语音识别Matlab可视化编程(部分)

如何在MATLAB中进行语音信号处理

一、引言

语音信号处理是一门充满挑战的学科，它涉及到声音的产生、捕捉、转换和处

理等一系列过程。在现代科技的支持下，MATLAB作为一种强大的工具，被广泛

应用于语音信号处理领域。本文将介绍如何使用MATLAB进行语音信号处理，包

括信号预处理、语音分析和语音合成等方面。

二、信号预处理

在进行语音信号处理之前，我们通常需要对信号进行预处理。信号预处理的目

标是将原始信号进行降噪、滤波和归一化等处理，以便后续的分析和处理。在MATLAB中，我们可以使用一系列函数来实现信号预处理的过程。

首先，我们可以使用MATLAB提供的降噪算法对信号进行降噪处理。常用的

降噪算法有加性白噪声降噪算法、小波降噪算法等。通过对原始信号进行降噪处理，可以有效提取出语音信号的有效信息。

其次，我们可以使用滤波技术对信号进行滤波处理。滤波的目的是去除信号中

的不必要成分，保留感兴趣的频率成分。在MATLAB中，我们可以使用卷积和滤

波函数来实现滤波过程。

最后，我们还可以对信号进行归一化处理。归一化可以使信号的幅值范围在一

个确定的范围内，方便后续的处理和比较。在MATLAB中，我们可以使用归一化

函数对信号进行归一化处理。

三、语音分析

语音信号的分析是语音信号处理的关键步骤，它可以帮助我们了解信号的基本

特征和结构。在MATLAB中，我们可以使用一系列函数来实现语音信号的分析。

首先，我们可以使用MATLAB提供的时域分析函数对语音信号进行时域分析。时域分析可以帮助我们了解信号的振幅、频率和相位等特征。通过时域分析，我们可以得到语音信号的波形图、能谱图和自相关函数等。

使用MATLAB进行语音识别的基本原理

语音识别是一种将人类语音转化为计算机可识别文本的技术。它可以应用在语

音识别系统、智能助手等多个领域，具有广泛的应用前景。而MATLAB是一种功

能强大的数学软件工具，提供了丰富的信号处理和模式识别函数，使得它成为进行语音识别的理想选择。本文将介绍使用MATLAB进行语音识别的基本原理。

一、语音信号预处理

在进行语音识别之前，需要对语音信号进行预处理。预处理的目的是去除噪声、降低维度以及提取特征等。其中，常用的预处理技术包括语音信号分帧、加窗、预加重以及语音信号归一化等。

语音信号分帧是将连续的语音信号分成若干短时帧，一般选择帧长为20-40毫秒。然后对每一帧信号进行加窗操作，常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗等，目的是减少频谱泄漏效应。

预加重是为了解决语音信号中的频率能量分布不均的问题。预加重的思想是在

进行傅里叶变换之前对语音信号进行高通滤波，增强高频部分的能量。

语音信号归一化是为了消除语音信号能量的差异性，一般使用均方根归一化或

幅度归一化等方法，使得语音信号具有相似的能量特征。

二、特征提取

在预处理之后，需要进行特征提取，以便将语音信号转化为计算机可识别的形式。常用的特征提取方法包括线性预测分析（Linear Predictive Analysis, LPC）、梅尔频率倒谱系数（Mel-frequency Cepstral Coefficients, MFCC）等。

LPC是一种基于线性预测模型的方法，它假设语音信号是由前面的语音样本线

性预测后产生的。LPC通过提取语音信号的倒谱系数以及预测误差，将语音信号

matlab语音识别系统(源代码)

实用文案

（威海）《智能仪器》课程设计

题目: MATLAB实现语音识别功能班级：

学号：

姓名：

同组人员：

任课教师：

完成时间：2012/11/3

一、设计任务及要求 (1)

二、语音识别的简单介绍

2.1语者识别的概念 (2)

2.2特征参数的提取 (3)

2.3用矢量量化聚类法生成码本 (3)

2.4VQ的说话人识别 (4)

三、算法程序分析

3.1函数关系 (4)

3.2代码说明 (5)

3.2.1函数mfcc (5)

3.2.2函数disteu (5)

