MATLAB驱动的多场景高精度语音识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB深度学习框架，构建了一个高精度语音识别系统，支持嘈杂、安静、远场等多场景自适应识别，并实现了低延迟实时语音转文本功能。

详 情 说 明

基于深度学习的多场景高精度语音识别系统

项目介绍

本项目是一个基于深度学习技术的高精度智能语音识别系统，集成了深度神经网络（DNN）与隐马尔可夫模型（HMM），并采用梅尔频率倒谱系数（MFCC）进行语音特征提取。系统核心目标是实现多场景下的高精度语音识别，能够自适应安静环境、嘈杂环境、远场采集等多种应用场景，提供实时、低延迟的语音到文本转换服务。

功能特性

• 多场景自适应识别：智能适应不同声学环境，包括安静环境、嘈杂环境、远场采集等
• 实时语音转文本：实现低延迟的实时语音识别与文本转换
• 多语言支持：支持中文普通话、英语等多种语言的识别
• 用户自定义词库：允许用户添加专业术语、人名等特定词汇，提升专业领域识别率
• 识别结果后处理：内置语法校正和语义优化功能，提高识别准确率

使用方法

输入方式

1. 音频文件输入：支持WAV、MP3等格式，要求采样率16kHz以上，单声道音频
2. 实时音频流：通过麦克风采集的实时语音信号
3. 环境参数配置：可设置背景噪声等级、说话人距离等场景参数
4. 语言模型选择：用户根据需要指定识别语言类型
5. 自定义词典：支持用户导入专业术语列表

输出结果

1. 文本转录结果：包含完整文本内容及时间戳信息
2. 置信度评分：每个识别词汇的置信度百分比（0-100%）
3. 实时识别流：录音过程中实时输出的识别文本流
4. 识别日志文件：记录识别过程的详细数据日志
5. 错误标注提示：对低置信度词汇进行特殊标记并提供替代建议

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，Linux Ubuntu 18.04+，macOS 10.14+
• Python环境：Python 3.8及以上版本
• 内存要求：至少8GB RAM（推荐16GB）
• 存储空间：至少5GB可用磁盘空间
• 音频设备：支持16kHz以上采样率的音频输入设备

文件说明

main.m文件作为系统的主入口与核心调度模块，承担着系统初始化、音频数据预处理、特征提取、模型推理以及识别结果后处理等关键功能的集成与协调。它负责接收不同类型的音频输入，根据用户配置调用相应的处理流程，管理整个语音识别的生命周期，并最终输出格式化的文本结果及相关辅助信息。该文件确保了各功能模块之间的高效协作与数据流转，是实现系统多场景自适应能力的关键组件。