MATLAB实现的基于MFCC与HMM的孤立词语音识别系统

资 源 简 介

本项目开发了一个完整的孤立词语音识别流水线，包含预处理、MFCC特征提取、HMM模型训练和实时分类模块。支持用户自定义训练集，并提供可视化分析功能，适用于特定词汇库的识别任务。

详 情 说 明

基于MFCC与HMM的孤立词语音识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的孤立词语音识别系统，包含语音信号预处理、特征提取、模式训练和识别四个核心模块。系统采用梅尔频率倒谱系数(MFCC)进行语音特征提取，结合隐马尔可夫模型(HMM)进行模式识别，并使用动态时间规整(DTW)算法进行优化。支持对特定词汇库中的词语进行训练和实时语音分类识别，提供可视化分析界面，可显示语音波形、频谱特征和识别结果。

功能特性

• 多模态输入支持：支持.wav格式音频文件（16kHz采样率，单声道，16位量化）和实时麦克风音频输入
• 自定义训练集：允许用户定义个性化训练数据集，每个词语至少包含10个说话人样本
• 完整识别流水线：实现语音预处理→特征提取→模型训练→实时识别的完整流程
• 可视化分析：提供语音波形、MFCC系数矩阵、频谱图、基音周期等特征可视化
• 模型评估：输出HMM模型参数、训练准确率、混淆矩阵等训练报告
• 性能监控：实时显示识别结果、置信度分数、识别时间曲线及准确率、召回率等评估指标

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集，包含多个说话人的语音样本，每个词语至少10个样本
2. 模型训练：运行训练模块，系统将自动提取MFCC特征并训练HMM模型
3. 实时识别：启动识别模式，可通过麦克风输入语音进行实时识别
4. 结果分析：查看可视化界面分析识别结果和系统性能指标

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
• 音频采集设备（用于实时识别）
• 内存≥4GB，硬盘空间≥1GB

文件说明

主程序文件整合了系统全部核心功能，包括语音数据的读取与预处理、梅尔频率倒谱系数特征提取、隐马尔可夫模型的训练与优化、实时音频采集与识别处理、多种可视化分析结果的生成展示以及系统整体性能的评估计算。该文件作为系统的主要入口，实现了从数据输入到结果输出的完整工作流程。