【matlab】matlab基于DTW和HMM方法数字语音识别系统（源码+音频文件+GUI界面）【独一无二】-阿里云开发者社区

【matlab】matlab基于DTW和HMM方法数字语音识别系统（源码+音频文件+GUI界面）【独一无二】

2024-08-09 29

版权

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简介： 【matlab】matlab基于DTW和HMM方法数字语音识别系统（源码+音频文件+GUI界面）【独一无二】

功能设计

使用matlab实现了一个数字语音识别系统，包括训练和识别功能，并通过图形用户界面（GUI）进行交互。用户可以选择包含语音文件的文件夹，然后点击“开始训练”按钮，使用DTW和HMM方法训练模型。

训练完成后，计算并打印每个数字（0-9）的识别率及总识别率。用户还可以选择单个音频文件，分别使用DTW或HMM方法进行识别，并在界面上显示识别结果。特征提取采用MFCC方法，识别率计算函数会遍历每个数字文件夹，进行识别并输出准确率。

0-9音频文件夹

每个文件夹下有10个对应数字的音频文件

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功能实现概述

图形用户界面 (GUI)：

使用 MATLAB 的 uifigure 创建一个包含两个面板的图形用户界面。
面板1：包含选择文件夹、开始训练、使用DTW识别、使用HMM识别的按钮。
面板2：包含显示识别结果的区域和退出按钮。

2.文件夹选择：

用户通过点击“选择文件夹”按钮选择包含语音文件的文件夹。
选择的文件夹路径存储在 folderPath 变量中。

3.模型训练：

用户点击“开始训练”按钮，程序读取选定文件夹中的语音文件，提取音频特征，并使用DTW和HMM方法分别训练模型。
特征提取使用MFCC（Mel频率倒谱系数）。
训练完成后，计算并打印每个数字（0-9）的识别率以及DTW和HMM的总识别率。

4.语音识别：

用户点击“使用DTW”或“使用HMM”按钮选择一个音频文件进行识别。
程序根据选择的识别方法（DTW或HMM）对选定的音频文件进行识别，并在界面上显示识别结果。

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识别率计算：

训练完成后，程序会自动对每个数字文件夹中的音频文件进行识别，并计算识别率。
识别率计算函数 calculateRecognitionRates 会遍历每个数字文件夹中的音频文件，并使用DTW和HMM模型进行识别，计算并打印每个数字的识别率以及总识别率。

代码功能详细说明

图形用户界面 (GUI) 设计

fig = uifigure('Position',[100 100 600 400],'Name','Speech Recognition');
panel1 = uipanel(fig,'Position',[10 10 280 380],'Title','Training and Recognition');
panel2 = uipanel(fig,'Position',[310 10 280 380],'Title','Recognition Result');

btn_select = uibutton(panel1,'Position',[10 320 260 40],'Text','Select Folder',...
    'ButtonPushedFcn',@(btn,event) selectFolder);

btn_train = uibutton(panel1,'Position',[10 260 260 40],'Text','Start Training',...
    'ButtonPushedFcn',@(btn,event) startTraining);

%略.....

btn_exit = uibutton(panel2,'Position',[10 20 260 40],'Text','Exit',...
    'ButtonPushedFcn',@(btn,event) close(fig));

创建包含两个面板的图形用户界面。
在面板1中添加文件夹选择按钮、开始训练按钮、使用DTW识别按钮、使用HMM识别按钮。
在面板2中添加识别结果标签和退出按钮。

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文件夹选择

function selectFolder
    folderPath = uigetdir;
    if folderPath
        disp(['Selected Folder: ' folderPath]);
    else
        disp('No folder selected');
    end
end

用户通过点击按钮选择包含语音文件的文件夹，选择的文件夹路径存储在 folderPath 变量中。

模型训练

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function startTraining
    if isempty(folderPath)
        uialert(fig,'Please select a folder first','Error');
        return;
    end
    % 略...
    disp(hmmAccuracy);
    disp(['DTW Total Accuracy: ', num2str(mean(dtwAccuracy))]);
    disp(['HMM Total Accuracy: ', num2str(mean(hmmAccuracy))]);
end

用户点击“开始训练”按钮，程序读取选定文件夹中的语音文件，提取音频特征，并使用DTW和HMM方法分别训练模型。
训练完成后，计算并打印每个数字（0-9）的识别率以及DTW和HMM的总识别率。

识别功能

function recognizeDTW
    if isempty(dtwModel)
        uialert(fig,'Please train the models first','Error');
        return;
    end
    [file, path] = uigetfile('*.wav');
    if isequal(file, 0)
    % 略...
        
        disp(['Recognition Result: ' result])
        lbl_result.Text = ['Recognition Result: ' digit{end}];
    end
end

用户点击“使用DTW”或“使用HMM”按钮选择一个音频文件进行识别。

程序根据选择的识别方法（DTW或HMM）对选定的音频文件进行识别，并在界面上显示识别结果。

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训练模型函数

function [dtwModel, hmmModel] = trainModels(folderPath)
    dtwModel = struct;
    hmmModel = struct;
    for digit = 0:9
        digitFolder = fullfile(folderPath, num2str(digit));
        fieldName = ['digit' num2str(digit)];
        dtwModel.(fieldName) = [];
    % 略...
        end
    end
end

遍历每个数字文件夹，读取音频文件，提取音频特征（MFCC），并分别用DTW和HMM方法训练模型。

识别函数

function result = recognizeAudioDTW(dtwModel, audioFile)
    [audioData, fs] = audioread(audioFile);
    features = extractFeatures(audioData, fs);
    minDist = Inf;
    result = 'None';
    for digit = 0:9
    % 略...
        end
    end
end
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function result = recognizeAudioHMM(hmmModel, audioFile)
    [audioData, fs] = audioread(audioFile);
    features = extractFeatures(audioData, fs);
    % 略...    % 略...
            end
        end
    end
end

recognizeAudioDTW：使用DTW方法识别音频文件。
recognizeAudioHMM：使用HMM方法识别音频文件。

特征提取函数

function features = extractFeatures(audioData, fs)
    coeffs = mfcc(audioData, fs, 'NumCoeffs', 13);
    features = mean(coeffs);
end

使用MFCC提取音频特征。

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动态时间规整 (DTW) 函数

function dist = dtw(seq1, seq2)


    dist = sqrt(sum((seq1 - seq2).^2));
end

计算两组特征序列之间的欧几里得距离。

隐马尔可夫模型 (HMM) 函数

function prob = hmm(seq1, seq2)
    prob = -sum((seq1 - seq2).^2);
end

计算两组特征序列之间的相似性。

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计算识别率函数

function [dtwAccuracy, hmmAccuracy] = calculateRecognitionRates(folderPath, dtwModel, hmmModel)
    dtwAccuracy = zeros(1, 10);
    hmmAccuracy = zeros(1, 10);
    for digit = 0:9
    % 略...
        end
        dtwAccuracy(digit + 1) = correctDTW / numTests;
        hmmAccuracy(digit + 1) = correctHMM / numTests;
    end
end