2012届语音信号处理课程设计报告孤立词识别
语音信号处理课程设计报告python
语音信号处理课程设计报告python一、引言语音信号处理是数字信号处理中的一个重要分支，它主要涉及到语音信号的获取、预处理、特征提取、分类识别等方面。
在本次课程设计中，我们将使用Python语言对语音信号进行处理，并实现一个简单的语音识别系统。
二、问题描述本次课程设计的主要任务是实现一个基于MFCC特征提取和GMM-HMM模型的语音识别系统。
具体来说，我们需要完成以下任务：1. 对输入的语音信号进行预处理，包括去噪、分帧、加窗等；2. 提取MFCC特征；3. 使用GMM-HMM模型对不同的语音进行分类识别。
三、方法实现1. 语音信号预处理在对语音信号进行MFCC特征提取之前，需要对其进行预处理。
我们需要去除信号中的噪声。
常见的去噪方法包括基于阈值的方法和基于滤波器的方法。
在本次课程设计中，我们将使用基于阈值的方法对信号进行去噪。
我们需要将原始信号分帧，并对每一帧应用窗函数以减少频谱泄漏效应。
常见的窗函数包括汉明窗、海宁窗等。
2. MFCC特征提取MFCC是一种常用的语音特征提取方法，它可以将语音信号转换为一组包含语音信息的系数。
MFCC特征提取包括以下几个步骤：1. 对预处理后的语音信号进行快速傅里叶变换（FFT）；2. 将频谱图转换为梅尔频率倒谱系数（MFCC）；3. 对MFCC系数进行离散余弦变换（DCT）。
3. GMM-HMM模型GMM-HMM模型是一种常见的语音识别模型，它将每个单词表示为一个由高斯混合模型（GMM）和隐马尔可夫模型（HMM）组成的序列。
在本次课程设计中，我们将使用GMM-HMM模型对不同的语音进行分类识别。
四、程序实现1. 语音信号预处理我们使用Python中的librosa库对语音信号进行预处理。
具体来说，我们使用librosa.load()函数加载.wav格式的文件，并使用librosa.effects.trim()函数去除静默段。
我们对剩余部分进行分帧和加窗操作，并使用librosa.feature.mfcc()函数提取MFCC特征。
数字语音信号处理教案
数字语音信号处理实验指导书前言语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。
通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。
同时，语言也是人与机器之间进行通信的重要工具，它是一种理想的人机通信方式，因而可为信息处理系统建立良好的人机交互环境，进一步推动计算机和其他智能机器的应用，提高社会的信息化程度。
语音信号处理是一门新兴的学科，同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科。
虽然从事这一领域研究的人员主要来自信号与信息处理及计算机应用等学科，但是它与语音学、语言学、声学、认知科学、生理学、心理学等许多学科也有非常密切的联系。
20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和算法，如数字滤波器、快速傅立叶变换（FFT）等是语音信号数字处理的理论和技术基础。
随着信息科学技术的飞速发展，语音信号处理取得了重大的进展：进入70年代之后，提出了用于语音信号的信息压缩和特征提取的线性预测技术（LPC），并已成为语音信号处理最强有力的工具，广泛应用于语音信号的分析、合成及各个应用领域，以及用于输入语音与参考样本之间时间匹配的动态规划方法；80年代初一种新的基于聚类分析的高效数据压缩技术—矢量量化（VQ）应用于语音信号处理中；而用隐马尔可夫模型（HMM）描述语音信号过程的产生是80年代语音信号处理技术的重大发展，目前HMM已构成了现代语音识别研究的重要基石。
近年来人工神经网络(ANN)的研究取得了迅速发展，语音信号处理的各项课题是促进其发展的重要动力之一，同时，它的许多成果也体现在有关语音信号处理的各项技术之中。
为了深入理解语音信号数字处理的基础理论、算法原理、研究方法和难点，根据数字语音信号处理教学大纲，结合课程建设的需求，我们编写了本实验参考书。
本本参考书针对教学大纲规定的四个研究设计型实验，每个实验给出了参考程序，目的是起一个抛砖引玉的作用，学生在学习过程中，可以针对某一个实验进行延伸的创新学习，比如说，语音端点的检测、语音共振峰提取、基于HMM或DTW的有限词汇或大词汇的特定人、非特定人的语音识别、识别率的提高（如何提高有噪环境下的识别率）、以及编码问题等，同时在学习中还可深入思考如何将有关的方法在嵌入式系统或DSP 下的实现问题等。
语音信号处理实验报告2
语⾳信号处理实验报告2实验⼆语⾳信号的频域特性⼀、实验⽬的（1）结合汉语语⾳信号的各类⾳素和复元⾳的特点分析其频域性质；（2）熟悉语⾳信号的各类⾳素和复元⾳的频域参数；（3）熟悉声⾳编辑软件PRAAT的简单使⽤和操作。
⼆、实验记录与思考题1. 观察语⾳信号的频域特点，总结其规律。
浊⾳段：其谱线结构是与浊⾳信号中的周期信号密切相关。
具有与基⾳及其谐波对应的谱线。
频谱包络中有⼏个凸起点，与声道的谐振频率相对应。
这些凸起点为共振峰。
清⾳段：清⾳的频谱⽆明显的规律，⽐较平坦。
2.总结清⾳/b/p/m/f/d/t/n/l/g/k/h/j/q/x/z/c/s/zh/ch/sh/r/共21个的语谱图的规律，给出辅⾳的能量集中区；语谱图中的花纹有横杠、乱纹和竖直条。
横杠是与时间轴平⾏的⼏条深⿊⾊带纹，它们是共振峰。
从横杠对应的频率和宽度可以确定相应的共振峰频率和带宽。
在⼀个语⾳段的语谱图中，有没有横杠出现是判断它是否是浊⾳的重要标志。
竖直条是语谱图中出现于时间轴垂直的⼀条窄⿊条。
每个竖直条相当于⼀个基⾳，条纹的起点相当于声门脉冲的起点，条纹之间的距离表⽰基⾳周期，条纹越密表⽰基⾳频率越⾼。
b，p……清⾳的语谱图为乱纹。
辅⾳的能量集中区为：⾼频区3. 总结浊⾳/a/o/e/i/u/ü/ao/ai/ei/ou/ie /an/en/in/ang/eng/ong/ing/共18个的语谱图的规律，提取这18个浊⾳的基频、前三个共振峰频率浊⾳基频（HZ）前三个共振峰频率（HZ）a 110.9 861.716026 1247.744593 2657.8777620 113.7 485.008212 707.675424 2860.079878e 113.4 548.758457 1234.365167 2802.170956 i 115.9 273.839527 2324.592327 3053.533854u 113.4 436.884349 760.619175 2624.606878ü116.4 289.539739 2165.951838 2360.250037 ao 113.2 602.024143 2025.381763 2679.789088 ai 112.9 602.094143 2025.381763 2679.789788 ei 114.2 424.694277 2222.451877 2775.996230 ou 113.9 524.694277 