基于语音增强与隐马尔可夫模型的孤立词语音识别MATLAB系统

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了孤立词语音识别系统，集成语音预处理、谱减法/维纳滤波增强及MFCC特征提取模块。通过隐马尔可夫模型进行模式匹配，适用于含噪环境下的高效语音识别。

详 情 说 明

基于语音增强与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，集成了语音增强、特征提取、隐马尔可夫模型(HMM)训练与识别等核心模块。系统能够有效处理含噪语音，通过MFCC特征提取和HMM建模，实现高精度的孤立词识别，并提供全面的性能评估分析。

功能特性

• 语音预处理：预加重、分帧、加窗等预处理操作
• 语音增强：支持谱减法和维纳滤波两种降噪算法
• 特征提取：梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征参数提取
• HMM训练：基于Baum-Welch算法的模型参数训练
• 识别决策：采用Viterbi算法进行模板匹配识别
• 系统评估：准确率、混淆矩阵等性能指标计算

使用方法

1. 准备训练数据：WAV格式语音样本（16kHz采样率，16位量化）及对应文本标签
2. 配置系统参数：修改配置文件设置预处理、增强和模型参数
3. 训练HMM模型：运行训练程序生成孤立词模板库
4. 执行语音识别：输入测试语音获取识别结果和置信度评分
5. 查看分析报告：生成性能评估图表和统计报告

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
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持WAV音频文件读写

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程控制，包括语音数据的读取与预处理、增强算法的调用执行、特征参数的提取计算、隐马尔可夫模型的训练优化、识别匹配的决策判断以及最终性能评估的结果输出。该文件整合了各功能模块的协同工作，确保系统从输入处理到结果生成的全链路自动化运行。