3.2.3函数vqlbg (6)

3.2.4函数test (6)

3.2.5函数testDB (7)

3.2.6 函数train (8)

3.2.7函数melfb (8)

四、演示分析 (9)

五、心得体会 (11)

附：GUI程序代码 (12)

一、设计任务及要求

用MATLAB实现简单的语音识别功能；

具体设计要求如下：

用MATLAB实现简单的数字1~9的语音识别功能。

二、语音识别的简单介绍

基于VQ的说话人识别系统，矢量量化起着双重作用。在训练阶段，把每一个说话者所提取的特征参数进行分类，产生不同码字所组成的码本。在识别(匹配)

阶段，我们用VQ方法计算平均失真测度(本系统在计算距离d时，采用欧氏距离测度)，从而判断说话人是谁。

语音识别系统结构框图如图1所示。

图1 语音识别系统结构框图

2.1语者识别的概念

语者识别就是根据说话人的语音信号来判别说话人的身份。语音是人的自然属性之一，由于说话人发音器官的生理差异以及后天形成的行为差异，每个人的语音都带有强烈的个人色彩，这就使得通过分析语音信号来识别说话人成为可能。用语音来鉴别说话人的身份有着许多独特的优点，如语音是人的固有的特征，不会丢失或遗忘；语音信号的采集方便，系统设备成本低；利用电话网络还可实现远程客户服务等。因此，近几年来，说话人识别越来越多的受到人们的重视。与其他生物识别技术如指纹识别、手形识别等相比较，说话人识别不仅使用方便，而且属于非接触性，容易被用户接受，并且在已有的各种生物特征识别技术中，是唯一可以用作远程验证的识别技术。因此，说话人识别的应用前景非常广泛：今天，说话人识别技术已经关系到多学科的研究领域，不同领域中的进步都对说

matlab语音识别系统(源代码)

（威海）

《智能仪器》课程设计

题目: MATLAB实现语音识别功能

班级：

学号：

姓名：

同组人员：

任课教师：

完成时间：2012/11/3

一、设计任务及要求 (1)

二、语音识别的简单介绍

2.1语者识别的概念 (2)

2.2特征参数的提取 (3)

2.3用矢量量化聚类法生成码本 (3)

2.4VQ的说话人识别 (4)

三、算法程序分析

3.1函数关系 (4)

3.2代码说明 (5)

3.2.1函数mfcc (5)

3.2.2函数disteu (5)

3.2.3函数vqlbg (6)

3.2.4函数test (6)

3.2.5函数testDB (7)

3.2.6 函数train (8)

3.2.7函数melfb (8)

四、演示分析 (9)

五、心得体会 (11)

附：GUI程序代码 (12)

一、设计任务及要求

用MATLAB实现简单的语音识别功能；

具体设计要求如下：

用MATLAB 实现简单的数字1~9的语音识别功能。

二、语音识别的简单介绍

基于VQ 的说话人识别系统，矢量量化起着双重作用。在训练阶段，把每一个说话者所提取的特征参数进行分类，产生不同码字所组成的码本。在识别(匹配)阶段，我们用VQ 方法计算平均失真测度(本系统在计算距离d 时，采用欧氏距离测度)，从而判断说话人是谁。

语音识别系统结构框图如图1所示。

图1 语音识别系统结构框图

2.1语者识别的概念

语者识别就是根据说话人的语音信号来判别说话人的身份。语音是人的自然属性之一，由于说话人发音器官的生理差异以及后天形成的行为差异，每个人的语音都带有强烈的个人色彩，这就使得通过分析语音信号来识别说话人成为可能。用语音来鉴别说话人的身份有着许多独特的优点，如语音是人的固有的特征，不会丢失或遗忘；语音信号的采集方便，系统设备成本低；利用电话网络还可实现远程客户服务等。因此，近几年来，说话人识别越来越多的受到人们的重视。和其他生物识别技术如指纹识别、手形识别等相比较，说话人识别不仅使用方便，而且属于非接触性，容易被用户接受，并且在已有的各种生物特征识别技术中，是唯一可以用作远程验证的识别技术。因此，说话人识别的使用前景非常广泛：今天，说话人识别技术已经关系到多学科的研究领域，不同领域中的进步都对说话人识别的发展做出了贡献。说话人识别技术是集声学、语言学、计算机、信息处理和人工智能等诸多领域的一项综合技术，使用需求将十分广阔。在吃力语音信号的时候如何提取信号中关键的成分尤为重要。语音信号的特征参数的好坏直接导致了辨别的准确性。