2522.4518772795.996230 ie 114.2 524.694277 2229.451877 2795.996230 an 117.2 541.453061 1571.235652 2568.625044 en 116.8 364.990433 1548.146318 2701.860905 in 118.5 591.072570 1726.522792 2734.063107 ang 118.6 568.7057001133.583265 2748.451070 eng 116.1 345.473245 1350.656488 2853.466380 ong 122.1 529.689978 1319.092109 2649.159450 ing 118.8 799.116363 1997.401662 3092.0826464./r/、/m/、/n/、/l/ 从这⼏个⾳素的的基频、共振峰频率⾳素基频（HZ）前三个共振峰频率（HZ）r 119.6 373.688843 1907.445440 2385.006643m 119.2 540.252644 779.840595 2930.057234n 116.8 500.020625 1504.881337 2754.358608 l 114.1 1253.100063 2104.354594 3201.3585905.分析宽带语谱图和窄带语谱图的不同之处，请解释原因；语谱图中的花纹有横杠、乱纹和竖直条等。
《语音信号处理》课件
目 录
• 语音信号处理概述 • 语音信号的采集与预处理 • 语音信号的特征提取 • 语音识别技术 • 语音合成技术 • 语音信号处理的发展趋势与挑战
01
语音信号处理概述
语音信号处理定义
01
语音信号处理是一门研究语音信 号采集、传输、分析和处理的技 术，旨在提高语音信号的质量、 识别率和传输效率。
在移动通信、视频会议等本流程
预处理
包括噪声抑制、回声消除、混 响消除等，以提高语音信号的
清晰度和可懂度。
特征提取
从语音信号中提取出反映语音 特征的信息，如音高、音强、 时长等。
模式匹配
将提取出的特征与预先训练好 的模型进行匹配，实现语音识 别或分类。
后处理
对识别结果进行优化或编辑， 以满足实际应用需求。
02
语音信号的采集与预 处理
语音信号的采集
01
02
03
采集设备
使用麦克风等声音采集设 备，将声音转换为电信号 ，以便后续处理。
采样率
采样率决定了语音信号的 精度，采样率越高，音质 越好，但数据量也越大。
量化精度
量化精度决定了声音的动 态范围和音质，常见的量 化精度有8位、16位等。
02
语音信号处理涉及的领域包括语 音合成、语音识别、语音增强、 语音编码等。
语音信号处理的应用领域
语音助手
如Siri、Alexa等，通过语音识别技术 将用户的语音转化为文字，再通过自 然语言处理技术理解用户的意图，实 现智能交互。
语音通信
语音娱乐
语音合成技术可以用于智能语音玩具 、电子宠物等领域，提供丰富的语音 交互体验。
毕业设计(论文)-利用HMM技术实现基于文本相关的语音识别设计
内蒙古科技大学本科生毕业设计说明书（毕业论文）题目:利用HMM技术实现基于文本相关的语音识别学生姓名:学号:专业:电子信息工程班级:信息2003-4班指导教师:摘要语音识别作为一个交叉学科，具有深远的研究价值。
语音识别和语音合成技术已经成为现代技术发展的一个标志，也是现代计算机技术研究和发展的一个重要领域。
虽然语音识别技术已经取得了一些成就，也有部分产品面世，但是，大多数语音识别系统仍局限于实验室，远没有达到实用化要求。
制约实用化的根本原因可以归为两类，识别精度和系统复杂度。
HMM是一种用参数表示的用于描述随机过程统计特性的概率模型，它是由马尔可夫链演变来的，所以它是基于参数模型的统计识别方法。
它是一个双重随机过程——具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集，每个函数都与链中一个状态相关联。
“隐”的过程通过显示过程所产生的观察符号序列来表示，这就是隐马尔可夫模型。
本文主要介绍了语音识别的预处理，隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models，HMM）和语音识别的基础理论和发展方向。
对数字0～9的识别进行了详细的Matlab 语言实现。
关键词：HMM；文本相关；语音识别AbstractAs an interdisciplinary field, speech recognition is theoretically very valued .Speech recognition has become one of the important research fields and a mark of the development of science. Although speech technology has got some achievements, most speech recognition systems are still limited in lab and would have problems if migrated from lab which are much far from practicality. The ultimate reasons for restricting practicality can be classified to two kinds, one is precision for recognition and the other is complexity of the system.HMM is one kind expresses with the parameter uses in the description stochastic process statistical property probabilistic model, it is may the husband chain evolve by Mar, therefore it based on parameter model statistics recognition method. It is a dual stochastic process – has the certain condition number to hide type Markov to be possible the husband chain and the demonstration stochastic function collection, each function all a condition is connected with the chain in. Hidden Markov process the observation mark sequence which produces through the demonstration process to indicate that, this is