基于数字信号处理之语音识别论文
基于DSP的语音识别技术设计与实现
基于DSP的语音识别技术设计与实现随着科技的发展，语音识别技术正在得到广泛的应用。
它可以实现智能音响、智能家居等场景下的语音交互，并且可以应用于医疗、教育、广播电视等多个行业。
其中，基于DSP的语音识别技术更是成为这些领域的核心技术之一。
本文将探讨基于DSP的语音识别技术的设计与实现，希望能够对相关工程师和爱好者提供帮助。
一、DSP技术基础DSP技术（数字信号处理）是指利用数字信号处理器对数字信号进行处理的技术。
它可以处理语音信号、图像信号、视频信号等多种数值信号类型。
而在语音识别技术中，DSP技术主要用于语音信号的前端处理，包括信号滤波、降噪、增益等，以提高信号的质量和准确性。
DSP技术的实现需要掌握多项计算机技能，如DSP芯片的选型、DSP编程技术（C语言、汇编语言等）、DSP算法的掌握等。
因此，在选取DSP芯片之前，需要充分了解DSP技术的特点和应用场景。
常用的DSP芯片有TI（德州仪器）、ADI（模拟设备公司）等，各有特点和适用范围。
二、语音信号前端处理DSP技术在语音识别中的作用主要在于对语音信号进行前端处理。
语音信号包含了大量的噪声和杂音，因此需要进行降噪和信号增益来提高信号的质量。
接下来，我们将详细介绍语音信号的前端处理方法。
1. 语音信号采集语音传感器通常采用麦克风，根据具体应用场景不同，可选择不同类型的麦克风。
对于智能音响等应用场景，常采用阵列麦克风，以提高语音采集的质量。
采集时需要设置合适的采样率和采样深度，以保证质量。
一般采样率为8、16、32kHz 等，采样深度可为12、16、24、32位等。
2. 语音信号滤波语音信号中包含了大量的噪声和杂音，需要进行滤波处理。
常用的语音信号滤波方式有数字滤波器和模拟滤波器。
其中，数字滤波器是基于DSP技术实现的，模拟滤波器是基于模拟电路的。
根据实际需求，可选择不同的滤波方式。
3. 语音信号降噪语音信号中的噪声是影响语音识别准确性的主要因素之一，因此需要对语音信号进行降噪处理。
语音识别毕业论文
语音识别毕业论文语音识别毕业论文语音识别是一项旨在将人类语音转化为可被计算机理解和处理的技术。
它在人工智能领域中扮演着重要的角色，被广泛应用于语音助手、语音控制和语音翻译等领域。
本篇论文将探讨语音识别的原理、应用和未来发展趋势，以及相关的挑战和解决方案。
一、语音识别的原理语音识别的核心原理是将语音信号转化为文本信息。
这个过程可以分为三个主要步骤：信号预处理、特征提取和模型训练。
首先，语音信号经过预处理，包括降噪、去除不相关的信号和语音分割等。
然后，从预处理后的语音信号中提取特征，常用的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）和线性预测编码（LPC）。
最后，使用机器学习算法，如隐马尔可夫模型（HMM）和深度学习模型，对提取的特征进行训练和识别，得到最终的文本输出。
二、语音识别的应用语音识别技术在各个领域都有广泛的应用。
其中最为人熟知的是语音助手，如苹果的Siri和亚马逊的Alexa。
通过语音识别，用户可以通过语音指令控制智能设备，进行日常操作，如发送短信、播放音乐和查询天气等。
此外，语音识别还被应用于语音翻译、语音识别课堂、语音控制汽车等领域，极大地方便了人们的生活。
三、语音识别的挑战尽管语音识别技术已经取得了巨大的进步，但仍然存在一些挑战。
首先，语音识别需要处理各种不同的语音信号，如不同的语言、口音和噪声环境等。
这使得模型的训练和适应变得更加困难。
其次，语音识别需要处理大量的数据，这对计算资源和存储空间提出了巨大的要求。
此外，语音识别还需要解决语义理解和上下文推理等问题，以提高识别的准确性和可靠性。
四、语音识别的解决方案为了应对语音识别的挑战，研究者们提出了一系列的解决方案。
