基于MATLAB的隐马尔可夫模型语音识别系统实现

资 源 简 介

本项目使用MATLAB构建了一个完整的HMM语音识别原型，涵盖前向算法、后向算法和维特比算法的核心实现，并为语音数据训练与解码提供可扩展框架。适用于信号处理与机器学习研究。

详 情 说 明

基于MATLAB的隐马尔可夫模型（HMM）语音识别原型系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的隐马尔可夫模型（HMM）在语音识别领域的应用原型系统。系统包含HMM模型的三个核心算法实现：前向算法、后向算法、维特比算法以及Baum-Welch算法。通过对语音特征序列进行建模，系统能够完成语音片段的分类识别任务，为语音识别技术的研究和教学提供实践参考。

功能特性

• 完整的HMM算法实现：包含前向算法（计算观察序列概率）、后向算法、维特比算法（寻找最优状态序列）和Baum-Welch算法（模型参数训练）
• 语音特征提取：集成MFCC（梅尔频率倒谱系数）特征提取模块，将音频信号转换为适合HMM建模的特征序列
• 模型训练与识别：支持基于标注语音数据的HMM参数训练，并能对未知语音进行类别识别
• 丰富的输出结果：提供识别结果、置信度评分、状态序列路径以及多种可视化图表

使用方法

训练阶段

1. 准备训练数据：收集WAV格式音频文件，每个文件对应特定语音单元（如音素或单词）
2. 提供文本标注文件，标明每个语音样本对应的类别标签
3. 配置初始HMM参数（状态数、初始概率、转移概率、观测概率）
4. 运行训练程序，系统将输出训练完成的HMM模型参数

识别阶段

1. 输入待识别的WAV格式音频文件
2. 系统自动提取MFCC特征并进行识别
3. 输出识别结果，包括：

- 最可能的语音单元类别 - 识别结果的置信度评分 - 语音帧到HMM状态的最优映射序列

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括语音数据的读取与预处理、MFCC特征的提取计算、HMM模型的初始化配置、基于Baum-Welch算法的参数训练过程、使用维特比算法进行语音识别的解码操作，以及识别结果的可视化展示与输出管理。该文件构成了整个系统的执行框架，协调各个功能模块协同工作。