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，帧移为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

本文根据上述的研究，采用基于Mel倒谱系数特征的隐马尔可夫模型对音 乐进行分类。在音乐特征提取方面，以感知特征和Mel倒谱系数组成特征向量 在音乐分类方面，以隐马尔可夫模型作为分类器，对音乐进行聚类和分类。通过 有监督的学习方式进行聚类，分类时将测试样本归入似然值最大的类别，对同一 音频抽取若干样本，对样本识别结果采用投票法，判定该音频的音乐类别，使分 类的准确率得到进一步的提高。根据上述方法进行了仿真实验，并对实验结果进 行了分析。本文将音频数据分为5类，对4种分类器

采用MFCC方法提取训练集样本或测试集样本语音特征参数的MATLAB程序，仿真时需先将voicebox语音处理工具箱添加到MATLAB软件中(The MFCC method is used to extract the MATLAB program of the training set sample or the test set sample speech feature parameters. The voicebox voice processing toolbox is added t