基于动态规划的MATLAB语音识别系统(DP-ISR)

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现基于动态时间规整(DTW)算法的孤立词语音识别系统。通过声学特征提取和模板匹配技术，有效处理语音时长变化问题，适用于语音指令识别等场景。系统包含完整的特征处理和模式识别流程。

详 情 说 明

DP-ISR 系统：基于动态规划算法的孤立词语音识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于动态规划算法的孤立词语音识别系统（DP-ISR System），核心任务是识别预定义的孤立词。系统通过动态时间规整（DTW）算法有效处理语音信号的时间长度变化问题，结合梅尔频率倒谱系数（MFCC）声学特征提取与模板匹配技术，实现高准确率的语音识别。该系统适用于语音命令识别、简单人机交互等场景。

功能特性

• 语音信号预处理：包括预加重、分帧、加窗，并采用语音端点检测（VAD）技术去除静音段。
• MFCC特征提取：提取语音信号的梅尔频率倒谱系数，形成表征语音内容的特征向量。
• 模板库构建：在训练阶段，为每个待识别的词汇创建标准声学模板。
• 动态规划匹配（DTW）：使用DTW算法计算待识别语音与模板库中每个模板的距离，寻找最优匹配路径，解决语速不均的匹配难题。
• 结果输出与分析：

* 输出识别出的词汇标签及匹配置信度。 * 提供最优动态规整路径的可视化图表。 * 展现系统整体识别准确率、计算耗时等性能指标。 * 生成MFCC特征的热力图，用于直观分析语音特征。

使用方法

1. 训练模式（构建模板库）

* 准备训练语音样本：确保语音文件为.wav格式，采样率16kHz，单声道。 * 配置参数：根据需要调整帧长、帧移、MFCC系数维度等。 * 运行系统训练流程：系统将自动提取每个词汇语音的特征并保存为模板。

1. 识别模式（语音识别）

* 输入待识别语音：可通过麦克风进行实时录音，或直接输入一个音频文件。 * 执行识别：系统将提取输入语音的特征，并与模板库中的所有模板进行DTW匹配计算。 * 查看结果：在命令行或图形界面中查看识别出的词汇、置信度及各类分析图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2016b 或更高版本)
• 依赖工具包：Signal Processing Toolbox

文件说明

主程序文件作为系统的总控核心，负责协调整个语音识别流程的启动与执行。它封装了从用户交互、参数初始化到核心功能模块调用的全过程逻辑。具体而言，该文件首先完成系统运行所需各项参数的配置，并根据用户选择的模式（训练或识别）来调度相应的处理流程。在训练模式下，它会驱动程序完成语音模板的提取与保存；在识别模式下，则负责引导程序进行语音输入、特征比对、结果决策与可视化输出。