首先，通过使用更加先进的特征提取算法和模型训练方法，可以提高语音识别的准确性和鲁棒性。
其次，结合其他的人工智能技术，如自然语言处理和知识图谱，可以进一步提高语音识别的语义理解和上下文推理能力。
此外，利用云计算和分布式计算等技术，可以解决语音识别中的计算和存储问题。
数字信号处理技术在语音识别中的应用
数字信号处理技术在语音识别中的应用语音识别是指通过计算机技术，将人类的语言信息转化为计算机能够理解和处理的形式，以实现自然语言的输入和控制。
作为人工智能技术中的重要应用之一，语音识别技术一直处于快速发展和成熟应用的阶段。
而数字信号处理技术，正是在这一领域中扮演着重要的角色。
本文将探讨数字信号处理技术在语音识别中的应用，并介绍一些相关的算法和技术。
数字信号处理技术概述数字信号处理技术（DSP）是一种利用数值计算方法处理信号的技术。
在数字信号处理中，首先对连续的模拟信号进行采样，然后将其离散化为数字信号。
数字信号处理技术主要涉及滤波、变换、编码、解码、特征提取和模式识别等方面。
数字信号处理技术在语音信号处理中的应用语音信号是一种波形信号，通常由时域和频域两个方面的特征组成。
而数字信号处理技术对语音信号的处理主要涉及以下几个方面：一、语音信号的采样和量化在语音信号的数字化过程中，首先需要对语音信号进行采样和量化。
采样是指对模拟信号进行定时采样，得到一系列离散的数据点。
量化是指对采样后的数据点进行编码，将其离散化为数字信号。
在语音信号采样和量化过程中，要考虑到采样频率和量化精度的影响，以保证数字信号的准确性和可用性。
二、数字信号滤波数字信号滤波主要涉及数字滤波器设计和应用。
在语音信号处理中，数字滤波器可以用于滤除背景噪声、去除信号中的杂散信息、滤波语音信号等。
数字滤波器主要分为IIR滤波器和FIR滤波器两大类。
其中IIR滤波器主要用于语音信号的预加重和语音数据的解析处理；FIR滤波器则主要用于数字信号的去噪（如语音去噪），提取相关的特征。
三、数字信号变换数字信号变换是指将离散信号转化为频率域、时频域等数学变换的操作。
在语音识别和处理中，傅里叶变换和小波变换是数字信号变换常用的方法。
其中，傅里叶变换可以提取出变换信号中不同频率的信息，而小波变换则可以提取出信号在时间和频率上的局部特征，从而更好地识别语音信号中的不同词汇。
数字信号处理作业之语音识别小论文
3.1、语音识别的DTW算法
本设计中，采用DTW算法，该算法基于动态规划(DP)的思想解决了发音长短不一的模板匹配问题，在训练和建立模板以及识别阶段，都先采用端点检测算法确定语音的起点和终点。
在本设计当中，我们建立的参考模板，m为训练语音帧的时序标号，M为该模板所包含的语音帧总数，R(m)为第m帧的语音特征矢量。所要识别的输入词条语音称为测试模板，n为测试语音帧的时序标号，N为该模板所包含的语音帧总数，T(n)为第n帧的语音特征矢量。参考模板和测试模板一般都采用相同类型的特征矢量(如LPCC系数)、相同的帧长、相同的窗函数和相同的帧移。
2.2、频域分析
短时傅立叶分析在运用离散时间傅立叶变换分析语音信号的变化时，会遇到这样的问题，即单一的傅立叶变换并不能反映时间变化的频谱信息，诸如时变共振峰和谐波。具体而言，通常将信号的每一时刻与其相邻时刻信号的傅立叶变换相联系，这样就可以及时跟踪信号的频谱变化。语音信号分析窗。
%sound(x,fs); %播放语音信号
figure(i);
subplot(3,3,1);
plot(x(1:256)); %原始语音信号的时域图形%
title('原始信号')
subplot(3,3,2)
[h,w]=freqz(x,fs) %原始语音信号的频率响应图
hr=abs(h);%求系统幅频响应
[5]胡航.语音信号处理[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社，2000,5.
