【源码】基于C++和MATLAB的语音识别系统

项目简介

本项目是基于C++和MATLAB的嵌入式语音识别系统。借助MATLAB Coder把训练好的卷积神经网络模型转为适合嵌入式平台的C++代码，支持ARM处理器，利用ARM Compute Library实现高效计算与优化，可用于嵌入式设备的语音识别任务。

项目的主要特性和功能

1. 语音识别：使用预训练的卷积神经网络模型对输入语音数据分类，输出预测类别标签。
2. 梅尔频谱特征提取：计算输入语音的梅尔频谱特征，作为神经网络输入。
3. 神经网络模型：采用预训练的深度学习网络模型进行语音识别，模型权重和偏置存于二进制文件。
4. ARM优化：利用ARM Compute Library高效计算，支持NEON扩展的ARM处理器，保障嵌入式设备高性能运行。
5. 跨平台支持：支持A - profile架构的GNU Toolchain，适用于多种ARM处理器平台。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装MATLAB Coder Interface for Deep Learning Libraries、ARM Compute Library、Deep Learning Toolbox、GNU Toolchain for the A - profile architecture，并设置好必要的环境变量，保证编译器和库的路径配置正确。

代码下载

下载本项目的源代码文件。

编译构建

使用CMake进行项目构建： bash mkdir build cd build cmake .. make 要保证CMakeLists.txt文件中的路径和依赖项配置无误。

运行测试

编译完成后，运行生成的可执行文件： bash ./VoiceRecognize 输入语音数据（如.wav文件）进行识别测试。

结果分析

查看输出结果，包含预测的类别标签和概率分布。

注意事项

由于本项目由MATLAB Coder生成，且依赖特定库和工具链，可能需特定环境和配置才能成功编译运行。要确保ARM Compute Library和GNU Toolchain的版本与项目要求一致。

项目结构

• bin：存放预训练的神经网络模型权重和偏置文件，以及测试用的语音文件。
• include：包含项目所需的头文件。
• src：包含项目的C++源代码文件，主要实现语音识别、梅尔频谱特征提取和神经网络预测等功能。
• cmake - build - debug：CMake构建生成的中间文件和可执行文件。

参考文档

详细转换过程

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】