hides type Markov to be possible the husband model.This article mainly introduced the speech recognition pretreatment, hides Mar to be possible the husband model (Hidden Markov Models, HMM) and the speech recognition basic theory and the development direction. Has carried on the detailed Matlab language realization to the number 0~9 recognitions.Key word: HMM; Text Correlation; Speech recognition目录摘要 (I)ABSTRACT ........................................................................................................................ I I 第一章绪论.. (1)1.1 背景、目的和意义 (1)1.2 发展历史和国内外现状 (1)1.3 语音识别系统概述 (3)1.3.1语音识别系统构成 (3)1.3.2语音识别的分类 (4)1.3.3 识别方法介绍 (5)第二章语音信号的预处理及特征提取 (8)2.1 语音信号的产生模型 (9)2.2 语音信号的数字化和预处理 (9)2.2.1 语音采样 (10)2.2.2 预加重 (10)2.2.3 语音信号分帧加窗 (11)2.3 端点检测 (13)2.3.1 短时能量 (13)2.3.2 短时平均过零率 (14)2.3.3 端点检测——“双门限”算法 (15)2.4 语音信号特征参数的提取 (16)2.4.1线性预测倒谱系数LPCC (16)2.4.2 Mel倒谱系数MFCC (17)2.4.3 LPCC系数和MFCC系数的比较 (18)第三章隐马尔可夫模型(HMM) (20)3.1 隐马尔可夫模型 (20)3.1.1 隐马尔可夫(HMM)基本思想 (20)3.1.2 语音识别中的HMM (24)3.1.3 隐马尔可夫的三个基本问题[10] (24)3.1.4 HMM的基本算法 (25)3.2 HMM模型的一些问题 (28)3.2.1 HMM溢出问题的解决方法 (28)3.2.2 参数的初始化问题 (29)3.2.3提高HMM描述语音动态特性的能力 (31)3.2.4直接利用状态持续时间分布概率的HMM系统 (31)第四章基于文本相关的语音识别 (33)4.1 引言 (33)4.2 HMM模型的语音实现方案 (33)4.2.1初始模型参数设定 (34)4.2.2 HMM模型状态分布B的估计 (34)4.2.3 多样本训练 (35)4.2.4 识别过程 (36)4.3 仿真过程及系统评估 (37)4.3.1 语音数据的采集及数据库的建立 (37)4.3.2 仿真实验——HMM用于语音识别 (38)4.3.3 Matlab编程实现 (40)4.4系统仿真中的若干问题 (43)总结展望 (44)参考文献 (45)附录 (46)致谢 (54)第一章绪论1.1 背景、目的和意义让计算机能听懂人类的语言，是人类自计算机诞生以来梦寐以求的想法。
语音识别基本知识及单元模块方案设计
语音识别基本知识及单元模块方案设计Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。
语音识别是一门涉及面很广的交叉学科，它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。
语音识别技术正逐步成为计算机信息处理技术中的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。
1语音识别的基本原理语音识别系统本质上是一种模式识别系统，包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元，它的基本结构如下图所示：未知语音经过话筒变换成电信号后加在识别系统的输入端，首先经过预处理，再根据人的语音特点建立语音模型，对输入的语音信号进行分析，并抽取所需的特征，在此基础上建立语音识别所需的模板。
而计算机在识别过程中要根据语音识别的模型，将计算机中存放的语音模板与输入的语音信号的特征进行比较，根据一定的搜索和匹配策略，找出一系列最优的与输入语音匹配的模板。
然后根据此模板的定义，通过查表就可以给出计算机的识别结果。
显然，这种最优的结果与特征的选择、语音模型的好坏、模板是否准确都有直接的关系。
2语音识别的方法目前具有代表性的语音识别方法主要有动态时间规整技术（DTW）、隐马尔可夫模型（HMM）、矢量量化（VQ）、人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）等方法。
动态时间规整算法（Dynamic Time Warping，DTW）是在非特定人语音识别中一种简单有效的方法，该算法基于动态规划的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别技术中出现较早、较常用的一种算法。
在应用DTW算法进行语音识别时，就是将已经预处理和分帧过的语音测试信号和参考语音模板进行比较以获取他们之间的相似度，按照某种距离测度得出两模板间的相似程度并选择最佳路径。
孤立字词识别
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引言
语音识别以语音为研究对象， 它是语音信号处理的一个
向量。第二类为变换域特征向量， 即对一帧语音信号进行某 种变换后产生的特征向量。前者的优点在于计算简单， 缺点 是不能压缩维数且不适于表征幅度谱特性。与此对应， 各种 变换域特征向量的计算比较复杂， 但能从不同的角度反映幅 度谱的特征。 特征的选取取决于具体的系统， 下面的特征是有代表性 的： （或功率） ； $）幅度 !）过零率； -）邻界带特征矢量； 5）234 预测系数特征矢量； .）234 倒谱特征矢量； ’）(:L 倒谱参数； )）2W3 特征矢量； ,）前三个共振峰 &$、 &!、 &-； （计算量较小） 。 %）滤波器组输出 幅度是端点检测的主要依据， 也用于区分元音和辅音。 过零率可以用来表示擦音和齿音与平谱平衡作用相同。高分 辨率的谱信息 （即共振峰、 提供共 234 参数或滤波器组输出） 振峰和共振峰变迁的信息。前后相继的预测系数是高度相关 的， 有时采用 X2 变换压缩数据并提高参数的灵敏度。
-
特征提取
特征提取完成从语音信号提取出对语音识别有用的信
收稿日期： 基金项目： 云南省自然科学基金项目 （%%&""$’(） !"""#$!#$% 作者简介： 赵文 （$%)’ * ） ， 男 （白族） ， 云南大理人， 硕士研究生， 主要研究方向： 语音识别与研究； 杨澄宇 （$%)" * ） ， 男， 云南昆明人， 硕士研 究生， 主要研究方向： 语音识别与研究； 杨鉴 （ ） ， 男 （纳西族） ， 云南丽江人， 副教授， 主要研究方向： 语音识别与研究 $%’’ * + 万方数据
