matlab-神经网络的语音识别

语音识别是一个复杂的模式识别问题，通常涉及两个主要任务：

语音命令识别：识别有限的、孤立的词语（例如"是"、"否"、"打开"、"停止"）。
连续语音识别：识别连续的语音流（例如听写系统）。

这里，我们将重点介绍使用深度学习进行语音命令识别，这是入门和实验最常见、最直接的方法。MATLAB 提供了强大的工具和预置的数据集，使得这个过程变得相对简单。

核心概述

一个基于神经网络的语音识别系统通常包含以下步骤：

数据准备：获取、导入和组织语音数据，并将其划分为训练集、验证集和测试集。
特征提取：将原始的音频波形转换为更能代表语音本质的特征（如梅尔频率倒谱系数 MFCCs）。这是最关键的一步，因为神经网络的效果严重依赖于输入特征的质量。
神经网络模型构建与训练：设计一个神经网络架构（如 CNN、RNN 或 CRNN），并用提取的特征数据对其进行训练。
评估与测试：在未见过的测试数据上评估模型的性能（准确率等）。
部署：将训练好的模型用于对新音频文件或实时音频流进行预测。

详细实现方法

以下是三种在 MATLAB 中实现的主流方法，从最简单到更自定义。

方法一：使用预训练的语音命令识别系统（最快）

MATLAB 提供了一个开箱即用的深度学习语音命令识别系统。这是入门和原型设计的最快方式。

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% 加载预训练的网络
load('commandNet.mat'); % 这个.mat文件包含一个训练好的CNN网络和设置信息

% 实时麦克风录音识别
% 创建一个audioDeviceReader对象用于从麦克风采集音频
adr = audioDeviceReader('SampleRate', commandNet.SampleRate, 'SamplesPerFrame', 1024);

% 创建一个短期能量检测器，用于判断是否有人在说话（语音活动检测VAD）
VAD = voiceActivityDetector('ClassificationThreshold', 0.5, 'SegmentLength', 512);

% 设置一个持续循环进行实时识别
disp('Speak one of the commands into your microphone...');
disp('Commands: yes, no, up, down, left, right, on, off, stop, go');
while true
    % 从麦克风读取一帧音频
    x = adr();
    
    % 使用VAD检测是否有语音活动
    if VAD(x) > 0.95 % 阈值可调
        % 对采集到的音频进行分类
        [label, score] = classify(trainedNet, x);
        
        % 显示结果（如果置信度足够高）
        if max(score) > 0.7
            disp(['Recognized command: ', char(label), ' (Confidence: ', num2str(max(score)), ')']);
        end
    end
    pause(0.1);
end
release(adr);

优点：无需任何训练，立即可用。
缺点：只能识别预定义的那10个词，自定义性差。

方法二：使用深度网络设计器从头训练（推荐用于自定义命令）

如果你想识别自己定义的一组命令（例如"前进"、"后退"、"播放"、"暂停"），你需要收集数据并训练自己的模型。

步骤 1：准备数据集

将不同类别的音频文件放在以类别命名的文件夹中。
例如，创建一个主文件夹 speechCommands，里面包含子文件夹 forward, backward, play, pause。将对应的所有 .wav 文件放入各自的文件夹。
使用 audioDatastore 来管理数据，它会自动根据文件夹名称生成标签。

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ads = audioDatastore('path/to/your/speechCommands', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

步骤 2：提取特征（MFCCs）

将音频文件转换为 MFCC 特征序列。可以使用 audioFeatureExtractor。

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% 创建特征提取器，指定要提取MFCCs
afe = audioFeatureExtractor(...
    'SampleRate', 16000, ...      % 设置音频采样率
    'Window', hamming(512, 'periodic'), ...
    'OverlapLength', 384, ...
    'mfcc', true, ...            % 启用MFCC
    'mfccDelta', true, ...       % 启用一阶差分Delta
    'mfccDeltaDelta', true);     % 启用二阶差分Delta-Delta

% 对数据存储中的所有文件批量提取特征
features = [];
labels = [];
while hasdata(ads)
    [audioIn, fileInfo] = read(ads);
    
    % 提取特征
    feat = extract(afe, audioIn);
    