使用Matlab进行语音信号处理的方法与案例

使用Matlab进行语音信号处理的方法与案例引言

语音信号处理是研究如何对语音信号进行分析、提取、合成以及识别的学科。

在现代通信领域，语音信号处理起着至关重要的作用。而Matlab作为一种强大的

技术计算工具，为语音信号处理提供了丰富的功能和工具。

一、语音信号的基本特性

语音信号是一种随时间变化的连续信号，具有频率特性强烈的变化，其中包含

着丰富的信息。理解语音信号的基本特性对于后续的处理至关重要。

1.1 时域特性

语音信号在时域上的波形显示了声音随时间变化的过程。在Matlab中，我们

可以通过绘制波形图来直观地了解语音信号的时域特性。例如，可以使用plot函

数将语音信号的波形绘制出来并进行可视化分析。

1.2 频域特性

语音信号在频域上的特性决定了其音调和音色。在Matlab中，可以通过傅里

叶变换将语音信号从时域转换为频域。使用fft函数可以将语音信号转换为频谱图，从而更好地理解语音信号的频域特性。

二、语音信号的预处理方法

为了提高语音信号相关处理的效果，需要对原始信号进行预处理。预处理的目

的是去除噪音、增强语音特征，并进行必要的特征提取。

2.1 降噪

噪音是语音信号处理中常见的干扰之一。去除噪音可以有效提高语音信号的质

量和可靠性。在Matlab中，可以使用降噪算法如均值滤波、中值滤波以及小波降

噪等方法进行噪音去除。

2.2 特征提取

语音信号的特征提取是为了抽取语音信号的关键特征，以便进行后续的识别、

合成等操作。常见的语音特征包括短时能量、过零率、频率特征等。在Matlab中，可以使用MFCC（Mel频率倒谱系数）方法进行语音特征提取。

语音识别的matlab实现

语音识别的MATLAB实现

声控小车结题报告

小组成员：关世勇吴庆林

一、项目要求：

声控小车是科大华为科技制作竞赛命题组的项目，其要求是编写一个语言识别程序并适当改装一个小型机动车，使之在一个预先不知道具体形状的跑道上完全由声控来完成行驶比赛。跑道上可以有坡面，坑，障碍等多种不利条件，小车既要具有较快的速度，也要同时具有较强的灵活性，能够克服上述条件。

二、项目分析：

由于小车只要求完成跑道上的声控行驶，所以我们可以使用简单的单音命令来操作，如“前”、“后”、“左”、“右”等。

由于路面有各种不利条件，而且规则要求小车尽可能不越过边线，这就决定了我们的小车不能以较高的速度进行长时间的快速行驶。所以我们必须控制小车的速度和行进距离。

由于外界存在噪声干扰，所以我们必须对噪声进行处理以减小其影响。

鉴于上诉各种要求，我们决定对购买的遥控小车进行简单改造，使用PC机已有的硬件条件编写软件来完成语音的输入，采集，处理和识别，以实现对小车的控制。

三、解决思路与模块：

整个程序大致可划分为三个模块，其结构框图如下图所示：

整个程序我们在Visual C++ 环境下编写。

四、各模块的实现：

1 声音的采集：

将声音信号送入计算机，我们利用了声卡录音的低层操作技术，即对winmm.lib进行API调用。具体编程时这一部分被写在一个类中（Soundin类）。

在构造函数中设定包括最大采样率（11025），数据缓存（作为程序一次性读入的数据，2048），声卡本身所带的一些影响采样数据等的各种参数；

调用API函数waveInGetNumDevs（返回UNIT，参数为空）检察并打开声音输入设备，即声卡；并进而使用waveInGetDevCaps得到声卡的容量（在waveInCaps中存有该数据，对其进行地址引用，从DWORD dwFormats得到最大采样率、声道数和采样位）；