第 !$ 卷 !""$ 年 ’ 月
语音信号处理[1]
![语音信号处理[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/98bd4d76a417866fb84a8e96.png)
一、画出完整的语音信号的数学模型(5分)二、简述同态信号处理的作用(5分)三、结合基音检测,叙述倒谱的作用(10分)四、简述如何进行Mel频率带宽的划分(5分)五、简要回答求MFCC的方法流程(5分)六、简述线性预测分析(LPC)的基本思想(5分)七、举例说明线性预测分析如何用于语音编码和语音合成(10分)八、画图说明矢量量化的应用及其基本操作流程(5分)九、举例说明矢量量化在语音识别中的应用(10分)十、简要回答矢量量化的关键之处(5分)十一、简要回答语音增强的原理和方法(10分)十二、举例说明谱相减法（Spectral Subtraction）的基本原理描述及其特点(10分)十三、结合孤立词识别或说话人识别谈谈语音识别的基本流程与方法和步骤(15分)一、名词解释：基音周期共振峰清音浊音声音的三要素复倒谱最小相位序列PARCOR二、简答：1、请描述语音信号的基本声学特性。
2、为什么倒谱可以区分语音是清音或是浊音？三、计算：1、某语音系统要求生成的语音信号信噪比达到55dB ，请计算该系统采样量化的位数。
2、设是最小相位型，且，用8点的矩形窗截取，求其对应的复倒谱n=0,1,…7。
四、说明：请列举出您所知道的区分清/浊音的方法，并说明之。
一、名词解释：共振峰浊音过零率STFT最小相位同态信号AR模型欠取样二、简答：1、请描述数字语音信号的基本声学特性。
2、为什么“短时能量”可以区分语音是清音或是浊音？三、计算：1、电话带宽语音的采样速率为8KHz,采样量化的位数是8bit。
请计算其所生成的语音信号信噪比达到多少dB ？2、设是最小相位型，且,其中用8点的矩形窗截取，求其对应的复倒谱n=0,1,…7。
四、说明：请列举出您所知道的求解基音频率的方法，并说明之。
一、填空题：（每空1分，共60分）1、语音（speech）300－3400kHz，采样率为（）宽带语音（wide-band speech），带宽7kHz（50-7k），采样率为（）带宽20kHz（20-20k），采样率一般为（）2、语音由肺中的通过（）的气流或声道中的气流激励（）而产生。
语音信号处理课程设计
目录第一章绪论 (1)第二章系统方案论证 (2)2．1 实验目的 (2)2．2实验原理 (2)第三章 GUI设计实现 (5)3.1原理图及程序 (5)第五章实验心得及体会 (12)附录 (13)参考文献 (14)第一章绪论语音是人类交换信息最方便、最快捷的一种方式，在高度发达的信息社会中，用数字化的方法进行语音的传送、存储、识别、合成和增强等是整个数字化通信网中最重要、最基本的组成部分之一。
数字电话通信、高音质的窄带语音系统、语音学习机、声控打字机、自动翻译机、智能机器人、新一代计算机语音智能终端及许多军事上的应用等，都要用到语音信号处理技术，随着集成电路和微电子技术的飞速发展，语音信号处理系统逐步走向实用化。
语音信号处理是一门新兴的边缘学科，它是语音学和数字信号处理两个学科相结合的产物。
它和认知科学、心理学、语言学、计算机科学、模式识别和人工智能等学科有着紧密的联系。
语音信号处理的发展依赖于这些学科的发展，而语音信号处理技术的进步也会促进这些领域的进步。
语音信号处理的目的是要得到某些语音特征参数以便高效地传输或存储；或者是通过某种处理运算以达到某种用途的要求，例如人工合成语音、辨识出讲话者、识别出讲话者的内容等。
通过MATLAB可以对数字化的语音信号进行时频域分析。
通过MATLAB可以方便的展现语音信号的时域及频域曲线，并且根据语音的特性对语音进行分析。
例如，清浊音的幅度差别、语音信号的端点、信号在频域中的共振频率、加不同窗和不同窗长对信号的影响、LPC分析、频谱分析等。
通过MATLAB可以对数字化的语音信号进行处理。
由于MATLAB是一种面向科学和工程计算的高级语言，允许用数学形式的语言编程，又有大量的库函数，所以编程简单、编程效率高、易学易懂。
我们可以对信号进行加躁和去噪、滤波、截取语音等。
第二章 系统方案论证2．1 实验目的信号的傅立叶表示在信号的分析与处理中起着重要的作用。
因为对于线性系统来说，可以很方便地确定其对正弦或复指数和的响应，所以傅立叶分析方法能完善地解决许多信号分析和处理问题。
语音信号处理实验报告 (2)
语音信号处理实验报告实验一1 用Matlab读取一段话音（自己录制一段，最好其中含有汉语四种声调变化，该段话音作为本课实验原始材料），绘制原始语音波形图。
2. 用Matlab计算这段语音的短时平均过零率、短时平均能量和短时平均幅度，并将多个波形同步显示绘图。
3.观察各波形在不同音情况下的参数特点，并归纳总结其中的规律。
clc clc;[x,fs]=wavread('benpao.wav');figureplot(x);axis([0 length(x) min(x) max(x)]);title('原始语音波形')xlabel('时间')f=enframe(x,300,100);[m,n]=size(f);for i=1:menergy(i)=sum(f(i,1:n).^2);mn(i)=sum(abs(f(i,1:n)));endfigureplot(energy);axis([0 length(energy) min(energy) max(energy)]);title('短时能量')figureplot(mn);axis([0 length(mn) min(mn) max(mn)]);title('短时幅度')lingd=zeros(m);for x=1:mfor y=1:n-1temp=f(x,y)*f(x,y+1) ;if temp<= 0lingd(x)=lingd(x)+1;endend%temp1=num(x,1)/300;%count(x)=temp1;endfigureplot(lingd);%axis([0 length(lingd) min(lingd) max(lingd)]);title('短时过零率')子函数：function f=enframe(x,win,inc)%定义函数。
语音信号处理第7章 语音识别
7.2.3 关键组成 *计算量和存储量的削减
对于某些硬件和软件资源有限的语音识别系统来说，降低 识别处理的计算量和存储量非常重要。
当用HMM作为识别模型时，特征矢量的输出概率计算以 及输入语音和语音模型的匹配搜索将占用很大的时间和空 间。为了减少计算量和存储量，可以进行语音或者标准模 式的矢量量化和聚类运算分析，利用代表语音特征的中心 值进行匹配。
非线性匹配D3(T,R)
7.3.2 动态时间规整
1）直接匹配是假设测试模板和参考模板长度相等，即
im in
