[点击百度快照]基于MATLAB的HMM语音信号识别{GUI界面}

源码：

https://download.csdn.net/download/weixin_38719187/12678952

一、课题介绍

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

三、主程序

1、读取语音

global 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));

2、语音的播放

global filep

[filex,fs]=wavread(filep);

sound(filex,fs);

3、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);

4、识别率的计算

a=zeros(1,30);b=[zeros(1,3),ones(1,3),2ones(1,3),3ones(1,3),4ones(1,3),5ones(1,3),6ones(1,3),7ones(1,3),8ones(1,3),9ones(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);