Matlab 语音数字识别代码

0至9的数字辨识是语音识别技术中的重要应用之一。MATLAB开发平台提供了有效的工具和算法，用于实现这一技术。

CSDN佛怒唐莲上传的视频均含完整可运行代码，适合小白使用。主函数为main.m，其他m文件为调用函数。运行环境为Matlab 2019b，如运行错误，请根据提示修改或私信博主求助。操作步骤：将文件放入Matlab当前文件夹，双击打开main.m，点击运行即可。仿真咨询及其他服务，请私信博主或扫描视频QQ名片获取。

使用FCN进行数字识别训练的方法如下：从Git克隆代码至CAFFE_ROOT/examples/；获取并移动fcn-32s-pascalcontext.caffemodel至CAFFE_ROOT/models/fcn-32s-pascalcontext.caffemodel；下载数据至CAFFE_ROOT/data/后，运行CAFFE_ROOT/examples/digits2.0/convert.py将数据转为lmdb；通过solve.py启动训练。测试方法：下载预训练模型或自行训练，然后运行CAFFE_ROOT/examples/digits2.0/test_fcn11_full.m（需要Matlab和matcaffe支持）；代码基于贡献者的工作。

Matlab语音识别的源代码已进行测试验证。

这个程序利用Matlab设计，通过提取MFCC作为语音的特征参数进行语音识别。

MATLAB语音信号录入代码使用动态时间扭曲（DTW）算法，用于分析用户说出的数字并训练计算机，实现语音识别。该项目核心可应用于语音转文本或安全语音密码。代码分为四个脚本，两个用于创建训练集，一个用于语音输入文件，另外两个应用MFCC算法提取语音特征并保存在Feature.mat中。最终，代码通过DTW算法比较输入语音与保存语音，准确识别用户所说数字。MATLAB平台上具备高准确性。

这个函数可以帮助您识别语音，并利用Microsoft语音API进行文字转语音。

MATLAB数字信号处理代码Pause_Removal.m允许您录制持续时间为n秒的语音。录制后，将自动播放音频并显示其波形。另一个代码Noise_Remover_Cos_Signal.m添加了余弦信号，并通过高斯噪声使其受干扰。图形分析显示了信号的噪声和去噪后的效果。X_mags计算了信号的幅度谱，而DFT则显示了归一化频率的幅度绘制。这有助于确定适合去噪的巴特沃斯滤波器截止频率。

下载所有文件后，在Matlab中运行.mlapp文件即可执行该代码。线性预测编码将人类语音建模为过去样本的线性函数。通过MATLAB App创建了用户界面。