[6]胡广书.数字信号处理理论、算法与实现[M].北京:清华大学出版社，1997.
[7]王炳锡,等.实用语音识别基础[M].北京:国防工业出版社，2005.
[8]林波,吕明.基于DTW改进算法的弧立词识别系统的仿真与分析[J].信息技术,2006,30(4):56-59.
语音识别数字信号处理器语音识别算法论文
嵌入式语音识别的研究与实现【摘要】随着科技的进步,目前大多数实验室环境下语音识别已经有了较高的识别率,如何使语音识别更成熟地走向市场,服务人类是时代发展的需要。
因此,进行语音识别的研究势在必行。
如果能将语音识别应用到嵌入式的开发中,必将带来很大的经济效益。
然而要在嵌入式系统上实现语音识别还受到诸多因素的影响。
嵌入式系统环境的运算速率相对较低,存储空间有限,而语音识别对实时性又要有一定的要求,所以语音识别技术虽然在高性能平台上获得了一定的成果,但有必要对嵌入式平台的语音识别技术作进一步的分析和研究。
本课题研究的内容包括：(1)构建语音识别平台的硬件系统。
首先选择了DM6446达芬奇的双核处理器作为核心处理单元,然后以此为基础设计了外围工作模块,构建了硬件平台。
(2)移植U-Boot、文件系统、嵌入式Linux系统,构建语音识别平台的软件系统。
研究了语音识别的处理,包括信号的预处理,特征提取,模型库的建立等,然后建立隐马尔科夫模型(Hidden Markov Mode)实现识别功能。
从实际的硬件平台出发,进行语音识别系统测试,并对识别的结果进行分析,根据分析得出的结论是,常用词语的识别率要高于不常用词语或者同音词的识别率,... 更多还原【Abstract】 With the development of technology, currentspeech recognition technology under most laboratory conditions has high recognition rate. How to make speech recognition moremature for business applications and serve people is the needs of the times. Therefore, the research on this is imperative. If the voice recognition can be applied to embedded development, greater economic benefits will be brought.However, the implementation of speech recognition on embedded systems is also subject to many facto... 更多还原【关键词】语音识别；数字信号处理器；语音识别算法；【Key words】Speech Recognition；Digital Signal Processors；Algorithm of Speech Recognition；【索购硕士论文全文】Q联系Q：138113721 139938848 即付即发目录摘要4-5Abstract 5目录6-91 引言9-131.1 课题研究背景与意义9-101.2 嵌入式语音识别的国内外研究现状10-111.2.1 国外研究现状10-111.2.2 国内研究现状111.3 研究内容11-121.4 论文组织结构12-132 语音识别的系统结构和原理13-162.1 语音信号的预处理13-142.2 语音的特征量的提取142.3 信号的矢量化142.4 语音模型库的建立14-152.5 模型训练152.6 本章小结15-163 嵌入式硬件开发平台的介绍16-233.1 系统硬件结构16-213.1.1 系统电源部分16-173.1.2 存储电路部分17-183.1.3 音频接口单元设计18-193.1.4 外围通信接口单元设计19-213.1.5 核心处理器电路部分213.2 