MATLAB实现的基于隐马尔科夫模型的孤立词语音识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现完整的孤立词语音识别流程，包含HMM训练、MFCC特征提取和Viterbi解码功能，可识别特定词汇并输出概率结果，适用于语音信号处理教学与研究。

详 情 说 明

基于隐马尔科夫模型的孤立词语音识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于隐马尔科夫模型（HMM）的孤立词语音识别系统。系统通过梅尔频率倒谱系数（MFCC）对语音信号进行特征提取，利用HMM对每个孤立词建立声学模型，并通过Viterbi算法进行解码识别。该系统支持多类别词语的训练与识别，并包含完整的模型性能评估功能。

功能特性

• HMM模型训练：支持多类孤立词的参数学习，自动估计初始概率、状态转移矩阵和观测概率矩阵
• 语音信号预处理：实现端点检测、预加重、分帧加窗等预处理操作
• 特征提取：提取13维MFCC特征向量，包含一阶和二阶差分系数
• Viterbi解码：采用动态规划算法计算最优状态路径及对应概率
• 性能评估：提供识别准确率计算和混淆矩阵分析功能

使用方法

训练阶段

1. 准备训练数据：将同一词语的多次发音样本放置于同一文件夹
2. 配置模型参数：设置HMM状态数、高斯混合分量数等超参数
3. 执行训练程序：系统自动学习每个词语的HMM参数并保存模型

识别阶段

1. 输入待识别语音：支持16kHz采样率、单声道WAV格式文件
2. 运行识别程序：系统输出识别结果、对数概率值和帧级状态路径
3. 查看评估结果：获取识别准确率和混淆矩阵分析报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计学和机器学习工具箱
• 支持WAV格式音频文件处理

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括语音数据的读取与预处理、特征参数的提取与计算、隐马尔科夫模型的训练与优化、识别过程中的概率计算与路径解码，以及最终的性能评估与结果输出功能。该文件实现了从语音输入到识别结果生成的完整流水线操作。