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基于MATLAB开发的语音识别系统源代码.zip

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简介:
该资源为一个基于MATLAB开发的完整语音识别系统源代码包。用户可直接下载并运行以实现基本的语音信号处理与模式识别功能,适用于教学和科研项目。 基于MATLAB实现的语音识别系统源码包含以下功能模块: 主界面:集成了录音、DTW(动态时间规整)识别、HMM(隐马尔可夫模型)识别以及输入与识别音频波形展示的功能,同时支持将录制的声音保存为文件。 DTW演示:用于展示程序如何处理输入信号,包括使用DTW和VAD(语音活动检测),最后会显示频域的波形图。 HMM演示:如果source文件夹中存在相应的HMM识别出的音频文件,则该功能模块会同时展示输入音频与被识别后的音频在时域及频域上的波形图。 HMM模型选择:允许用户从models文件夹中选取用于语音识别的HMM模型,程序启动默认使用的是HMM.mat。如果此文件不存在且未进行其他选择,则会出现错误提示。 资源库展示:能够显示source文件夹内WAV和MP3格式音频文件的波形、时长及采样频率信息。

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客服
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  • MATLAB.zip
    优质
    该资源为一个基于MATLAB开发的完整语音识别系统源代码包。用户可直接下载并运行以实现基本的语音信号处理与模式识别功能,适用于教学和科研项目。 基于MATLAB实现的语音识别系统源码包含以下功能模块: 主界面:集成了录音、DTW(动态时间规整)识别、HMM(隐马尔可夫模型)识别以及输入与识别音频波形展示的功能,同时支持将录制的声音保存为文件。 DTW演示:用于展示程序如何处理输入信号,包括使用DTW和VAD(语音活动检测),最后会显示频域的波形图。 HMM演示:如果source文件夹中存在相应的HMM识别出的音频文件,则该功能模块会同时展示输入音频与被识别后的音频在时域及频域上的波形图。 HMM模型选择:允许用户从models文件夹中选取用于语音识别的HMM模型,程序启动默认使用的是HMM.mat。如果此文件不存在且未进行其他选择,则会出现错误提示。 资源库展示:能够显示source文件夹内WAV和MP3格式音频文件的波形、时长及采样频率信息。
  • 情感Matlab, Matlab, Matlab.zip
    优质
    本资源提供一套基于MATLAB实现的语音情感识别代码,包含详细的注释和必要的数据集引用说明。通过该工具包,用户可以深入理解语音信号处理及情感分析技术,并应用于实际研究项目中。 语音情感识别(matlab源代码):基于matlab的语音识别代码及matlab源码。
  • 情感Matlab, Matlab, Matlab.zip
    优质
    本资源包含基于Matlab实现的语音情感及语音识别源代码。内容涵盖信号处理、特征提取与分类器设计,适合科研学习使用。 语音情感识别(matlab源代码),基于matlab的语音识别代码,包含在matlab源码.zip文件中。
  • MATLAB
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB开发的语音识别系统完整源代码。该系统利用信号处理和机器学习技术实现对音频文件的有效解析与模式匹配,适用于科研、教育及应用开发等领域。 这段文字可以改写为:分享一份包含详细注释的Matlab语音识别系统源代码文档,使用Word格式编写以便于下载和阅读。希望这份资料能够帮助到正在开发相关项目的程序员们。
  • MATLAB
    优质
    这段简介可以描述为:MATLAB语音识别系统源代码提供了一个基于MATLAB平台的全面解决方案,用于开发和测试高效的语音识别模型。此资源包括必要的算法、工具箱以及示例,旨在帮助开发者深入了解语音处理技术,并实现从音频输入到文本输出的功能转换。 用MATLAB实现简单的语音识别功能;具体设计要求为:使用MATLAB来实现对数字1到9的简单语音识别功能。
  • MATLAB信号
    优质
    本项目旨在利用MATLAB平台开发一套高效的语音信号识别系统。通过该系统可以实现对音频数据的有效处理和分析,进而达到高精度的语音识别效果。 基于MATLAB的语音信号识别系统能够实现0~9数字的孤立词识别,并附带程序源码,具有一定的参考价值。
  • MATLAB.rar
    优质
    该资源为一个利用MATLAB开发的语音识别系统的源代码包,适用于研究与学习用途。内含详细的文件和注释,帮助用户理解实现过程中的关键技术和算法。 在本项目中,我们关注的是一个使用MATLAB开发的语音识别系统。MATLAB是一种强大的数学计算软件,在信号处理、图像处理以及机器学习等领域有着广泛的应用,包括语音识别领域。 1. **语音信号处理**: - 通过麦克风捕获声音,并将其转化为数字信号(涉及模数转换)。 - 预加重、分帧和加窗等预处理步骤可以改善信号质量并提取特征。 2. **特征提取**: - MFCC(梅尔频率倒谱系数):模拟人耳对不同频率的敏感度,将频谱转化为更易处理的形式。 - LPCC(线性预测倒谱系数):通过线性预测分析来提取语音信号中的重要特性。 3. **模型建立**: - GMM(高斯混合模型)用于建模不同的语音单元如音素。 - HMM(隐马尔科夫模型),与GMM结合,描述特征序列的时间动态变化以实现连续语音识别。 4. **训练与识别**: - 使用大量标记的样本进行训练,确定模型参数; - 通过比较新信号的特性找到最匹配的声音单元或命令来完成识别任务。 5. **MATLAB工具箱支持**: - MATLAB提供了丰富的函数用于处理、提取特征和训练语音系统中的不同组件。 6. **代码结构**: - 包括数据预处理脚本,特征抽取算法,模型训练方法以及结果解析等模块; - 可能使用了MATLAB的类来定义GMM和HMM。 7. **实际应用**: - 语音识别可用于智能家居控制、智能助手或车载导航系统中以提高人机交互体验。 8. **优化与挑战**: - 实时处理:在资源有限的情况下实现实时性是一个技术难题; - 提高准确性需要更复杂的模型和更多的训练数据。 基于MATLAB的语音识别项目涵盖了从信号获取、特征提取到模型构建及最终应用的所有步骤,利用该软件的强大计算能力和专用工具箱简化了开发流程。通过学习这个系统可以深入理解语音识别技术和其实际应用场景的基础知识。
  • 情感Matlab, Matlab示例
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    本项目提供了一套基于Matlab环境下的语音情感和内容识别源代码。其中包括了语音信号处理的基础算法、特征提取方法以及分类器设计,为研究人员提供了便捷的学习与开发平台。 利用MATLAB进行语音情感识别,通过分析特征空间来确定该语音包含的离散情感。
  • MATLAB).doc
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    该文档提供了基于MATLAB开发的语音识别系统的完整源代码。通过利用信号处理和机器学习技术,此系统能够有效地对输入语音进行分析、分类并转化为文本输出,为研究人员及工程师提供了一个便捷的学习与实践平台。 基于VQ的说话人识别系统中,矢量量化起到双重作用:在训练阶段,将每个说话者的特征参数分类,并生成由不同码字组成的码本;而在识别(匹配)阶段,则利用VQ方法计算平均失真测度,在此过程中采用欧氏距离作为衡量标准来判断说话人的身份。
  • MATLAB.zip
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    本资源提供了一个基于MATLAB开发的发票识别系统的完整源代码。该系统利用图像处理和机器学习技术自动识别并提取发票上的关键信息,适用于财务自动化管理场景。 基于MATLAB的发票识别系统源码能够识别发票中的编号、金额及日期等多个字段,并支持查询功能。该系统还配备了GUI人机交互界面。