MATLAB语音识别 matlab语音识别，可以识别数字0-9，有gui界面，注释齐全，有报告。
（本程序测试版本为Matlab 2019b，低于此版本的请安装新版，以免无法运行） 链接为电子资料，一经售出概不退换
MATLAB 实现 0 - 9 数字语音识别之旅
最近捣鼓了下 MATLAB 的语音识别，成功实现了识别数字 0 - 9 ，还搞了个超酷炫的 GUI 界面，和大家分享分享。
语音识别基础原理
语音识别简单来说，就是把人类说的话转化成计算机能理解的文本信息。在 MATLAB 里实现这个功能，主要流程包括语音信号采集、预处理、特征提取，最后再进行分类识别。
具体实现步骤
1. 语音采集
fs = 16000; % 设置采样频率为16kHz
t = 0:1/fs:5-1/fs; % 5秒时长的时间向量
recObj = audiorecorder(fs, 16, 1); % 创建音频录制对象
disp('开始说话');
recordblocking(recObj, 5); % 录制5秒语音
disp('录音结束');
audioData = getaudiodata(recObj); % 获取录制的音频数据
这里代码创建了一个音频录制对象 recObj，设置了采样频率 fs 为 16kHz，采样位数 16 位，单声道。然后调用 recordblocking 函数开始录制 5 秒的语音，最后通过 getaudiodata 获取录制的音频数据。
2. 预处理
% 去除静音部分
[noiseFree,~] = remove_dc_offset(audioData);
% 滤波处理
b = fir1(50, 0.5); % 设计低通滤波器
filteredAudio = filter(b, 1, noiseFree);
预处理部分先去除音频数据的直流偏移，这里 remove_dc_offset 函数实现了这个功能（函数代码需自己额外定义实现直流偏移的去除逻辑）。接着设计了一个 50 阶的低通滤波器 b，截止频率为 0.5 倍的奈奎斯特频率，对音频数据进行滤波，去除高频噪声。
3. 特征提取
% 提取 MFCC 特征
mfccFeatures = mfcc(filteredAudio, fs);
MFCC（Mel 频率倒谱系数）是语音识别中常用的特征。这里通过 MATLAB 自带的 mfcc 函数提取音频数据的 MFCC 特征，mfcc 函数会根据输入的音频数据和采样频率计算出相应的 MFCC 特征。
4. 分类识别
% 假设已经训练好的模型，这里用 load 函数加载
load('trainedModel.mat');
predictedDigit = predict(trainedModel, mfccFeatures);
假设之前已经训练好了一个用于识别 0 - 9 数字的模型，这里通过 load 函数加载模型数据，然后用训练好的模型 trainedModel 对提取的 MFCC 特征 mfccFeatures 进行预测，得到预测的数字 predictedDigit。
GUI 界面实现
有了识别功能，一个好看易用的 GUI 界面就不可或缺啦。
% 创建主窗口
fig = uifigure('Name', '数字语音识别GUI');
% 创建录音按钮
recordButton = uibutton(fig, 'push',...
'Text', '录音',...
'Position', [100 100 100 30],...
'ButtonPushedFcn', @(btn,event) recordAudio(btn,event,fs));
% 创建识别按钮
recognizeButton = uibutton(fig, 'push',...
'Text', '识别',...
'Position', [250 100 100 30],...
'ButtonPushedFcn', @(btn,event) recognizeDigit(btn,event,mfccFeatures,trainedModel));
上述代码创建了一个主窗口 fig，在窗口上添加了两个按钮，一个是“录音”按钮 recordButton，当点击这个按钮时，会调用 recordAudio 函数（需自行定义录音相关操作逻辑）开始录音。另一个是“识别”按钮 recognizeButton，点击它会调用 recognizeDigit 函数（需自行定义识别相关操作逻辑）进行语音识别。
报告说明
整个项目的报告里会详细记录每一步的实现细节，从语音识别的原理到具体代码实现，还有性能测试等。比如在不同环境噪声下识别的准确率，训练模型使用的数据集情况等等。
这里要提醒下大家，本程序测试版本为 Matlab 2019b，低于此版本的请安装新版，以免无法运行。另外，提供的链接为电子资料，一经售出概不退换哦。希望大家在 MATLAB 语音识别的探索中玩得开心！
探索MATLAB语音识别：数字0-9的识别之旅
亲爱的读者们，今天我们要探索一个非常有趣且实用的主题——使用MATLAB进行语音识别。这个程序可以识别数字0到9，并配备了图形用户界面(GUI)。请注意，我们使用的测试版本是Matlab 2019b。低于此版本的读者可能需要升级到新版，以确保程序的顺利运行。
一、初识MATLAB语音识别
在开始编写代码之前，让我们先理解一下这个项目的目标。我们的任务是使用MATLAB开发一个能够识别数字0到9的语音识别系统。此外，我们还需要确保系统具有一个友好的GUI界面，这样用户就可以方便地与系统交互。同时，完整的注释将为开发者提供清晰的代码逻辑和功能说明。
二、代码实现
- 导入必要的库
首先，我们需要导入MATLAB中与语音识别和GUI开发相关的库。这包括音频处理库、机器学习库以及GUI设计库。
- 创建GUI界面
使用GUIDE或App Designer等工具，我们可以开始设计我们的用户界面。界面应包括一个用于录制语音的按钮、一个用于显示识别结果的文本框以及可能的其它控件。
- 录制与预处理音频
当用户点击录制按钮时，程序将开始录制音频。录制的音频需要经过预处理，包括降噪、归一化等操作，以便后续的识别处理。
- 特征提取与模型训练
预处理后的音频将被转换为特征向量，这些特征向量将被用于训练我们的语音识别模型。在这个例子中，我们可以使用深度学习模型如卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)来训练模型。
- 语音识别与结果展示
当用户完成录制并提交音频后，我们的模型将开始进行语音识别。识别的结果将通过GUI界面展示给用户。
三、代码分析
以下是代码中的关键部分分析：
- 音频录制与预处理部分：这部分代码主要负责录制用户的语音，并进行必要的预处理操作。通过使用MATLAB的音频处理函数，我们可以轻松地实现这一部分的功能。
- 特征提取与模型训练部分：这部分代码是语音识别的核心。我们需要提取音频的特征，并使用机器学习算法训练模型。在这个过程中，我们可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来加速模型的训练。
- GUI设计与交互部分：通过使用MATLAB的GUI设计工具，我们可以轻松地创建出友好的用户界面。这部分代码主要负责处理用户的输入和展示识别结果。
四、总结与展望
通过以上的代码实现和分析，我们成功地使用MATLAB开发了一个可以识别数字0到9的语音识别系统。这个系统不仅具有友好的GUI界面，而且注释齐全，易于理解和维护。然而，这只是一个起点，我们还可以进一步优化模型的性能、增加更多的功能以及改进用户体验。总之，MATLAB的强大功能和灵活性使得语音识别成为了一个简单而有趣的任务。希望这个项目能激发你的灵感，带你走向更多有趣的项目！