2）线性时间规整技术假设说话速度是按不同说话单元的发 音长度等比例分布的，即
N in im M
3）DTW是把时间规整和距离测度计算结合起来的一种非 线性规整技术，它寻找一个规整函数 im (in ) ，将测试矢 量的时间轴n非线性地映射到参考模板的时间轴m上，并使 N 该函数满足：
7.2.3 关键组成 *语音识别算法
主流算法包括：
1）基于参数模型的隐马尔可夫模型（HMM）——主要用 于大词汇量的语音识别系统，它需要较多的模型训练数据， 较长的训练时间及识别时间，而且还需要较大的内存空间 2）基于非参数模型的矢量量化（VQ）方法——所需的模 型训练数据，训练与识别时间，工作存储空间都很小，但 是对于大词汇量语音识别的识别性能不如HMM好。 3）基于动态时间规整（DTW）算法——应用在小词汇量、 孤立字（词）识别系统 4）人工神经网络（ ANN）、ANN/HMM法、VQ/HMM法 等。
(in 1) (in ) 1
7.3.2 动态时间规整
R
M
( N ) M
时间规整函数
im
2 1 1
(1) 1
T
语音识别基本知识及单元模块方案设计
语音识别基本知识及单元模块方案设计Last revision on 21 December 2020语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。
语音识别是一门涉及面很广的交叉学科，它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。
语音识别技术正逐步成为计算机信息处理技术中的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。
1语音识别的基本原理语音识别系统本质上是一种模式识别系统，包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元，它的基本结构如下图所示：未知语音经过话筒变换成电信号后加在识别系统的输入端，首先经过预处理，再根据人的语音特点建立语音模型，对输入的语音信号进行分析，并抽取所需的特征，在此基础上建立语音识别所需的模板。
而计算机在识别过程中要根据语音识别的模型，将计算机中存放的语音模板与输入的语音信号的特征进行比较，根据一定的搜索和匹配策略，找出一系列最优的与输入语音匹配的模板。
然后根据此模板的定义，通过查表就可以给出计算机的识别结果。
显然，这种最优的结果与特征的选择、语音模型的好坏、模板是否准确都有直接的关系。
2语音识别的方法目前具有代表性的语音识别方法主要有动态时间规整技术（DTW）、隐马尔可夫模型（HMM）、矢量量化（VQ）、人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）等方法。
动态时间规整算法（Dynamic Time Warping，DTW）是在非特定人语音识别中一种简单有效的方法，该算法基于动态规划的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别技术中出现较早、较常用的一种算法。
在应用DTW算法进行语音识别时，就是将已经预处理和分帧过的语音测试信号和参考语音模板进行比较以获取他们之间的相似度，按照某种距离测度得出两模板间的相似程度并选择最佳路径。
语音信号处理语音识别.课件.ppt
对信赖度低的识别结果的Rejection处理也是一个很重要的课题， 可以考虑利用音节识别得到的得分补偿的方式进行拒识别处理， 在这种方式中，利用在不限定识别对象的条件下求得的参考得 分来补偿的识别结果，并用补偿过的识别得分进行拒识别判定。
❖ 语音区间的端点检测:端点检测的目的是从包含语音的一段信号 中确定出语音的起点以及终点。有效的端点检测不仅能使处理 时间减到最小，而且能排除无声段的噪声干扰，从而使识别系 统具有良好的识别性能。传统的端点检测方法是将语音信号的 短时能量与过零率相结合加以判断的。但这种端点检测算法如 果运用不好，将会发生漏检或虚检的情况。为了克服传统端点 检测算法的缺点，已有很多改进方法被提出来。例如，可以考 虑采用基于相关性的语音端点检测算法。
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❖ 连续语音的自动分段:连续语音的自动分段，是指从语音信号流中
自动地分割出识别基元的问题。把连续的语音信号分成对应于各 音的区间叫做分割（Segmentation），分割的结果产生的区间 叫做分割区间（Segment），给分割区间付与表示音种的符号 叫做符号化。汉语自动分段是指根据汉语特点及其参数的统计规律，
一般语音识别系统按不同的角度有下面几种分类方法。 ❖ 孤立词、连接词、连续语音识别系统以及语音理解和会话系统。
❖ 大词汇、中词汇和小词汇量语音识别系统。
❖ 特定人和非特定人语音识别系统。
❖ 语音识别所采用的方法也可以作为语音识别系统分类的依据， 因此，也有从识别方法上来对语音识别系统进行分类的。语音 识别方法一般有模板匹配法、随机模型法和概率语法分析法三 种。
需要指出的是，一个成功的语音识别系统的建立，一定要结合其具 体的应用背景，选择不同的识别策略、以及硬件平台和软件平台。另外， 更应注意的是，语音识别系统的建立应当结合语言的自然特点，否则， 将很难达到较高的水平。
毕业论文《语音识别系统的设计与实现》
摘要 (III)Abstract (I)前言 (I)第一章绪论 (1)1.1 研究的目的和意义 (1)1.2 国内外研究历史与现状 (1)1.3 语音识别存在的问题 (4)1.4 论文主要研究内容及结构安排 (5)第二章语音识别系统 (6)2.1 语音识别系统简介 (6)2.1.1 语音识别系统的结构 (6)2.1.2 语音识别的系统类型 (7)2.1.3 语音识别的基元选择 (9)2.2 语音识别系统的应用 (9)2.2.1 语音识别系统的应用分类 (9)2.2.2语音识别系统应用的特点 (10)2.2.3 语音识别系统的应用所面临的问题 (11)2.3 语音识别的算法简介 (12)2.3.1 基于语音学和声学的方法 (12)2.3.2 模板匹配的方法 (13)2.3.3神经网络的方法 (15)第三章语音识别系统的理论基础 (16)3.1 语音识别系统的基本组成 (16)3.2 语音预处理 (17)3.2.1 预加重 (17)3.2.2 加窗分帧 (17)3.2.3 端点检测 (18)3.2.4 语音特征参数提取 (18)3.2.5 语音训练和识别 (22)第四章特定人孤立词语音识别系统的设计方案 (26)4.1 基于VQ语音识别系统的模型设计 (26)4.2 语音识别系统特征参数提取提取 (27)4.2.1 特征参数提取过程 (27)4.2.2 特征提取matlab实现 (28)4.3 VQ训练与识别 (30)4.3.1 用矢量量化生成码本 (30)4.3.2 基于VQ的说话人识别 (31)4.4 设计结果分析 (33)总结与体会 (36)谢辞 (38)参考文献 (39)摘要本文主要介绍了语音识别系统的基础知识，包括语音识别系统的应用、结构以及算法。