Matlab技术语音识别应用

Matlab技术在语音识别应用中的重要性

语音识别是一种将人类语音转换为可被计算机理解和处理的技术。近年来，随

着人工智能和机器学习的快速发展，语音识别技术得到了广泛的应用和研究。而Matlab作为一种强大的数学计算工具，也在语音识别应用中发挥着举足轻重的作用。

一、声学模型的构建

声学模型是语音识别系统中的一个重要组成部分。它通过建立声学特征与文本

之间的映射关系，实现对语音信号的识别和理解。Matlab提供了丰富的工具箱和

函数，可用于提取声学特征、训练和调优声学模型。比如，使用Matlab中的音频

处理工具箱，我们可以将语音信号转换为频域特征，例如梅尔频率倒谱系数（MFCC），这是一种常用的语音特征表示方法。通过Matlab的训练和优化算法，我们可以构建高效准确的声学模型，提高语音识别的精度和性能。

二、语言模型的开发

语言模型是指根据已有的语言数据，推断出言语的概率分布模型。它可以用于

解决音素和词汇的歧义问题，提高语音识别的准确性。Matlab提供了强大的统计

工具和机器学习算法，可以用于开发和优化语言模型。例如，通过Matlab的自然

语言处理工具箱，我们可以进行文本分析和处理，应用统计模型和概率算法，准确推断出不同词汇的概率分布。这样，在语音识别过程中，可以将语言模型和声学模型结合，提高识别结果的可靠性和准确性。

三、噪声抑制和特征增强

语音识别系统在现实应用中经常面临环境噪声和语音信号质量不佳的情况。因此，噪声抑制和特征增强技术对于提高语音识别的性能非常重要。Matlab提供了

matlab语音识别系统(源代码)

一、设计任务及要求 (1)

二、语音识别的简单介绍

2.1语者识别的概念 (2)

2.2特征参数的提取 (3)

2.3用矢量量化聚类法生成码本 (3)

2.4VQ的说话人识别 (4)

三、算法程序分析

3.1函数关系 (4)

3.2代码说明 (5)

3.2.1函数mfcc (5)

3.2.2函数disteu (5)

3.2.3函数vqlbg (6)

3.2.4函数test (6)

3.2.5函数testDB (7)

3.2.6 函数train (8)

3.2.7函数melfb (8)

四、演示分析 (9)

五、心得体会 (11)

附：GUI程序代码 (12)

一、设计任务及要求

用MATLAB实现简单的语音识别功能；

具体设计要求如下：

用MATLAB实现简单的数字1~9的语音识别功能。

二、语音识别的简单介绍

基于VQ的说话人识别系统，矢量量化起着双重作用。在训练阶段，把每一个说话者所提取的特征参数进行分类，产生不同码字所组成的码本。在识别(匹配)阶段，我们用VQ方法计算平均失真测度(本系统在计算距离d时，采用欧氏距离测度)，从而判断说话人是谁。

语音识别系统结构框图如图1所示。

图1 语音识别系统结构框图

2.1语者识别的概念

语者识别就是根据说话人的语音信号来判别说话人的身份。语音是人的自然属性之一，由于说话人发音器官的生理差异以及后天形成的行为差异，每个人的语音都带有强烈的个人色彩，这就使得通过分析语音信号来识别说话人成为可能。用语音来鉴别说话人的身份有着许多独特的优点，如语音是人的固有的特征，不会丢失或遗忘；语音信号的采集方便，系统设备成本低；利用电话网络还可实现远程客户服务等。因此，近几年来，说话人识别越来越多的受到人们的重视。与其他生物识别技术如指纹识别、手形识别等相比较，说话人识别不仅使用方便，而且属于非接触性，容易被用户接受，并且在已有的各种生物特征识别技术中，是唯一可以用作远程验证的识别技术。因此，说话人识别的应用前景非常广泛：今天，说话人识别技术已经关系到多学科的研究领域，不同领域中的进步都对说话人识别的发展做出了贡献。说话人识别技术是集声学、语言学、计算机、信息处理和人工智能等诸多领域的一项综合技术，应用需求将十分广阔。在吃力语音信号的时候如何提取信号中关键的成分尤为重要。语音信号的特征参数的好坏直接导致了辨别的准确性。