本章小结21-234 嵌入式软件平台的移植23-324.1 U-boot的移植23-274.1.1 BootLoader简介23-254.1.2 U-boot简介254.1.3 U-boot的目录结构25-264.1.4 U-boot的启动过程26-274.2 Linux内核的移植27-294.2.1 Linux内核简介27-284.2.2 Linux内核的编译28-294.3 嵌入式Linux下根文件系统的制作29-314.4 本章小结31-325 嵌入式系统中语音识别算法的研究32-365.1 语音识别隐马尔可夫模型32-335.1.1 隐马尔可夫模型概述32-335.1.2 隐马尔可夫模型的建立335.2 HMM语音识别算法的研究33-355.2.1 隐马尔可夫模型基本原理33-345.2.2 HMM的训练识别过程345.2.3 嵌入式HMM软件设计步骤34-355.3 本章小结35-366 HMM模型在嵌入式Linux下的语音识别36-536.1 嵌入式Linux下makefile文件的创建36-376.2 嵌入式Linux下的HMM 37-416.3 在嵌入式平台上的开发41-476.4 在嵌入式平台语音识别的测试47-516.5 测试分析51-526.6 本章小结52-537 结论53-54参考文献。
数字信号处理作业之语音识别与处理
数字信号处理之语音识别与处理学号0211511姓名赵典一语音信号众所周知，语音在人类社会中起了非常重要的作用。
在现代信息社会中，小至人们的日常生活，大到国家大事、世界新闻、社会舆论和各种重要会议，都离不开语言和文字。
近年来，普通电话、移动电话和互联网已经普及到家庭。
在这些先进的工具中，语音信号处理中的语音编码和语音合成就有很大贡献。
再进一步，可以预料到的口呼打字机(又称听写机，它能把语音转换为文字)、语音翻译机(例如输入为汉语，输出为英语，或者相反)，已经不是梦想而是提到日程上的研究工作了。
20 世纪60 年代中期形成的一系列数字信号处理方法和算法, 如数字滤波器、快速傅里叶变换(FFT)是语音数字信号处理的理论和技术基础。
而70 年代初期产生的线性预测编码(LPC)算法, 为语音信号的数字处理提供了一个强有力的工具。
语音信号的编码和压缩是语音信号处理的主要内容。
语音信号处理在通信、语音识别与合成、自然语言理解、多媒体数据库以及互联网等多个领域有广泛的应用, 同时它对于理解音频类等一般的声音媒体的特点也有很大的帮助。
对于移动通信来说, 最多的信息是语音信号, 语音编码的技术在数字移动通信中具有相当关键的作用, 高质量低速率的语音编码技术是数字移动网的永远的追求。
所谓语音编码是信源编码, 它是将模拟语音信号变成数字信号以便在信道中传输。
除了通信带宽的要求外, 计算机存储容量的限制也要求对语音信号进行压缩, 以满足海量数据情况下进行实时或准实时计算机处理的目的。
二、语音信号处理的发展史：声学是物理学的一个分支学科，而语言声学又是声学的一个分支学科。
它主要的研究方向是人的发声器官机理,发声器官的类比线路和数学模型,听觉器官的特性(如听阈、掩蔽、临界带宽、听力损失等) ,听觉器官的数学模型,语音信号的物理特性(如频谱特性、声调特性、相关特性、概率分布等) ,语音的清晰度和可懂度等。
当今通信和广播的发展非常迅速,而语言通信和语言广播仍然是最重要的部分,语言声学则是这些技术科学的基础。
基于数字信号处理的语音识别技术研究
基于数字信号处理的语音识别技术研究随着科技的不断迭代，我们的生活正在变得越来越智能化。
AI技术的发展不仅支持了智能家居、自动驾驶等应用，也进一步助力了人机交互领域，如语音识别技术，也在得到越来越广泛的应用。
而这种技术便基于数字信号处理技术，今天我们就来探讨一下基于数字信号处理的语音识别技术研究。
一、什么是语音识别技术？语音识别是一种将声音波形转换为文本形式的技术，目的是让机器能够理解人类语言的过程。
语音识别的应用非常广泛，比如智能语音助手、语音搜索、智能客服等均需要基于语音识别技术来进行。
