基于LabVIEW的语音识别设计与实现+附源代码

简介：
本项目基于LabVIEW平台，实现了高效的语音识别系统，并提供了详细的源代码。通过结合信号处理和机器学习技术，能够准确地将语音转换为文本信息，适用于教育、科研及自动化领域。 语音信号的采集、分析与处理包括从采样到报表生成的全过程。计算机通过设定采样点和采样率来对数据进行时域和频域上的详细分析及处理。系统软件支持多种滤波选项，如低通、高通以及带通滤波器，并具备启动或停止采集等功能。 语音信号采集模块包含配置声音输入控件、读取音频输入设备、应用滤波器控制逻辑等组件。整个程序的流程大致为：首先对声音输入进行配置——随后开始采样——接着执行滤波操作——最后输出数据结果。 在模拟波形通道中，我们采用单通道多点采样的方式来保证采集到的声音信号质量。通过调整采样速率和增加采样点数可以提高波形的还原度；即更高的采样率及更多的样本数量将使得数字音频更接近于原始声音。 为了便于观察，采集到的小幅值信号需经过放大器进行增强处理。完成输入配置后即可开始录音操作。鉴于人类语音频率通常在300Hz至3000Hz范围内变化，我们使用巴特沃斯带通滤波器去除低于150Hz和高于2kHz的噪声成分。 接下来对经过滤波后的信号进一步分解，并提取其幅值信息与预设阈值进行对比。如果检测到的声音强度超过该设定标准，则表明有人正在向计算机讲话，此时程序会退出循环等待状态，准备接收新的输入指令。