基于MATLAB的动态时间规整数字语音识别系统

资 源 简 介

本项目实现了一个基于动态时间规整（DTW）算法的数字语音识别系统。通过提取MFCC特征，并将输入语音与预设模板进行比对，有效提高识别准确率和鲁棒性，适用于数字指令识别等应用场景。

详 情 说 明

数字语音识别系统（基于动态时间规整 DTW）

项目介绍

本项目实现了一个基于动态时间规整（DTW）算法的孤立词数字语音识别系统。该系统能够识别用户语音中清晰发音的数字（0-9）。核心流程包括从语音信号中提取梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征，利用端点检测（VAD）确定有效语音段，并通过DTW算法将待测语音特征与预存模板进行相似度计算，最终输出识别结果及置信度评分。系统设计为开箱即用，用户无需复杂配置即可进行语音识别。

功能特性

• 高鲁棒性识别：采用DTW算法，能够有效处理不同语速、音调的语音变化。
• 精准特征提取：使用MFCC特征，模拟人耳听觉特性，聚焦于语音中的关键信息。
• 自动端点检测：自动定位语音信号的起始和结束点，排除静音段干扰。
• 用户友好：提供简单的接口，可直接录制语音或分析音频文件，并即时显示识别结果与置信度。

使用方法

1. 准备工作：确保系统满足下文所述的运行要求。首次运行时，系统可能会提示或自动执行创建预存语音模板的步骤。
2. 输入语音：

- 方式一（推荐）：直接运行系统，根据提示使用麦克风录制一个数字（0-9）的语音。 - 方式二：准备一个符合要求的WAV格式音频文件（单声道，采样率8kHz或16kHz），在系统提示时指定文件路径。

1. 获取结果：系统将自动进行特征提取和模板匹配，并在命令行或简单图形界面中输出识别出的数字及其置信度评分。

系统要求

• 操作系统：Windows / macOS / Linux
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2016b 或更高版本)
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox（用于MFCC计算等信号处理操作）
• 硬件建议：配备可用的麦克风（如需录音功能）

文件说明

主程序文件承载了系统的核心逻辑与工作流程。它主要负责实现以下功能：初始化系统环境与参数设定；引导用户完成语音输入，既支持实时录音也支持读取音频文件；对输入的语音信号进行预处理、端点检测以及MFCC特征参数的提取；调用动态时间规整算法，将待测语音特征序列与预存的数字模板库进行逐一比对与匹配；根据匹配结果计算置信度，并最终决策输出识别的数字类别；同时，它还负责将识别结果清晰地呈现给用户。