MATLAB实现基于概率神经网络的数字语音识别系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB开发，实现了基于概率神经网络的数字语音识别系统，具备语音信号预处理、特征提取和0-9数字分类功能，并提供详细的概率分布和置信度分析。

详 情 说 明

基于概率神经网络的数字语音识别系统

项目介绍

本项目设计并实现了一个基于概率神经网络（PNN）的数字语音识别系统。系统能够对输入的数字语音信号（0-9）进行预处理、特征提取和分类识别，并提供详细的识别结果分析。系统支持实时语音采集和离线音频文件处理两种输入方式，同时包含训练模式用于优化神经网络参数。

功能特性

• 语音信号预处理：预加重、分帧、加窗、端点检测
• 特征提取：梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征提取
• 模式识别：基于概率神经网络（PNN）的数字分类识别
• 多模式输入支持：实时麦克风录音（16kHz）和离线WAV文件（8kHz/16kHz）
• 结果分析：识别数字、置信度分数、类别概率分布
• 训练功能：网络参数优化和性能评估（准确率、召回率等指标）
• 可视化分析：特征图谱和网络响应可视化报告

使用方法

快速开始

运行主程序文件即可启动系统图形界面。在界面中选择输入模式（实时录音或音频文件），点击开始识别即可获得数字识别结果。

训练模式

使用提供的标准数字语音数据集进行模型训练，系统将自动优化PNN参数并生成性能评估报告。

参数配置

可通过配置文件调整网络结构参数和特征提取参数，以适应不同的识别需求。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 音频输入：支持16kHz采样率的麦克风（实时模式）
• 内存要求：至少4GB RAM
• 存储空间：至少2GB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括语音信号的采集与读取、完整的预处理流程实施、MFCC特征参数的提取、概率神经网络模型的构建与运算、识别结果的判定与输出，以及图形用户界面的管理和交互控制。该文件作为系统的主要入口，协调各个功能模块协同工作，实现从语音输入到数字识别结果输出的完整处理链路。