孤立词语音识别系统

资 源 简 介

本项目是一个基于MATLAB环境开发的孤立词语音识别平台，主要用于识别独立说出的特定词汇指令。程序集成了完整的语音信号处理流水线，能够对输入的语音信号进行自动化分析。核心功能首先包括语音预处理阶段，通过预加重提升高频解析度，并采用汉明窗进行分帧，确保信号的短时平稳性；接着，系统执行精准的端点检测，自动识别语音的起始与结束位置。特征提取环节则采用工业标准的Mel频率倒谱系数（MFCC）算法，通过模拟人体听觉系统的非线性感知特性，将复杂的原始音频转化为具有高鉴别力的倒谱特征向量。在最终的识别阶段，程序利用动态

详 情 说 明

基于MATLAB的孤立词语音识别系统

项目介绍

本项目是一个在MATLAB环境下实现的孤立词语音识别参考系统。它能够对特定的语音指令词汇进行自动化分析与识别。系统集成了从原始信号到最终文本输出的完整语音处理流程，包括预处理、端点检测、特征提取和模式匹配。该系统特别设计了模拟信号生成模块，以便在没有外部音频文件的情况下直接演示识别原理，为开发智能语音交互原型提供了可靠的算法基础。

功能特性

1. 自动化流水线：涵盖了语音识别从底层信号处理到高层模式识别的全过程。
2. 稳健的特征提取：采用工业级的MFCC算法，能够捕捉具有生理听觉特性的语音特征。
3. 时间轴对齐：利用动态时间规整（DTW）算法，有效解决了不同说话人或不同语速导致的信号长度不一致问题。
4. 实时可视化：系统提供可视化的图形界面，直观展示端点检测位置、频谱特征图、各词库匹配距离以及最终识别结果。
5. 闭环模拟环境：预置了模拟信号发生器，可自动生成带有噪声的测试样本，方便逻辑验证。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
2. 工具箱需求：建议安装 Signal Processing Toolbox（信号处理工具箱）。
3. 硬件环境：普通办公电脑即可运行，无需高性能GPU。

核心实现逻辑

系统的主程序逻辑严格遵循以下步骤：

1. 参数初始化：定义采样率为16000Hz，设置帧长为256采样点，帧移为128点，并设定MFCC维数为13维。
2. 词库模板构建：系统内置了三个指令词汇（打开、关闭、停止）。程序通过带有衰减包络的正弦波模拟这些词汇的声学特性，并为每个指令提取特征模板。
3. 输入信号获取：生成一个模拟“打开”指令的测试信号，并叠加随机噪声以模拟真实环境。
4. 信号预处理：对待测信号进行预加重和分帧加窗处理。
5. 端点检测（VAD）：基于短时能量算法自动定位语音段的起始点和结束点，剔除无声段。
6. 特征对比：将测试信号的特征矩阵与词库中所有模板进行逐一对比。
7. 决策输出：计算DTW累计距离，选择距离最小的模板作为识别结果。

关键算法与实现细节分析

#### 1. 预处理与分帧 (Preprocessing & Framing) 程序首先通过高通滤波器执行预加重，系数设定为0.97，目的是提升高频分量的解析度。随后使用汉明窗（Hamming Window）对信号进行分帧，这种做法能有效减少频谱泄露，保证每一帧信号在分析时的短时平稳性。

#### 2. 端点检测 (Endpoint Detection) 采用双门限法的核心思想，通过计算每一帧的短时能量，设定高低两级阈值。系统搜索能量超过阈值的区域来确定语音的有效边界。这种方法能准确地从包含背景噪声的信号中截取出实际的语音片段，提高后续特征计算的效率。

#### 3. MFCC特征提取 (MFCC Extraction) 这是系统的核心特征算法：

• 功率谱计算：对分帧后的信号进行快速傅里叶变换（FFT）并求取功率谱。
• 梅尔滤波器组：设计了26个梅尔刻度滤波器，将线性频率转化为模拟人耳感知的梅尔频率。
• 对数运算与DCT：对滤波器输出取对数后，执行离散余弦变换（DCT），提取前13维倒谱系数。这一步实现了特征的降维和去相关，生成了描述语音音色的鲁棒特征矩阵。

#### 4. 动态时间规整 (Dynamic Time Warping) 由于每次说话的速度不可能完全一致，系统通过DTW算法计算两个不等长序列之间的相似度。该算法利用动态规划技术寻找一条穿过距离矩阵的最小代价路径，通过非线性地压缩或扩展时间轴，计算出归一化后的累积距离，从而实现高精度的词汇匹配。

#### 5. 可视化模块 程序最后生成一个四面板的图形窗口：

• 左上图展示原始波形及红蓝两色标识的VAD端点。
• 右上图以热力图形式呈现13维MFCC特征的时间演变。
• 左下图通过柱状图直观对比测试信号与各个模板之间的距离分数。
• 右下图以醒目的红色字体直接显示最终的文字识别结果。