基于MATLAB的HMM语音信号识别

矫情吗；* 2023-01-01 03:53 184阅读 0赞

一、课题介绍

资源链接：

[https://gitee.com/liplip/yuyinxinhao![icon-default.png?t=L892][icon-default.png_t_L892]https://gitee.com/liplip/yuyinxinhao][https_gitee.com_liplip_yuyinxinhao_icon-default.png_t_L892_icon-default.png_t_L892_https_gitee.com_liplip_yuyinxinhao]

本设计为基于MATLAB的HMM语音信号识别，可以识别0-9十个阿拉伯数字，带有一个丰富的人机交互GUI界面。算法流程为：显示原始波形图……显示语音结束处放大波形图……显示短时能量……设置门限……开始端点检测……，也可以通过添加噪声，对比加噪后的识别准确率。后续可二次开发，做成九宫格形式，做一个电话拨号音识别。

二、运行界面

![v2-45769d8ba0bb52f6d3a98b25f337d436\_b.jpg][v2-45769d8ba0bb52f6d3a98b25f337d436_b.jpg]

![v2-e605205f2024658e49d30283697be223\_b.jpg][v2-e605205f2024658e49d30283697be223_b.jpg]

一、源码

1、读取语音

lobal filep  filename
    [filename,filepath]=uigetfile('*.wav','选择音频文件');
       filep=strcat(filepath,filename); 
     
    [y1,fs1]=wavread(filep);
    namen3=filename; 
    D = dir(filep);
    set(handles.edit1,'string',num2str(namen3));
    namen4=['文件路径：',num2str(filep),10, '文件名：',num2str(D.name),10,'采样频率：',num2str(fs1),10,'文件大小：',num2str(D.bytes),'bytes',10]; 
    set(handles.listbox1,'string',namen4);
    axes(handles.axes1);
    plot(y1);
    namen='原始语音信号'; 
    set(handles.text2,'string',num2str(namen));

1、语音的播放

global filep
    [filex,fs]=wavread(filep);
    sound(filex,fs);

2、识别

global filep hmm 
     load hmm.mat
    [x,fs]=wavread(filep);
     [x1,x2]=vad(x,fs);
        O = mfcc(x);
        O = O(x1:x2-5,:);
     
     for j=1:10
            pout(j) = viterbi(hmm{j}, O);%调用自定义的子函数viterbi.m
     end
        [d,n] = max(pout);
    %     delete(d);
        c=num2str(n-1);
       set(handles.edit5,'string',c);
        guidata(hObject, handles);

3、识别率的计算

a=zeros(1,30);b=[zeros(1,3),ones(1,3),2*ones(1,3),3*ones(1,3),4*ones(1,3),5*ones(1,3),6*ones(1,3),7*ones(1,3),8*ones(1,3),9*ones(1,3)];
    for i=1:30
        fname = sprintf('test1\\%d.wav',i);
      [k,fs]=wavread(fname);
      M=handles.M;
      y = awgn(k,M,'measured');%此为加噪声函数，第二个参数是噪声值。
      [x1,x2]=vad(y,fs);
        O = mfcc(y);
        O = O(x1:x2-5,:);
     for j=1:10
            pout(j) = viterbi(hmm{j}, O);
     
     end
        [d,n] = max(pout);
        a(1,i)=n-1;
    end
    z=a-b;
    d=sum(z==0);
    e=d/30;
    % fprintf('识别率为%d\n', e);
     set(handles.edit4,'string',num2str(e));
     guidata(hObject,handles);

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