matlab中文语音识别代码

中文语音识别是一项复杂的任务，需要综合运用信号处理、机器学习、自然语言处理等多个领域的知识。MATLAB提供了多种工具箱和函数，可以辅助实现中文语音识别。下面是一个简单的中文语音识别代码示例：

% 读取音频文件
[x, fs] = audioread('audio.wav');

% 语音分帧
frame_len = 256; % 帧长
frame_shift = 128; % 帧移
n_frame = fix((length(x)-frame_len)/frame_shift)+1; % 帧数
frames = zeros(frame_len, n_frame); % 存储分帧结果
for i = 1:n_frame
    start = (i-1)*frame_shift+1;
    frames(:,i) = x(start:start+frame_len-1);
end

% 特征提取
mfccs = zeros(13, n_frame); % 存储MFCC特征
for i = 1:n_frame
    frame = frames(:,i);
    mfcc = mfcc_func(frame, fs); % 调用MFCC函数
    mfccs(:,i) = mfcc';
end

% 建立模型
models = train_models(mfccs, labels); % 调用模型训练函数

% 识别语音
result = recognition(x, fs, models); % 调用识别函数
disp(result); % 显示结果

上述代码中，`audio.wav`是待识别的中文语音文件，`mfcc_func`是计算MFCC特征的函数，`train_models`是建立模型的函数，`recognition`是进行语音识别的函数。其中，`mfccs`存储了语音文件中每一帧的MFCC特征，`models`是建立的模型，`result`是识别结果。

需要注意的是，上述代码仅为示例，实际中文语音识别还需要综合考虑多种因素，如噪声、口音等。因此，实际应用中需要根据具体场景进行调整和优化。