VC++与Matlab混合编程实现的HMM语音识别平台

"VC++和Matlab混合编程的语音识别研究" 本文主要探讨了如何利用VC++和Matlab混合编程技术构建一个高效的基于隐马尔可夫模型（HMM）的语音识别系统。该系统充分利用了Matlab的高级计算能力和可视化特性以及VC++的高效执行和硬件交互能力。 首先，Matlab作为强大的数值计算工具，具有优秀的信号处理和可视化功能，尤其适合进行语音识别的预处理、特征提取和模型训练等任务。它的易用性、可读性和丰富的函数库使得研究人员可以快速构建和测试HMM模型，提高了研发效率。然而，Matlab的运行速度相对较慢，不适宜于实时或高性能的应用。 为了解决这一问题，文章提出采用VC++与Matlab混合编程的方式。VC++可以直接调用Matlab编译后的MEX文件，这样既能利用Matlab的模型处理能力，又能利用VC++的高效执行和对硬件底层的直接控制。特别地，文章中通过FPGA（Field-Programmable Gate Array）硬件实现Viterbi算法的加速，利用FPGA中的加法器、乘法器和比较器等逻辑元件，对Viterbi得分进行快速计算，从而提高语音识别的速度。 Viterbi算法是HMM中用于找出最可能的隐藏状态序列的关键步骤。通过改进的Viterbi算法，可以在硬件层面优化这一过程，实现更高效的语音模板匹配。这种方法对于构建嵌入式或实时语音识别系统具有重要意义，因为它降低了对处理器性能的需求，同时保持了识别的准确性。 在语音识别系统的基本架构中，系统首先接收并处理语音信号，通过A/D转换将模拟信号转化为数字信号，采用16KHz的采样频率和8Bit的量化精度。接着，特征提取步骤将原始的语音信号转化为能反映语音特性的参数，这些参数随后被用来训练HMM模型。在训练过程中，系统会学习到不同语音模式的统计特性。 在识别阶段，输入的语音信号通过同样的特征提取过程，然后使用训练好的HMM模型进行分类。Viterbi算法在此起到了关键作用，它寻找在给定观测序列下最有可能的模型状态序列，从而确定输入语音属于哪个预定义的类别。 通过VC++和Matlab的协同工作，结合FPGA的硬件加速，实现了对HMM语音识别系统的优化，提高了系统的运行效率，为实际应用提供了可能性。这种方法对于需要在资源受限环境中实现高精度语音识别的项目，如智能设备或嵌入式系统，具有很大的价值。