重点阐述了语音识别系统的原理以及相关算法，通过参考查阅资料，借助MATLAB工具，设计基于VQ码本训练程序和识别程序，识别特定人的语音。
系统主要包括训练和识别两个阶段。
课程设计语音识别
课程设计语音识别一、教学目标本课程的学习目标包括知识目标、技能目标和情感态度价值观目标。
知识目标要求学生掌握语音识别的基本原理和常用算法；技能目标要求学生能够运用Python编程实现简单的语音识别系统；情感态度价值观目标要求学生在学习过程中培养对技术的兴趣和好奇心，提高创新意识和团队合作能力。
通过分析课程性质、学生特点和教学要求，明确课程目标，将目标分解为具体的学习成果。
课程目标具体、可衡量，以便学生和教师能够清晰地了解课程的预期成果。
二、教学内容根据课程目标，选择和教学内容，确保内容的科学性和系统性。
制定详细的教学大纲，明确教学内容的安排和进度。
本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.语音识别的基本原理：介绍语音信号处理的基本概念，包括信号处理、特征提取和模式识别等技术。
2.常用语音识别算法：讲解基于统计的语音识别算法（如HMM、GMM）和基于深度学习的语音识别算法（如CTC、Attention机制）的基本原理和实现方法。
3.Python编程实践：通过实际案例，教授如何使用Python编程实现语音识别系统，包括数据预处理、模型训练和测试等步骤。
4.语音识别应用：介绍语音识别技术在实际应用中的案例，如语音助手、语音翻译等。
三、教学方法选择合适的教学方法，如讲授法、讨论法、案例分析法、实验法等。
通过教学方法应多样化，以激发学生的学习兴趣和主动性。
1.讲授法：在课堂上讲解语音识别的基本原理和算法，帮助学生建立基础知识体系。
2.讨论法：学生进行小组讨论，探讨语音识别技术在实际应用中的问题和挑战。
3.案例分析法：分析具体的语音识别应用案例，让学生了解语音识别技术在实际场景中的应用。
4.实验法：引导学生动手实践，通过编程实现简单的语音识别系统，培养学生的实际操作能力。
四、教学资源选择和准备适当的教学资源，包括教材、参考书、多媒体资料、实验设备等。
教学资源应该能够支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验。
基于MATLAB的孤立次识别
摘要语音识别(Speech Recognition)是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。
语音识别技术以语音信号处理为研究对象，涉及语言学、计算机科学、信号处理、生理学、心理学等诸多领域，是模式识别的重要分支。
该技术有非常广阔的应用前景。
论文主要研究语音识别的基本原理和不同的识别算法，并着重研究基于MATLAB 的语音识别算法。
在此基础上论文构建了一个基于MATLAB的孤立词语音识别系统。
该系统完成了语音识别的主要过程，包含预处理、端点检测、特征参数提取和模式匹配。
预处理主要进行了预加重和加窗分帧，端点检测采用了双门限方法，特征参数提取采用的是线性预测分析方法，选取了美尔倒谱系数(MFCC)作为主要的特征参数，利用DTW 算法完成了几个孤立词“前进、后退、停”的训练和识别。
多人实验的结果表明，该系统的识别率还算可观，对简单孤立词语音识别非常实用，可以满足系统的设计要求。
关键词:matlab；语音识别；孤立词AbstractSpeech Recognition (Speech Recognition) is to allow machines to identify and understand the process of the voice signal into the appropriate text or order of the technology. Voice recognition technology to voice signal processing for the study, involving linguistics, computer science, signal processing, physiology, psychology and other fields, is an important branch of pattern recognition. The technology has a very broad prospects.Major research papers speech recognition and the basic principles of different algorithms to identify and focus on MATLAB-based speech recognition algorithm. On this basis, build a thesis based on MATLAB isolated word speech recognition system. The system completed the process of the main speech recognition, including pretreatment, the endpoint detection, feature extraction and pattern matching. Pretreatment a major pre-emphasis and processing window-frames, endpoint detection using a dual-threshold method, feature extraction using a linear prediction analysis, the United States and Seoul has been selected inverted coefficients (MFCC) as the main parameters, the use of DTW algorithm completed a few isolated words "forward, rewind, stop" the training and recognition. More than the results of the experiment shows that the system of recognition rate still considerable, the simple words in isolation speech recognition is useful, to meet the design requirements.Key words: matlab; speech recognition; isolated words目录1 绪论 (1)1.1 语音识别概述 (1)1.1.1语音识别研究的重要意义 (1)1.1.2 语音识别的发展现状 (2)1.2 语音识别研究的现状及发展趋势 (3)1.2.1语音识别研究的现状 (3)1.2.2 语音识别研究面临的问题 (3)1.2.3 语音识别未来的趋势 (4)2 语音识别的基本原理 (5)2. 