matlab语音识别系统(源代码)最新版

z=m * abs(frame(l:n2, :))・ 2
r = det (log (z)) ;%将上述对数频谱，经过离散余弦变换(DCT)变换到倒谱域, 即可得到Mel倒谱系数(MFCC参数)
3.2.2函数disteu
—-计算测试者和模板码本的距离
function d=disteu(x, y) [M, N]二size(x) ;%音频X赋值给【M, N] [M2, P] = size(y)：%音频y赋值给【M2, P】辻(MM2)
2.3用矢量量化聚类法生成码本
我们将每个待识的说话人看作是一个信源，用一个码本来表征。码本是从该说话人的训练序列中提取的MFCC特征矢量聚类而生成。只要训练的序列足够长，可认为这个码本有效地包含了说话人的个人特征，而与讲话的内容无关。
本系统采用基于分裂的LBG的算法设计VQ码本，Xk(k1,2, ,K)为训练序列，B
mat I ab语音识别系统（源代码）
最新版
冃录
一、设计任务及要求
二、语音识别的简单介绍
语者识别的概念
特征参数的提取
用矢量量化聚类法生成码本
2.1
2.2
2.3
.4
3.2
代码说明
3.2.1
函数mfcc■-
3.2.2
函数disteu
3.2.3
函数vqlbg
3.2.4函数test-

基于matlab的语音识别技术

项目题目：基于Matlab的语音识别

一、引言

语音识别技术是让计算机识别一些语音信号，并把语音信号转换成相应的文本或者命令的一种高科技技术。语音识别技术所涉及的领域非常广泛，包括信号处理、模式识别、人工智能等技术。近年来已经从实验室开始走向市场，渗透到家电、通信、医疗、消费电子产品等各个领域，让人们的生活更加方便。

语音识别系统的分类有三种依据:词汇量大小，对说话人说话方式的要求和对说话人的依赖程度。

(1)根据词汇量大小，可以分为小词汇量、中等词汇量、大词汇量及无限词汇量识别系统。

(2)根据对说话人说话方式的要求，可以分为孤立字(词)语音识别系统、连接字语音识别系统及连续语音识别系统。

(3)根据对说话人的依赖程度可以分为特定人和非特定人语音识别系统。

二、语音识别系统框架设计

2.1语音识别系统的基本结构

语音识别系统本质上是一种模式识别系统，其基本结构原理框图如图l所示，主要包括语音信号预处理、特征提取、特征建模(建立参考模式库)、相似性度量(模式匹配)和后处理等几个功能模块，其中后处理模块为可选部分。

三、语音识别设计步骤

3.1语音信号的特征及其端点检测

图2 数字‘7’开始部分波形

图2是数字”7”的波形进行局部放大后的情况，可以看到，在6800之前的部分信号幅度很低，明显属于静音。而在6800以后，信号幅度开始增强，并呈现明显的周期性。在波形的上半部分可以观察到有规律的尖峰，两个尖峰之间的距离就是所谓的基音周期，实际上也就是说话人的声带振动的周期。

这样可以很直观的用信号的幅度作为特征，区分静音和语音。只要设定一个门限，当信号的幅度超过该门限的时候，就认为语音开始，当幅度降低到门限以下就认为语音结束。

使用Matlab进行实时语音处理与语音识别的实践指南

使用Matlab进行实时语音处理与语音识别的

实践指南

实时语音处理与语音识别是人工智能领域一个重要而复杂的研究方向。而Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具箱和函数库，为语音处理与语音识别的研究和实践提供了极大的便利。本文将介绍如何使用Matlab进行实时语音处理与语音识别并给出一些实践指南。

一、Matlab的语音处理工具箱

Matlab的语音处理工具箱（Speech Processing Toolbox）是Matlab中专门用于语音信号的处理和分析的工具箱。它提供了一系列函数和工具，包括语音信号的录制和播放、声音特征提取、声音增强和去噪、语音识别等。在进行实时语音处理与语音识别之前，我们需要先安装并激活语音处理工具箱。

