基于MATLAB的语音识别系统设计与实现

资 源 简 介

本系统提供了一套完整的语音信号识别解决方案，旨在通过MATLAB环境实现对特定语音指令或词汇的精准识别。 系统首先对采集到的原始音频信号进行预处理，包括预加重以提升高频分量、分帧加窗以保证信号的短时平稳性，以及端点检测以提取有效的语音段落。 在特征提取阶段，系统核心采用梅尔频率倒谱系数（MFCC）算法，通过离散傅里叶变换、梅尔滤波器组过滤及离散余弦变换，将复杂的时域信号转换为能够代表人类听觉特性的多维特征向量。 在训练与识别环节，系统支持动态时间规整（DTW）算法进行模板匹配，或使用支持向量机（SVM）及

详 情 说 明

基于MATLAB的语音识别系统设计与实现

项目介绍

本项目是一个集成了信号预处理、特征提取与模板匹配的完整语音识别演示系统。系统通过MATLAB环境模拟了从语音采集到指令识别的全过程，利用梅尔频率倒谱系数（MFCC）表征语音特征，并采用动态时间规整（DTW）算法解决语速不一带来的识别难题。该系统特别设计了模拟语料库生成机制，使用户在没有外部音频文件的情况下也能快速验证算法的有效性。

功能特性

• 全流程集成：涵盖了预加重、分帧、加窗、端点检测、特征提取及模式匹配。
• 鲁棒特征提取：实现标准的MFCC算法，能够较好地模拟人类听觉感知的频率特性。
• 弹性匹配机制：通过DTW算法计算输入序列与模板序列之间的非线性对齐距离。
• 交互式可视化：实时生成信号波形、语谱图、特征热图及匹配得分对比图。
• 自动化模拟：内置模拟语音生成函数，支持在各种信噪比环境下进行算法评估。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 可选工具箱：信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）。

使用方法

1. 将源代码保存为MATLAB脚本文件。
2. 运行该脚本，系统将自动初始化包含“前进”、“后退”、“停止”三个指令的模拟语料库。
3. 系统将模拟产生一个带有环境噪声的测试语音信号（默认模拟“后退”指令）。
4. 程序的命令行窗口将实时输出识别结果、最小匹配距离及评估得分。
5. 程序将自动弹出四个子图组成的分析界面，展示信号分析详情。

核心实现逻辑与算法细节

#### 1. 参数配置与语料库初始化 系统首先定义了标准的语音分析参数：采样率为16kHz，帧长为25ms，帧移为10ms。通过正弦调制信号结合随机噪声，人为构造了具有不同基音特征的模拟语音模板，为后续的识别提供标准参考。

#### 2. 端点检测（VAD） 系统实现了基于短时能量的简易端点检测算法：

• 将信号划分为短时帧。
• 计算每帧的能量平方和。
• 设定最大能量的15%作为自适应阈值。
• 自动截取高能量段，过滤静音及低电平噪声背景。

#### 3. MFCC特征提取 这是系统的核心特征模块，执行逻辑如下：

• 预加重：应用高通滤波器（系数0.97）提升高频分量，平坦信号频谱。
• 分帧加窗：使用汉明窗（Hamming Window）减少频率泄露。
• 梅尔滤波器组：构建26个在梅尔标度上线性分布的三角形滤波器。
• 倒谱计算：通过对数功率谱的离散余弦变换（DCT）提取前13维倒谱系数。
• 特征归一化：对特征矩阵进行Z-score标准化处理，消除量纲影响。

#### 4. 动态时间规整（DTW） 为了处理不同说话者或同一人不同语速的问题，系统采用了DTW匹配算法：

• 距离矩阵计算：计算输入特征序列与模板序列之间的欧氏距离。
• 累积距离映射：利用动态规划算法（DP）搜索从起始帧到结束帧的最小代价路径。
• 状态转移限制：支持(1,1)、(0,1)、(1,0)三个方向的路径搜索。
• 距离规整：最终通过路径总长度（N+M）进行归一化，得到平均匹配得分。

#### 5. 决策与可视化 系统通过搜索最小DTW距离来确定识别结果。结果展示模块实时绘制以下视图：

• 时域图：对比原始信号与经过端点检测后的有效语音段。
• 语谱图：通过短时傅里叶变换展示语音的频率能量分布。
• 特征热图：直观展示MFCC特征向量随时间（帧）的变化情况。
• 匹配柱状图：横向对比测试信号与所有模板的距离，得分越低表示匹配度越高。