基于隐马尔可夫模型的语音识别MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现隐马尔可夫模型（HMM）的训练与语音识别基础功能，涵盖参数初始化、前向算法概率计算及词汇识别测试。通过短语音数据模拟训练和识别过程，适合初学者学习HMM在语音处理中的应用。

详 情 说 明

基于隐马尔可夫模型的语音初始识别估计系统

项目介绍

本项目是一个面向初学者的语音识别教学实践系统，核心目标是展示隐马尔可夫模型（HMM）在语音识别中的基本原理和实际应用。通过MATLAB实现，系统完整涵盖了HMM参数初始化、模型训练（Baum-Welch算法）和识别解码（Viterbi算法）等关键环节，支持简单词汇级别的识别测试。项目设计注重算法透明性和可观测性，内置训练过程监控和性能评估功能，适合用于理解HMM在时序数据处理中的工作机制。

功能特性

• 完整的HMM工作流：支持从语音特征提取到模型训练与识别的全流程
• 多算法集成：实现Baum-Welch参数重估和Viterbi最优路径解码
• 训练过程可视化：实时显示似然概率收敛曲线，监控训练进度
• 灵活的参数配置：支持自定义初始HMM参数或使用系统默认初始化
• 性能评估模块：自动计算测试集识别准确率，生成识别报告
• 标准语音接口：支持WAV格式音频输入（单声道，8kHz采样率）

使用方法

1. 数据准备：将训练音频按类别存放于指定目录，确保为WAV格式（单声道，8000Hz采样率，时长0.5-2秒）
2. 特征提取：系统自动提取MFCC特征，亦可导入预处理的语音特征矩阵
3. 模型训练：运行训练模块，可指定初始HMM参数或使用随机初始化
4. 识别测试：加载训练好的HMM模型，对测试语音进行识别
5. 结果分析：查看状态序列、似然概率及整体识别准确率报告

系统要求

• 平台要求：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大量语音数据时推荐8GB以上）
• 存储空间：100MB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理逻辑，实现了语音数据加载与预处理、隐马尔可夫模型参数初始化、基于Baum-Welch算法的模型训练过程、采用Viterbi算法的语音识别解码、训练过程收敛性可视化以及识别准确率计算与报告生成等功能模块。该文件通过协调各子模块的工作流程，完成了从原始语音输入到最终识别结果输出的完整处理链。