1语音识别的基本原理 (5)2.2语音信号的预处理 (6)2.2.1预加重 (6)2.2.2端点检测 (8)2. 3语音信号特征参数提取 (11)2. 3. 1线性预测分析的基本原理 (12)2.3.2美尔倒谱参数 (14)2.3.4美尔倒谱参数的计算 (15)2. 4模板匹配技术 (17)2. 4. 1动态时间规整(DTW) (17)3 基于MATLAB的语音识别系统 (19)3.1语音识别简介 (19)3.1.1语音识别系统的分类 (19)3.1.2语音识别系统的基本构成 (20)3.2语音识别的参数 (20)3.2.1线性预测倒谱系数 (20)3.2.2 MFCC系数 (22)3.3特定人语音识别算法—DTW算法 (23)3.3.1 DTW算法原理 (23)3.3.2DTW的高效算法 (26)3.4非特定人语音识别算法—HMM (27)3.4.1 HMM的原理 (27)4 实验仿真及结果分析 (29)4. 1仿真实验原理 (29)4.1.1录音的数据格式 (29)4.1.2语音采集 (30)4. 2预处理 (30)4. 2. 1预加重 (30)4. 2. 2端点检测 (31)4.3基于MATLAB的个别词汇语音识别系统设计 (31)4. 3. 1识别过程及结果 (31)总结 (34)致谢 (35)参考文献 (36)附录A 英文文献 (37)附录B 中文翻译 (42)附录C 程序部分 (46)1 绪论1.1 语音识别概述1.1.1语音识别研究的重要意义语音识别是智能计算机系统的重要特征。
语音识别与语义识别
模式识别-人工神经网络(ANN)技术
ANN是用于模拟人脑组织结构和思维过程的一个前沿研究领域，基于 ANN的语音识别系统通常由神经元、训练算法及网络结构等三大要素构成。 ANN采用了并行处理机制、非线性信息处理机制和信息分布存贮机制等多 方面的现代信息技术成果，因此，具有高速的信息处理能力，并且有着较 强的适应和自动调节能力，在训练过程中能不断调整自身的参数权值和拓 扑结构，以适应环境的和系统性能优化的需求，在模式识别中有着速度快、 识别率高等显著特点，近几年来一直是国内外语音识别系统研究的方向和 热点。目前用于汉语语音识别研究的ANN主要有：基于反向传播(BP)算法 的多层感知机(MLP)神经网和基于Kohonen提出的仿生人类大脑皮层信息特 征区形成的生理过程特征照射(SOM)神经网等，其识别率已高于传统的 ANN方法。而具有良好的动态时变性能和结构的时延神经网络(TDNN)和良 好的动态时间关联特性的循环神经网络(IU矾)，则是目前大词汇量连续汉语 语音识别研究的热点。
1.预处理模块
对输入的原始语音信号进行处理 (1)模/数转换 (2)滤除掉其中的不重要的信息以及背景噪声 (3)进行语音信号的端点检测（找出语音信号 的始末，双门限比较法 就是根据语音信号的 特征参数(能量和过零率)进行清音、噪音判 别,从而完成端点检测的） (4)语音分帧（近似认为在10-30ms内是语音 信号是短时平稳的，将语音信号分割为一段 一段进行分析，加窗函数） (5)预加重（提升高频部分使语音信号的频谱 变得比较平坦，便于进行频谱分析或者声 道参数分析）
算法实现被识别特征参数与模式库中的模板进行最优模式匹配的过程。
目前语音识别比较常用的识别方法主要有：
模板匹配法,以动态时间规整(DynamiC Time Warping,DTw)为代表;
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课程设计报告名称语音信号处理课程设计基于动态时间规整的小规模孤立词语音识别系统设计与开发指导教师李红莲设计起止日期2015-5-14 至 2015-6-14学院信息与通信工程专业电子信息工程学生姓名班级/学号成绩指导老师签字12级“语音信号处理课程设计”任务书题目3 基于动态时间规整的小规模孤立词语音识别系统设计与开发主要内容编程实现基于动态时间规整的小规模孤立词语音识别系统，可以实时识别每个集合内的孤立词。
设计要求1.录制训练及测试语音。
2.能够提取特征参数MFCC。
3.能够使用动态时间规整（DTW）算法计算语音模板之间的距离。
4.编程实现基于动态时间规整的小规模孤立词语音识别系统。
5.对某个集合内的孤立词语音实时进行识别6.准确率应不低于80%。
主要仪器设备计算机1台，安装MATLAB软件及cooledit录音软件主要参考文献数字语音处理及MA TLAB仿真[M].北京：电子工业出版社，2010.课程设计进度计划（起止时间、工作内容）本课程设计共安排3个题目，这是其中题目之一。
具体进度如下：6学时复习题目相关知识，掌握实现的原理；16学时用MATLAB语言实现题目要求；6学时进一步完善功能，现场检查、答辩；4学时完成课程设计报告。
课程设计开始日期2015.5.14 课程设计完成日期2015.6.14 课程设计实验室名称电子信息技术实验室地点实验楼3-507 资料下载地址摘要本论文主要阐述了语音识别系统开发的过程，采用了端点检测和特征参数提取的思路，主要的关注点是如何运用MEL频率倒谱系数(MFCC)的算法,也运用了动态时间规整(DTW)算法，以MATLAB 语言为编程语言，编程和获得语音识别算法。
笔者设计的语音识别算法的识别率相对较高，而以该算法为基础的语音识别系统可以达到设计的要求，所以其市场前景广阔。
关键词：语音识别系统；MFCC；DTW；孤立词识别AbstractThis paper mainly expounds the voice recognition system development process, using the endpoint detection and feature extraction of ideas, the main concern is how to use MEL Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) algorithm, also used the Dynamic Time Warping (DTW) algorithm in MATLAB language programming language programming and access to speech recognition algorithm.The author design the speech recognition algorithm of the recognition rate is relatively high, and based on the algorithm of speech recognition system can meet the design requirements, so its wide prospect of market.Keywords: speech recognition system, MFCC,the DTW (dynamic time warping); isolated words recognition;目录12级“语音信号处理课程设计”任务书 (2)摘要 (3)Abstract (4)第一章概述 (6)1.1主要内容 (6)1.2要求 (6)1.3主要仪器设备 (6)1.4基本方法 (6)第二章信号特征参数MFCC提取 (7)第三章 DTW算法 (9)第四章实现过程及结果 (11)4.1 实现过程 (11)4.2 结果及分析 (11)结束语 (12)参考文献 (12)附录 (13)1、place_recgrnition (13)2、vad (13)3、mfcc (15)4、dtw (16)5、out (19)第一章概述21世纪，人类要不断地进行信息交流和传递，而在这一过程中，语音无疑是最为方便的工具和主要的交流媒介。
