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基于概率神经网络的数字语音识别MATLAB实现
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资 源 简 介
本项目采用概率神经网络(PNN)模型，实现数字0-9的语音识别。包含语音预处理、MFCC特征提取、模型训练与实时识别功能，支持单文件与批量识别，输出识别结果及置信度分析。适用于语音识别教学与研究应用。
详 情 说 明
基于概率神经网络的数字0-9语音识别系统
项目介绍
本项目实现了一个针对数字0-9的语音识别系统，采用概率神经网络(PNN)作为分类器核心，结合梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征提取和语音端点检测(VAD)技术。系统能够有效处理语音信号，实现高精度的数字语音识别，并提供实时识别与批量文件识别两种模式，输出识别结果及详细的置信度分析。
功能特性
- 语音预处理与特征提取：自动进行预加重、分帧、加窗等预处理，并提取MFCC特征参数作为分类依据
- 端点检测：采用VAD技术有效检测语音开始和结束点，提升信号处理效率
- 概率神经网络分类：构建PNN模型实现数字0-9的分类识别，具有训练速度快、分类精度高的特点
- 双模式识别：支持实时麦克风输入识别和批量语音文件识别两种使用方式
- 结果可视化：提供MFCC特征时频图、置信度分布、混淆矩阵等可视化分析结果
- 性能评估：自动计算识别准确率等评估指标，全面分析系统性能
使用方法
- 准备训练数据：收集数字0-9的发音WAV文件，要求16kHz采样率、单声道格式，并准备对应的数字标签文件
- 模型训练：运行训练脚本，系统将自动提取特征并训练PNN分类模型
- 识别测试：
- 结果分析：查看识别结果、置信度分布及各类性能评估图表
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 信号处理工具箱
- 深度学习工具箱
- 16kHz采样率的麦克风（实时识别功能）
- 足够内存空间处理语音数据（建议4GB以上）
文件说明
主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括语音数据的读取与预处理、MFCC特征参数的提取、概率神经网络模型的构建与训练、实时与批量两种模式的识别功能实现、识别结果的输出与置信度分析，以及性能评估指标的计算和特征可视化图表的生成。该文件作为系统的主要入口，协调各个功能模块协同工作，完成从语音输入到识别结果输出的完整处理流程。
