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用matlab仿真0到9十个数字的语音识别

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代码分类: 语音处理

开发平台: matlab

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代码描述

用matlab仿真0到9十个数字的语音识别1、对语音的WAV文件和LAB文件进行处理,产生十个文件,每个文件对应于一个数字,存贮着该数字的波形文件。(shujuzhengli.m)2、分别利用上面十个文件训练出十个HMM模板,具体方法是:首先将语音的波形文件分帧,以128个点为一帧,帧为64,每一帧通过mfcc.m计算出13个系数,随着波形的长度不同,一个语音文件可以计算得到13*N个系数,截取13*15的矩阵(mfcc系数)用作训练数据。一般一个HMM模板用20组mfcc系数训练,得到初始状态分布、状态转移矩阵、高斯正态分布的均值和方差以及混合矩阵,这就是该语音的特征,存贮下来,识别的时候使用。(trainmfcc.m)3识别过程:识别的前面部分与训练相似,都是要计算得到mfcc系数,不同在于,识别时,将计算得到的mfcc 参数分别代入训练得到的HMM模板求出概率,比较出最大概率者,则该模板对应的数字就是识别的数字。(shibiesb.m)4、用大量语音文件做测试,结果正确率为90 以上。

代码预览

READHTK.M

consist.m

dist2.m

em_converged.m

fwdback.m

gaussian_prob.m

gmm.m

gmminit.m

isposdef.m

kmeansNetlab.m

logdet.m

max_mult.m

mfcc.m

mhmm_em.m

mhmm_logprob.m

mixgauss_Mstep.m

mixgauss_init.m

mixgauss_prob.m

mk_stochastic.m

normalise.m

process_options.m

readlab.m

shibiesb.m

shujuzhengli.asv

shujuzhengli.m

sqdist.m

t200.lab

t200.wav

t201.lab

t201.wav

t202.lab

t202.wav

t203.lab

t203.wav

tongjijieguo.m

trainmfcc.m



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