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MATLAB深度神经网络语音识别系统
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资 源 简 介
本系统基于MATLAB开发，利用深度神经网络实现语音信号的特征提取与模式识别，支持实时语音输入和离线音频处理。可识别多语言及特定指令，适用于智能助手、语音控制等场景，提供高效的语音到文本转换功能。
详 情 说 明
基于深度神经网络的语音识别系统
项目介绍
本项目实现了一个基于深度神经网络的语音识别系统，能够将语音信号转换为对应的文本。系统结合了卷积神经网络（CNN）进行鲁棒的语音特征提取，并利用循环神经网络（RNN/LSTM）对时序信息进行建模，最后通过连接时序分类（CTC）或注意力机制（Attention）完成序列对齐与解码。该系统支持实时麦克风输入和离线音频文件处理，可应用于智能助手、语音控制及语音转写等多种场景。功能特性
- 多输入源支持：可处理实时麦克风采集的语音（16kHz采样率，单声道，PCM格式）或离线音频文件（如WAV、MP3，自动预处理为16kHz）。
- 多语言与指令识别：具备识别多种通用语言以及特定领域指令的能力。
- 灵活的输出信息：核心输出为识别的文本字符串。可选输出每个识别结果的置信度（0~1）以及词汇级的时间戳信息。
- 先进的深度学习模型：采用CNN+RNN/LSTM的混合模型架构，结合CTC/Attention解码机制，确保高识别准确率。
使用方法
- 环境配置：确保满足下文“系统要求”，并安装所有必要的依赖库。
- 启动系统：运行主程序文件以启动语音识别系统。
- 选择模式：根据提示选择实时语音识别模式或离线文件识别模式。
- 获取结果：系统将在界面或命令行中显示识别出的文本。根据需要，可配置程序同时输出置信度和时间戳。
系统要求
- Python 3.7 或更高版本
- 主要依赖库：
- 硬件建议：推荐使用配有GPU（支持CUDA）的计算机以加速深度神经网络的推理过程。
