基于MATLAB的语音特征识别与模式匹配系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现完整的语音识别系统，包含信号预处理、MFCC特征提取和声学建模。通过模式匹配算法实现说话人身份验证，支持多用户声纹训练与识别，适用于安全认证和语音生物识别场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的语音特征识别与模式匹配系统

项目介绍

本项目是一个集成化的语音信号处理与说话人识别系统。系统采用梅尔频率倒谱系数（MFCC）作为核心声学特征，结合模式识别算法，实现对说话人身份的准确识别与验证。系统支持实时语音输入和离线批量处理两种工作模式，适用于声纹认证、安全验证等多种应用场景。

功能特性

• 语音信号预处理：实现音频降噪、端点检测，有效提取纯净语音片段
• MFCC特征提取：提取具有高区分度的梅尔频率倒谱系数特征参数
• 多说话人声学模型：支持建立多人声纹特征库，可扩展训练新说话人
• 智能模式匹配：采用动态时间规整(DTW)和支持向量机(SVM)分类器进行精准识别
• 双模式工作：支持实时麦克风采集识别和离线音频文件批量处理
• 可视化分析：生成频谱图、特征对比图、识别结果柱状图等分析报告

使用方法

快速启动

1. 确保MATLAB环境配置正确
2. 运行主程序文件启动系统图形界面
3. 选择工作模式（实时识别/离线处理）
4. 根据提示进行语音采集或选择音频文件
5. 查看识别结果和分析报告

实时识别模式

• 点击"开始录音"按钮采集语音
• 系统自动进行端点检测和特征提取
• 实时返回说话人ID和置信度评分

离线处理模式

• 选择单个或多个音频文件（.wav/.mp3格式）
• 系统批量处理并生成识别报告
• 支持特征参数对比分析

模型训练

• 准备训练数据集（每人至少5个语音样本）
• 通过训练界面导入样本数据
• 系统自动提取特征并建立声学模型库

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 音频输入：支持16kHz采样率的麦克风设备
• 内存要求：至少4GB RAM，推荐8GB以上
• 存储空间：500MB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能流程，包括语音信号的采集与预处理模块、MFCC特征参数提取算法、声学模型库的加载与匹配机制，以及图形用户界面的控制逻辑。该文件实现了实时音频流处理与离线文件批处理的统一调度，负责协调特征提取、模式识别和结果可视化等各模块的协同工作，同时提供系统参数的配置界面和识别结果的分析报告生成功能。