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基于MFCC与HMM的语音识别MATLAB实现
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资 源 简 介
本项目提供完整的语音识别解决方案，包含语音信号预处理、MFCC特征提取和HMM模型训练三大核心模块。适用于语音信号处理与模式识别研究，代码结构清晰，便于二次开发与教学演示。
详 情 说 明
基于MFCC与HMM的语音识别系统
项目介绍
本项目实现了一个完整的语音识别系统，能够通过分析语音信号识别不同的说话人。系统采用MFCC（梅尔频率倒谱系数）进行语音特征提取，使用HMM（隐马尔可夫模型）对说话人语音特征进行建模，并通过Viterbi算法实现高效的识别分类。该系统支持对预录制的语音文件进行识别，也支持通过麦克风实时录制并识别语音。功能特性
- 语音信号预处理：实现端点检测、预加重、分帧加窗等预处理操作
- MFCC特征提取：提取语音信号的梅尔频率倒谱系数特征参数
- HMM模型训练：使用隐马尔可夫模型对训练语音样本进行建模
- Viterbi识别算法：通过动态规划实现未知语音的识别分类
- 可视化界面：提供语音录制、特征显示和识别结果展示功能
使用方法
训练阶段
- 准备训练数据：将不同说话人的语音样本按说话人分类存储为wav格式
- 运行训练程序：系统将自动提取每个说话人的语音特征并训练对应的HMM模型
- 保存模型：训练完成后生成每个说话人的HMM模型参数文件（mat格式）
识别阶段
- 选择识别模式：可选择文件识别模式或实时录音识别模式
- 进行识别：系统将提取待识别语音的MFCC特征，通过Viterbi算法计算与各模型的匹配度
- 查看结果：系统输出识别出的说话人ID标签、置信度分数及相关可视化图形
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 信号处理工具箱
- 统计学和机器学习工具箱
- 音频处理工具箱
- 16kHz采样率、单声道音频输入设备（用于实时录音）
