用matlab仿真0到9十个数字的语音识别的完整代码

以下是一个使用MATLAB进行0到9十个数字语音识别的完整代码，其中包括数据采集、MFCC特征提取、SVM模型训练和测试等步骤：

% 数据采集
% 将0到9十个数字的语音样本录制并保存在相应文件夹中

% 特征提取
% 设置MFCC参数
fs = 8000; % 采样率
wlen = 256; % 窗口长度
nfft = 512; % FFT点数
nfilts = 20; % 梅尔倒谱系数数目
nbands = 6; % 滤波器组数

% 加载语音文件并提取MFCC特征
for i = 0:9
    for j = 1:10
        filename = ['digit',num2str(i),'_',num2str(j),'.wav'];
        [x, fs] = audioread(filename);
        mfcc = melcepst(x, fs, 'M', nfilts, nbands, nfft, wlen);
        digits(i*10+j,:) = mfcc(:);
    end
end

% 训练模型
% 将数据集分为训练集和测试集
train_set = [];
test_set = [];
for i = 0:9
    train_set = [train_set; digits(i*10+1:i*10+7,:)];
    test_set = [test_set; digits(i*10+8:i*10+10,:)];
end

% 将标签转换为独热编码
train_label = kron([0:9]', ones(7,1));
train_label = full(ind2vec(train_label'+1));
test_label = kron([0:9]', ones(3,1));
test_label = full(ind2vec(test_label'+1));

% 训练SVM分类器
svm = fitcecoc(train_set, train_label);

% 测试模型
% 计算测试集的准确率
[pred_label, score] = predict(svm, test_set);
accuracy = sum(vec2ind(pred_label)-1 == vec2ind(test_label)-1)/length(test_label);

% 输出准确率
fprintf('Accuracy: %f\n', accuracy);

这个代码将加载0到9十个数字的语音样本，使用MFCC特征提取方法提取数字特征，然后使用支持向量机（SVM）分类器对数字进行分类。该代码将数据集分为训练集和测试集，将标签转换为独热编码，并使用fitcecoc函数训练SVM分类器。最后，通过测试集计算模型的准确率。

请注意，此代码只是一个简单的示例。实际的实现可能会因为数据集、特征提取方法和分类器的选择而有所不同。