二、实时语音处理的基本步骤

实时语音处理通常由以下几个基本步骤组成：声音录制、语音信号分帧、对每帧信号进行加窗处理、进行傅里叶变换得到频谱信息、对频谱信息进行处理和特征提取、进行语音识别。

1. 声音录制

Matlab提供了`audiorecorder`函数来实现声音的录制功能。下面是一个简单的示例代码：

```

fs = 44100; % 采样率

nBits = 16; % 采样精度

nChannels = 1; % 声道数

recorder = audiorecorder(fs, nBits, nChannels);

record(recorder);

pause(5); % 录制5秒

stop(recorder);

y = getaudiodata(recorder); % 获取录音数据

使用Matlab进行语音识别的方法

使用Matlab进行语音识别的方法引言

语音识别是人工智能领域的一个重要研究方向，它在现代社会中应用广泛，包括语音助手、语音指令、语音识别系统等。而Matlab作为一款强大的数据处理和分析软件，也提供了丰富的工具和算法用于语音识别。本文将介绍如何使用Matlab进行语音识别，包括特征提取、模型训练与识别等方面的方法和步骤。一、波形预处理

在进行语音识别之前，首先需要对语音波形进行预处理。常见的预处理方法包括端点检测、语音分段、降噪等。其中，端点检测是指识别语音信号开始和结束的时间点，语音分段是指将语音信号切分成较小的语音片段，而降噪则是为了去除环境噪声对语音信号的干扰。

在Matlab中，可以使用信号处理工具箱提供的函数来实现这些预处理步骤。比如，使用`detectSpeech`函数进行端点检测，使用`vad`函数进行语音分段，使用`wiener`函数进行降噪。同时，也可以结合其他信号处理算法进行更复杂的处理，比如基于频谱的方法和小波变换方法等。

二、特征提取

特征提取是语音识别中的关键步骤，目的是从语音信号中提取出具有鉴别能力的特征。常用的特征包括MFCC（Mel频率倒谱系数）、PLP（Perceptual Linear Predictive）系数和LPCC（Linear Prediction Cepstral Coefficients）等。

在Matlab中，可以使用音频处理工具箱提供的函数来提取这些特征。比如，使用`mfcc`函数来计算MFCC系数，使用`lpc`函数来计算LPCC系数等。同时，也可以根据具体任务的需求选择合适的特征提取算法和参数设置，以提高语音识别的准确性和鲁棒性。

matlab语音识别系统源代码最新版DOC

一、设计任务及要求 (1)

二、语音识别的简单介绍

2.1语者识别的概念 (2)

2.2 特征参数的提取 (3)

2.3用矢量量化聚类法生成码本 (3)

2.4VQ的说话人识别 (4)

三、算法程序分析

3.1函数关系......................................... .4

3.2 代码说明 (5)

3.2.1 函数mfcc (5)

3.2.2 函数disteu (5)

3.2.3 函数vqlbg ................................................................ .6

3.2.4 函数test (6)

3.2.5 函数testDB (7)

3.2.6 函数train (8)

3.2.7 函数melfb (8)

四、............................................... 演示分析.9

五、心得体会......................................... .11

附：GUI程序代码 (12)

训练

VQ

模型

预处理：预加重% 加没明窗

训练

特征参数「

识别

I

设计任务及要求

用MATLAB 实现简单的语音识别功能；具体设计要求如下：

用MATLAB 实现简单的数字1~9的语音识别功能二、语音识别的简单介绍

基于VQ 的说话人识别系统，矢量量化起着双重作用。在训练阶段，把每一个说话者所提取的特征参数进行分类，产生不同码字所组成的码本。在识别（匹配）阶段，我们用VQ 方法计算平均失真测度（本系统在计算距离d 时，采用欧氏距离测度），从而判断说话人是谁。

基于matlab的语音识别系统

专业综合课程设计

系: 信息与通信工程

专业: 通信工程

班级: 081班

设计题目: 基于matlab的语音识别系统

学生姓名:

指导教师:

完成日期:2011年12月27日

一(设计任务及要求

1.1设计任务

作为智能计算机研究的主导方向和人机语音通信的关键技术，语音识别技术一直受到各国科学界的广泛关注。以语音识别开发出的产品应用领域非常广泛，有声控电话交换、语音拨号系统、信息网络查询、家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订票系统、声控智能玩具、医疗服务、银行服务、股票查询服务、计算机控制、工业控制、语音通信系统、军事监听、信息检索、应急服务、翻译系统等，几乎深入到社会的每个行业、每个方面，其应用和经济社会效益前景非常广泛。本次任务设计一个简单的语音识别系。

1.2设计要求

要求:使用matlab软件编写语音识别程序

二(算法方案选择

2.1设计方案

语音识别属于模式识别范畴，它与人的认知过程一样，其过程分为训练和识别两个阶段。在训练阶段，语音识别系统对输入的语音信号进行学习。学习结束后，把学习内容组成语音模型库存储起来;在识别阶段，根据当前输入的待识别语音信号，在语音模型库中查找出相应的词义或语义。

语音识别系统与常规模式识别系统一样包括特征提取、模式匹配、模型库等3个基本单元，它的基本结构如图1所示。

图1 语音识别系统基本结构图

本次设计主要是基于HMM模型(隐马尔可夫模型)。这是在20世纪80年代引入语音识别领域的一种语音识别算法。该算法通过对大量语音数据进行数据统计，建立识别词条的统计模型，然后从待识别语音信号中提取特征，与这些模型进行匹配，通过比较匹配分数以获得识别结果。通过大量的语音，就能够获得一个稳健的统计模型，能够适应实际语音中的各种突发情况。并且，HMM算法具有良好的识别性能和抗噪性能。

matlab vad function函数算法并返回活动语音结果

VAD（Voice Activity Detection）是一种语音活动检测技术，能够识别音频信号中的活动语音部分。

MATLAB中提供了一个VAD函数，可以实现语音活动检测功能。使用该函数需要先将音频信号进行预处理，包括进行预加重、分帧、加窗等操作。

下面是一个示例代码：

