观测序列与各HMM模型的匹配概率，实现词汇分类识别
• 性能评估：提供识别准确率、混淆矩阵等评估指标分析系统性能
• 可视化分析：生成MFCC特征热力图、时频分析图谱、ROC曲线等可视化结果

使用方法

数据准备

1. 训练数据：准备WAV格式的语音文件集合，包含多个说话人对特定词汇的多次录音
2. 测试数据：准备待识别的孤立词语音文件（WAV格式，采样率16kHz，单声道）

参数配置

在配置文件中设置以下参数：

• HMM状态数量
• 高斯混合分量数
• MFCC参数维度
• 其他系统超参数

运行流程

1. 执行训练过程：系统将自动进行语音预处理、特征提取和HMM模型训练
2. 执行识别测试：输入测试语音文件，系统输出识别结果和置信度评分
3. 查看分析报告：系统生成性能评估报告和可视化分析图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存
• 支持WAV格式音频文件处理

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程控制，包括语音数据的读取与预处理、MFCC特征参数的提取计算、隐马尔可夫模型的训练优化、测试语音的模式识别匹配，以及识别性能的评估分析与可视化结果输出。该文件整合了各个功能模块，完成了从语音输入到识别结果输出的完整处理链路。