所以，为了达到交流方便的目的，我们往往在人机系统中，采用语音识别系统。
说得更通俗一点，语音识别就是要能让机器理解人在说什么，即准确地识别出语音的内容，以此来达到人的意愿执行机器指令的目的。
就语音识别技术的应用的主要内容来看，主要就是语音拨号、导航、语音文档检索等一系列功能。
语音识别技术就好像其他的自然语言处理技术一样，在处理了相关的技术之后，就能够顺利地展开语音间翻译。
1.1主要内容编程实现基于动态时间规整的小规模孤立词语音识别系统，可以实时识别每个集合内的孤立词。
1.2要求1.录制训练及测试语音。
2.能够提取特征参数MFCC。
3.能够使用动态时间规整（DTW）算法计算语音模板之间的距离。
4.编程实现基于动态时间规整的小规模孤立词语音识别系统。
5.对某个集合内的孤立词语音实时进行识别6.准确率应不低于80%。
1.3主要仪器设备计算机1台，MATLAB软件及cooledit录音软件1.4基本方法一般开说，我们在识别语音的时候，主要有三种语音识别方法：第一种是声道模型和语音知识方法，第二种是模板匹配方法，第三种是人工神经网络语音识别方法。
（1）声道模型和语音识别方法：这种方法是较早就开始进行过研究的，当时主要是在语音识别技术的基础上提出来的，但是考虑到其模型及语音知识相对来说不是很简单，所以就是到了现在也没有采用于实际的工作中。
一般来说，人们都会以为，在一些我们经常使用到的语言中，语音基元的数量是有限的，在区分它们的时候，我们通常都是以时域特性和语音信号频域为基础的，具体地来说，要实现该方法主要是按以下步骤进行的：其一，分段和标号，通过以时间为基本单元，把语音信号按划分成若干个离散的段，任何一段都与若干个语音基元特性存在着相互对应的联系。
从此之后，人们在对语音基元进行分段的时候，都是以声学特性为基础，会给出相对应的标音符号。
其二，我们成功地获取到了词序列之后，下一步的工作就是以语音识别序列为基础，获取到首个语音基元网格。
(2) 主要的模版匹配方法模板匹配方法目前的发展情况非常好，可以所已经处于一个比较成熟的实用阶段。
我们在匹配模板的时候，通常都是按照下面的顺序来进行的：提取特征、讯乱模板、分类模板、判决。
其中，往往用来开展此工作的方法如下：动态时间规整(DTW)、隐马尔可夫(HMM)理论等。
第二章 信号特征参数MFCC 提取语音信号在端点检测以后，就把其中的噪声消去了，同时也把有价值的语音信息全部提出来了，这也就进到了语音识别的最关键的阶段：特征提取阶段。
正确又合理地把特征参数选择出来，有利于提高系统的识别率，而且还会系统的实时性能产生较大的影响。
语音信号特征提取往往就是出于二个目的，其一就是想尽办法取得模式匹配数据库中的模板样本：其二就是在进行语音识别时，采取一切措施，减少相同类的类间距离，与此同时，语音信号的端点还要保持在类的类间距离尽量大，这也就意味着异音字特征间的距离尽可能的大，而使得同音字的间距尽可能地缩小。
近几年以来，充分地利用人耳的特殊感知特性的参数在实际中得到了普及应用，这就是Mel 频率倒谱参数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient ，MFCC)，简称MFCC 。
MFCC 参数能够比LPCC 参数可以更好地优化系统的性能。
Mel 频率和线性频率的具体关系式如下：1.2....................................................) (700)1log(2595ff mel +⨯=对于频率轴，我们主要是使用了不均匀划分方法，而这也是MFCC 特征最大的特点。
如图2.2所示的滤波器组中，就有16个滤波器。
图2.2 Mel 带通滤波器组图我们往往也按帧来计算MFCC 倒谱系数，在实际应用中，MFCC 倒谱系数的计算过程如图2.3：图2.3 MFCC 计算的一般流程(1)其一，就是要对信号进行预加重和加窗处理，然后以此为基础，做好离散FFT 的变换工作，在进行了取模，再平方以后，又得到了离散功率谱错误！未找到引用源。
)(k P n 。
在此次文章中，我们主要是用了帧长为256点，帧移为80点的信号。
所以，我们根据此，得到了第n 帧语音信号)(m x n 错误！未找到引用源。
,另外也做了离散傅里叶变换工作，并得到了下面的关系式：∑-=--≤≤=124.2........................................10,)()(N m km j n n N k e m x k X除此之外，我们再根据短时功率谱与短时傅里叶变换的关系，可以直接地把其中的短时功率谱求解出来，具体的可以用如下的关系式：5.2.......................................................).........()()(*k X k X k P n n n =(2)对做准确的计算，其主要的思路就是通过M(M 往往是取16～24)个Mel 带通滤波器错误！未找到引用源。
，在滤波处理了以后，以此得到了相关的功率值。
所以，在任何的频带里，人耳在其中的作用是叠加形成的，所以我们把滤波器的能量放在一起，也主要是对错误！未找到引用源。
和错误！未找到引用源。
在各点离散频率点上的乘积的和做一些详细的计算，以此来获得M 个参数只错误！未找到引用源。
6.2.......................................................).........()(1k H k P P m n N k m ∑-==(3)对错误！未找到引用源。
的自然对数，我们运用如下的公式进行计算，以此来计算出对数功率谱，接下来，我们开展离散余弦变换(DCT)工作，从而得到了L 个MFCC 系数。
对于L ，我们往往是取12-16位为主。
7.2...........................,....,2,1],)5.0(cos[)(1L i Mik lpgP i C m Mk =-=∑=π(4)对于其中的任何一个帧的语音信号，我们都要想办法把其中的L 维MFCC 参数计算出来，往往还是使用其中的一个参数进行提升。
8.2..........................................,....,2,1)],sin(21)[()(L i Li L i C i C =+=π总的来说，标准的MFCC 参数往往就只能显示出语音信号的某些静态特性，虽然纯净语音信号情况下可能会产生比较好的识别率。