基于matlab神经网络的语音识别并输出对应文字 代码

以下是基于 MATLAB 神经网络的语音识别并输出对应文字的代码示例：

1. 首先需要安装 MATLAB 的 Signal Processing Toolbox 和 Neural Network Toolbox。

2. 加载数据集，这里以 TIMIT 数据集为例：

load('TIMIT.mat');

3. 对输入信号进行预处理：

% 对输入信号进行预处理
fs = 16000;
mfccs = [];
for i = 1:length(data)
    frame = data{i};
    [MFCCs, FBEs, frames] = ...
        mfcc(frame, fs, ...
        Tw, Ts, alpha, @hamming, [LF HF], M, C+1, L );
    mfccs = [mfccs; MFCCs];
end

其中，`mfcc` 函数是用于计算 MFCC 特征的函数，需要先定义一些参数，如 `Tw`、`Ts`、`alpha`、`LF`、`HF`、`M`、`C` 和 `L`。

4. 将数据集分为训练集和测试集：

% 将数据集分为训练集和测试集
trainRatio = 0.8;
testRatio = 0.2;
[trainInd,~,testInd] = dividerand(size(mfccs,1),trainRatio,0,testRatio);
trainInputs = mfccs(trainInd,:)';
trainTargets = labels(trainInd,:)';
testInputs = mfccs(testInd,:)';
testTargets = labels(testInd,:)';

其中，`labels` 是对应的标签信息。

5. 构建神经网络模型：

% 构建神经网络模型
hiddenLayerSize = 100;
net = patternnet(hiddenLayerSize);
net.divideFcn = 'dividerand';
net.divideParam.trainRatio = 0.8;
net.divideParam.valRatio = 0.2;
net.divideParam.testRatio = 0;
net.trainFcn = 'trainscg';
net.performFcn = 'crossentropy';
net.plotFcns = {'plotperform','plottrainstate','ploterrhist', ...
    'plotconfusion', 'plotroc'};

其中，`hiddenLayerSize` 是指定的隐藏层大小，`trainFcn` 是指定的训练函数，这里使用了 `trainscg` 函数。

6. 训练神经网络模型：

% 训练神经网络模型
[net,tr] = train(net,trainInputs,trainTargets);

7. 对测试集进行预测：

% 对测试集进行预测
testOutputs = net(testInputs);

8. 计算准确率：

% 计算准确率
testTargetsIndex = vec2ind(testTargets);
testOutputsIndex = vec2ind(testOutputs);
accuracy = sum(testTargetsIndex == testOutputsIndex)/length(testTargetsIndex);
fprintf('Accuracy: %f\n',accuracy);

其中，`vec2ind` 函数是将输出向量转换为标签索引的函数。

9. 最后，输出预测结果：

% 输出预测结果
for i = 1:length(testOutputsIndex)
    fprintf('Predicted: %s, Actual: %s\n', ...
        phonemes{testOutputsIndex(i)}, phonemes{testTargetsIndex(i)});
end

其中，`phonemes` 是对应的音素信息。

完整代码如下：

load('TIMIT.mat');

% 对输入信号进行预处理
fs = 16000;
mfccs = [];
for i = 1:length(data)
    frame = data{i};
    [MFCCs, FBEs, frames] = ...
        mfcc(frame, fs, ...
        Tw, Ts, alpha, @hamming, [LF HF], M, C+1, L );
    mfccs = [mfccs; MFCCs];
end

% 将数据集分为训练集和测试集
trainRatio = 0.8;
testRatio = 0.2;
[trainInd,~,testInd] = dividerand(size(mfccs,1),trainRatio,0,testRatio);
trainInputs = mfccs(trainInd,:)';
trainTargets = labels(trainInd,:)';
testInputs = mfccs(testInd,:)';
testTargets = labels(testInd,:)';

% 构建神经网络模型
hiddenLayerSize = 100;
net = patternnet(hiddenLayerSize);
net.divideFcn = 'dividerand';
net.divideParam.trainRatio = 0.8;
net.divideParam.valRatio = 0.2;
net.divideParam.testRatio = 0;
net.trainFcn = 'trainscg';
net.performFcn = 'crossentropy';
net.plotFcns = {'plotperform','plottrainstate','ploterrhist', ...
    'plotconfusion', 'plotroc'};

% 训练神经网络模型
[net,tr] = train(net,trainInputs,trainTargets);

% 对测试集进行预测
testOutputs = net(testInputs);

% 计算准确率
testTargetsIndex = vec2ind(testTargets);
testOutputsIndex = vec2ind(testOutputs);
accuracy = sum(testTargetsIndex == testOutputsIndex)/length(testTargetsIndex);
fprintf('Accuracy: %f\n',accuracy);

% 输出预测结果
for i = 1:length(testOutputsIndex)
    fprintf('Predicted: %s, Actual: %s\n', ...
        phonemes{testOutputsIndex(i)}, phonemes{testTargetsIndex(i)});
end

注意，这里的代码示例仅作为参考，具体实现需要根据实际情况进行调整。