    % 对特征序列进行均值池化，得到一个固定长度的特征向量（适用于简单CNN）
    feat = mean(feat, 1);
    
    features = [features; feat];
    labels = [labels; fileInfo.Label];
end

步骤 3：构建和训练神经网络

使用 Deep Network Designer APP 交互式地构建一个卷积神经网络（CNN）。
- 输入层大小应与你的特征维度匹配。
- 添加卷积层、ReLU 层、池化层。
- 最后添加全连接层（输出层节点数等于类别数）和 softmax 层、分类层。
导出网络架构到 MATLAB 工作区。
使用 trainNetwork 函数和 features、labels 进行训练。

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% 划分训练集和测试集
idx = randperm(size(features, 1), round(0.8*size(features,1)));
trainFeatures = features(idx, :);
trainLabels = labels(idx);
testFeatures = features;
testLabels = labels;
testFeatures(idx, :) = [];
testLabels(idx) = [];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 15, ...
    'InitialLearnRate', 0.001, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'ValidationData', {testFeatures, testLabels}, ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练网络
trainedNet = trainNetwork(trainFeatures, trainLabels, layers, options);

步骤 4：评估和使用模型

使用 classify 函数对新的音频数据进行预测。

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% 对新音频文件进行预测
[x, fs] = audioread('new_audio.wav');
feat = extract(afe, x);
feat = mean(feat, 1); % 使用与训练时相同的处理方式

label = classify(trainedNet, feat);
disp(['Predicted label: ', char(label)]);

方法三：使用序列网络（RNN/LSTM）处理可变长度输入

上面的方法通过"均值池化"将可变长度的音频强制变成了固定长度的特征向量，这可能会丢失时间顺序信息。对于更复杂的任务，可以使用 RNN（如 LSTM）来处理整个特征序列。

关键区别在于特征提取和数据准备：

不进行均值池化 ：将 audioFeatureExtractor 提取出的特征（一个 numHops x numFeatures 的矩阵）直接作为输入。
数据存储 ：需要创建一个 cell 数组来存储这些可变长度的特征序列。
网络架构 ：在 Deep Network Designer 中，使用序列输入层（sequenceInputLayer） 代替图像输入层，然后连接 LSTM 层和全连接层。

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% 为RNN准备特征数据
featuresCell = {};
labelsCell = {};
reset(ads);
while hasdata(ads)
    [audioIn, fileInfo] = read(ads);
    feat = extract(afe, audioIn); % feat 是一个矩阵 [时间步长, 特征数]
    
    featuresCell{end+1, 1} = feat'; % 转置以适应MATLAB的序列数据格式（特征维 x 时间步）
    labelsCell{end+1, 1} = fileInfo.Label;
end

% 将标签转换为分类向量
labels = categorical(labelsCell);

% 定义LSTM网络 layers
layers = [
    sequenceInputLayer(size(featuresCell{1}, 1)) % 输入大小是特征维度
    bilstmLayer(100, 'OutputMode', 'last')       % 双向LSTM，只取最后一个时间步的输出
    fullyConnectedLayer(numel(categories(labels))) % 全连接层，输出类别数
    softmaxLayer
    classificationLayer
];

% 训练选项（与CNN类似）
options = trainingOptions('adam', ...);
% 训练网络
trainedNet = trainNetwork(featuresCell, labels, layers, options);

参考代码 matlab-神经网络的语音识别 www.youwenfan.com/contentcsf/22772.html

总结与建议

方法	优点	缺点	适用场景
方法一：预训练模型	零代码、速度快、立即可用	不可定制、命令集固定	快速演示、验证想法
方法二：自定义CNN	可自定义命令、模型较小、训练快	均值池化可能丢失时序信息	大多数孤立的语音命令识别任务
方法三：RNN/LSTM	能捕捉时序信息、通常更准确	训练更复杂、需要更多数据、计算量大	更复杂的语音识别任务，或当CNN效果不佳时

给你的建议：

从方法一开始，先感受一下效果。
如果你想识别自己的命令，从方法二（自定义CNN）开始。这是最常用且效果很好的折中方案。
收集足够多且高质量的音频数据是关键。每个人发音不同，环境噪声也不同，数据多样性直接影响模型的泛化能力。
使用 MATLAB 的 Audio Toolbox 和 Deep Learning Toolbox，它们提供了完整的工具链，从音频预处理、特征提取到模型训练和部署，极大地简化了开发流程。