``` matlab

function [speech, fs] = vad(filename)

filename为音频文件名，如 'test.wav'

speech为经过VAD处理后的语音信号

fs为采样率

读取音频文件

[x, fs] = audioread(filename);

预处理

x = filter([1 -0.97], 1, x); % 预加重

frameLen = round(20*fs/1000); % 帧长

overlap = frameLen/2; % 帧移

win = hamming(frameLen); % 窗函数

xFrame = enframe(x, win, overlap); % 分帧

计算每帧的短时能量

frameEnergy = sum(xFrame.^2, 2);

设置阈值

energyThresh = 0.25*mean(frameEnergy);

进行语音活动检测

speechFrames = frameEnergy > energyThresh;

合并连续的语音帧

idx = find(speechFrames);

startIdx = idx([1; find(diff(idx) > 1)+1]);

基于Matlab语音识别系统的设计与实现

02 语音识别基础知识
语音信号的采集与预处理
01
02
03
பைடு நூலகம்
采样
将连续的语音信号转换为离散的数字信号，便于计算机处理。
量化
将模拟信号的幅度值转化为数字值，表示声音的幅度信息。
预加重
通过一个滤波器对语音信号进行预处理，增强高频部分，提高语音信号的清晰度。
特征提取
短时傅里叶变换
将语音信号分解成不同频率的成分，提取出语音信号的频谱特征。
线性预测编码
分析语音信号中的线性预测系数，提取出语音信号的动态特征。
倒谱系数
将语音信号进行对数和逆变换，提取出语音信号的倒谱特征。
语音分类与识别算法
动态时间规整
将不同长度的语音信号规整到相同的长度，便于比较和分类。
隐马尔可夫模型
描述语音信号的状态转移过程，用于语音信号的分类和识别。
支持向量机
基于统计学习理论的分类算法，用于分类和识别语音信号。
数据集选择
选择合适的语音数据集，如LibriSpeech、CMUARCTIC等，确保数据集的多样性和代表性。
数据预处理
对语音数据进行预处理，包括降噪、标准化、分帧、加窗等操作，以提高语音识别的准确率。
特征提取
提取语音信号中的特征，如MFCC、PLP、CHiSquared等，以便后续的模型训练。