如何利用MATLAB开发一个集成了数字语音识别功能的图形用户界面(GUI)？请给出实现这一目标的关键步骤和示例代码。

为了帮助你深入理解如何使用MATLAB开发集成了数字语音识别功能的图形用户界面(GUI)，请参考以下详细的步骤和代码示例，这些内容基于《MATLAB实现的0-9数字语音识别GUI毕业设计项目》资源。

参考资源链接：[MATLAB实现的0-9数字语音识别GUI毕业设计项目](https://wenku.csdn.net/doc/808gcj868u?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **语音信号采集**：
语音信号的采集是整个语音识别过程的起点。可以使用MATLAB中的`audiorecorder`函数来采集用户的语音输入。

    recorder = audiorecorder(16000, 16, 1); % 设置采样率、采样位数和声道数
    disp('开始录音...');
    recordblocking(recorder, 5); % 录音5秒
    disp('录音结束');
    data = getaudiodata(recorder); % 获取录音数据

2. **语音信号预处理**：
对采集到的信号进行预处理是提高识别准确率的关键步骤。这通常包括去噪、信号平滑和端点检测。

    noise = mean(data); % 通过均值替换简单去噪
    data = data - noise; % 去除均值噪声
    % 更复杂的预处理方法可以根据实际情况选择使用

3. **特征提取**：
提取语音信号的特征对于后续的模式识别至关重要。常见的特征提取方法有MFCC。

    [coeff, samples] = mfcc(data, 16000); % 假定采样率为16kHz

4. **模式匹配与识别**：
使用预先训练好的模型来匹配和识别特征。这可以是一个隐马尔可夫模型(HMM)、支持向量机(SVM)或其他机器学习模型。

    % 假设有一个训练好的模型 hmmModel
    score = hmmviterbi(coeff, hmmModel); % 计算得分，使用Viterbi算法
    recognizedNumber = max(score); % 识别出数字

5. **GUI设计与展示**：
使用MATLAB的GUIDE工具或App Designer设计GUI，并将识别结果展示出来。

    % 设计一个简单的GUI按钮和文本框来展示结果
    hFig = figure('Name', '数字语音识别', 'NumberTitle', 'off', 'Resize', 'off', 'Position', [300, 300, 300, 200]);
    hText = uicontrol('Style', 'text', 'Position', [***], 'String', '识别结果：');
    hButton = uicontrol('Style', 'pushbutton', 'Position', [***], 'String', '开始识别', 'Callback', @startRecognition);
    
    function startRecognition(src, ~)
        % 这里是识别过程的代码
        disp(['识别结果是：', num2str(recognizedNumber)]);
        set(hText, 'String', ['识别结果：', num2str(recognizedNumber)]);
    end

以上步骤和代码示例为你实现MATLAB中的数字语音识别GUI项目提供了一个基本的框架。请确保你已经熟悉MATLAB编程以及语音信号处理的基本理论。此外，由于实际的项目开发可能涉及更复杂的算法和编程技巧，建议深入研究和实践相关的知识，以便更好地完成毕业设计项目。

参考资源链接：[MATLAB实现的0-9数字语音识别GUI毕业设计项目](https://wenku.csdn.net/doc/808gcj868u?spm=1055.2569.3001.10343)