本文介绍了如何使用MATLAB GUI结合DWT和MFCC技术实现数字语音识别。通过预处理、特征提取和分类，构建一个用户友好的界面，实现语音的录制、识别和结果显示。
基于MATLAB GUI的DWT+MFCC数字语音识别
数字语音识别（Digital Speech Recognition，DSR）是一项重要的研究领域，它涉及将语音信号转换为相应的文本或命令。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB GUI和离散小波变换（Discrete Wavelet Transform，DWT）与梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients，MFCC）相结合的方法来实现数字语音识别。
数字语音识别系统的基本步骤包括预处理、特征提取和分类。预处理阶段旨在减少噪声和增强语音信号的质量。在本文中，我们将使用DWT来进行预处理。DWT是一种多尺度分析方法，可以将信号分解为不同频率范围的子带。这种分解可以帮助我们提取语音信号的有用特征。
以下是使用MATLAB实现DWT的示例代码：
% 加载语音信号
[speech, fs] = audioread('speech.wav'
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