基于延时神经网络的语音识别系统 - MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一个完整的语音识别系统，通过TDNN模型处理音频信号，实现从语音到文本的转换。系统包含音频预处理、特征提取和模型训练等模块，能够有效识别语音内容。

详 情 说 明

基于延时神经网络（TDNN）的语音识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的语音识别系统，核心是利用延时神经网络（TDNN）处理语音信号的时序特性。系统能够接收音频文件或实时语音流，经过预处理和梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征提取后，由TDNN模型进行声学建模与模式识别，最终通过解码算法将语音转换为文本输出。该系统适用于孤立词或连续语音的识别任务，并提供识别结果的可视化分析。

功能特性

• 多格式音频输入：支持WAV、MP3等格式文件，以及实时麦克风采样的音频流
• 标准化音频参数：默认处理16kHz采样率、单声道、16位量化的语音信号
• 鲁棒特征提取：采用MFCC算法提取语音的频域时序特征
• 高性能TDNN模型：利用延时神经网络架构有效捕捉语音的上下文依赖关系
• 灵活解码策略：支持动态时间规整（DTW）或连接时序分类（CTC）算法进行解码
• 丰富输出信息：提供文本转录、置信度评分、时间戳对齐及多种可视化结果

使用方法

训练模型

使用带标注的语音数据集（如TIMIT、LibriSpeech）进行模型训练：

配置训练参数后运行训练脚本

python train.py --config configs/train_config.yaml

文件识别

对音频文件进行离线识别： python recognize_file.py --input audio/sample.wav --model models/tdnn_model.pth

实时识别

启动系统进行实时麦克风语音识别： python realtime_recognition.py --model models/tdnn_model.pth

系统要求

• Python: 3.8 或更高版本
• 主要依赖库: PyTorch >= 1.9, NumPy, SciPy, Librosa, Matplotlib, PyAudio
• 操作系统: Windows 10/11, Linux (Ubuntu 16.04+), macOS (10.14+)
• 硬件建议: 配备GPU（CUDA支持）以加速模型训练与推理

文件说明

项目的主入口文件承担系统核心流程的调度与集成。它负责协调音频信号的读取与预处理，调用特征提取模块计算MFCC参数，加载预训练的TDNN模型进行前向推理，并利用解码算法生成最终文本结果。同时，该文件还管理识别结果的可视化输出与置信度评估，是连接各功能模块的中枢。