MATLAB实现基于HMM的汉语数字语音识别系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB开发，实现基于隐马尔可夫模型(HMM)的汉语数字(0-9)语音识别系统。通过提取MFCC特征进行HMM训练，建立识别模型，包含完整的训练和识别两大功能模块。

详 情 说 明

基于HMM的汉语数字（0-9）语音识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的汉语数字语音识别系统，核心算法采用隐马尔可夫模型（HMM）。系统包含模型训练与语音识别两大功能模块。训练阶段通过提取语音信号的梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征，构建每个数字（0-9）对应的HMM模型参数；识别阶段则利用训练好的模型，通过维特比解码算法对输入语音进行数字分类。项目提供了清晰的示例代码与可视化分析功能，旨在帮助使用者深入理解HMM模型在语音识别任务中的原理与应用。

功能特性

• 完整流程覆盖：集成了从语音预处理、特征提取到模型训练与识别的全流程。
• 高效特征提取：采用MFCC算法提取语音信号的本质特征，有效表征语音内容。
• HMM建模与识别：利用HMM对数字发音的时序动态变化进行建模，并通过Viterbi算法实现高效解码。
• 灵活的输入支持：训练阶段支持WAV格式样本集；识别阶段支持读取音频文件或进行实时录音输入。
• 参数可配置：允许用户调整语音预处理的关键参数（如帧长、帧移、预加重系数等）。
• 结果可视化：提供MFCC特征图、HMM状态转移路径等可视化图表，辅助分析与调试。
• 详细日志输出：生成包含识别结果、置信度及处理时间的日志文件。

使用方法

1. 准备数据：收集汉语数字0-9的语音样本，每个数字建议不少于10个样本。要求为16kHz采样率、单声道的WAV格式音频。
2. 模型训练：运行主程序，选择进入训练模式。程序将读取训练样本，提取MFCC特征，并训练生成0-9共10个数字的HMM模型。
3. 语音识别：训练完成后，可选择识别模式。既可载入指定的WAV文件进行识别，也可通过麦克风进行实时录音识别。
4. 查看结果：系统将输出识别出的数字及其置信度，同时可在可视化界面中查看特征分析和识别过程图解。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2016b 或更高版本)
• 依赖工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能流程。其主要作用包括：引导用户选择运行模式（训练或识别）；在训练模式下，负责读取语音数据集、控制特征提取流程、执行HMM模型的训练与参数保存；在识别模式下，则负责载入已训练的HMM模型、对待识别语音进行特征提取与解码计算，最终输出识别结果并生成可视化图表和日志。