基于MATLAB的多场景自适应语音识别系统

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现端到端语音识别，采用自适应算法处理噪声、语速和口音变化，支持实时语音转文本，适用于呼叫中心、智能设备等场景，提升系统鲁棒性与实用性。

详 情 说 明

多场景自适应语音识别系统

项目介绍

本项目实现了一个鲁棒性的端到端语音识别系统，能够适应不同噪声环境、说话人语速及口音变化。系统采用先进的语音信号处理技术，将输入的语音信号实时转换为对应的文本输出，适用于呼叫中心、智能设备语音控制等实际应用场景。

系统核心技术包括基于MFCC的语音特征提取、HMM与GMM结合的声学建模，以及基于DNN的噪声抑制与语音增强技术，确保在各种复杂环境下都能保持较高的识别准确率。

功能特性

• 多场景适应：能够有效处理含环境噪声、不同语速及口音的语音数据
• 实时识别：支持实时麦克风输入和预录制音频文件的语音识别
• 精度评估：提供识别置信度评分，便于结果可靠性判断
• 时间标注：可选的词汇级时间戳信息，标注各词汇的起始和结束时间点
• 格式兼容：支持16kHz采样率的单通道WAV格式音频输入
• 自适应增强：基于深度神经网络的噪声抑制与语音增强技术

使用方法

实时语音识别

启动实时麦克风输入识别

运行系统后选择实时识别模式，系统将开始捕获麦克风输入并实时显示识别结果

音频文件识别

处理预录制的音频文件

将WAV格式音频文件放置在指定目录，系统将自动处理并输出识别文本

输出结果

系统识别完成后将输出：

• 识别文本内容（UTF-8编码）
• 置信度评分（0-1之间的数值）
• 可选的时间戳信息（需在配置中启用）

系统要求

硬件要求

• 麦克风设备（用于实时识别）
• 支持16kHz采样率的音频输入设备
• 最低4GB内存，推荐8GB以上
• 足够的存储空间用于模型文件和数据缓存

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计和机器学习工具箱
• 深度学习工具箱（用于DNN增强功能）

文件说明

main.m文件作为系统的主要入口点，承担了整体流程的协调与控制职能。该文件实现了音频输入接口的管理，包括实时麦克风数据流的捕获与预录制文件的读取解析；指挥完成基于MFCC的特征提取流程，协调隐马尔可夫模型与高斯混合模型的联合声学建模分析；整合深度神经网络进行环境噪声的抑制与语音清晰度的提升处理；管理识别结果的组织与输出，包括文本转换、置信度计算及时间戳生成；并提供用户交互界面以支持不同运行模式的选择与参数配置。