二、语音识别技术中数字信号处理的应用数字信号处理(DSP) 是一种用于操作数字信号的过程，它包括数字信号的数字化、采样和滤波等操作，而这些操作在语音识别技术中都发挥着非常重要的作用。
1. 语音信号的采集语音信号的采集是语音识别的第一步，即将人的声音转化为数字信号。
数字信号处理技术可将模拟声音信号转换为数字信号，使计算机能够识别。
语音信号的采集包括信号采样、量化和编码等步骤，这些步骤都需要数字信号处理技术的支持。
2. 语音信号的预处理语音信号的预处理主要是预处理语音信号，准备进行特征提取，以便后续的识别处理。
预处理的主要任务包括元音共振峰加强、滤波增强，以及时间轴的对齐等。
数字信号处理可以发挥其强大的滤波和信号增强功能对语音信号进行预处理。
3. 语音信号的特征提取语音识别技术中的语音特征提取是一个非常重要的步骤。
通常使用的是MFCC特征提取法，即将语音信号分帧，并在每一帧上进行一系列的操作，比如加窗、快速傅里叶变换（FFT）和Mel滤波器组等操作。
这些操作都需要数字信号处理技术的支持。
4. 语音信号的模型训练语音信号的模型训练是语音识别技术中的重点，这是为了让机器学习识别语音信号的能力。
其中的模型通常是通过HMM（隐马尔科夫模型）进行建立的。
数字信号处理技术在此过程中也发挥着非常重要的作用，因为数字信号处理技术可以处理HMM算法中所需要的各种数学模型，包括概率分布、矢量空间等。
数字信号处理作业之语音识别与处理精选全文
可编辑修改精选全文完整版数字信号处理之语音识别与处理学号姓名赵典一语音信号众所周知，语音在人类社会中起了非常重要的作用。
在现代信息社会中，小至人们的日常生活，大到国家大事、世界新闻、社会舆论和各种重要会议，都离不开语言和文字。
近年来，普通电话、移动电话和互联网已经普及到家庭。
在这些先进的工具中，语音信号处理中的语音编码和语音合成就有很大贡献。
再进一步，可以预料到的口呼打字机(又称听写机，它能把语音转换为文字)、语音翻译机(例如输入为汉语，输出为英语，或者相反)，已经不是梦想而是提到日程上的研究工作了。
20 世纪60 年代中期形成的一系列数字信号处理方法和算法, 如数字滤波器、快速傅里叶变换(FFT)是语音数字信号处理的理论和技术基础。
而70 年代初期产生的线性预测编码(LPC)算法, 为语音信号的数字处理提供了一个强有力的工具。
语音信号的编码和压缩是语音信号处理的主要内容。
语音信号处理在通信、语音识别与合成、自然语言理解、多媒体数据库以及互联网等多个领域有广泛的应用, 同时它对于理解音频类等一般的声音媒体的特点也有很大的帮助。
对于移动通信来说, 最多的信息是语音信号, 语音编码的技术在数字移动通信中具有相当关键的作用, 高质量低速率的语音编码技术是数字移动网的永远的追求。
所谓语音编码是信源编码, 它是将模拟语音信号变成数字信号以便在信道中传输。
除了通信带宽的要求外, 计算机存储容量的限制也要求对语音信号进行压缩, 以满足海量数据情况下进行实时或准实时计算机处理的目的。
二、语音信号处理的发展史：声学是物理学的一个分支学科，而语言声学又是声学的一个分支学科。
它主要的研究方向是人的发声器官机理,发声器官的类比线路和数学模型,听觉器官的特性(如听阈、掩蔽、临界带宽、听力损失等) ,听觉器官的数学模型,语音信号的物理特性(如频谱特性、声调特性、相关特性、概率分布等) ,语音的清晰度和可懂度等。
当今通信和广播的发展非常迅速,而语言通信和语言广播仍然是最重要的部分,语言声学则是这些技术科学的基础。
基于数字信号处理的音频识别技术研究
基于数字信号处理的音频识别技术研究音频识别技术是近年来发展迅速的一项技术，基于数字信号处理的音频识别技术在此中扮演者关键的角色。
这种技术通过计算机处理音频信号，识别出其中的目标内容，主要应用在语音识别、音乐识别、声纹识别等各个领域。
基于数字信号处理的音频识别技术具有高效、精准、实时等特点，现在已经被广泛应用于各种智能设备中，例如语音助手、自动驾驶、智能音箱等等。
实现音频识别技术的原理就是数字信号处理，通过数字信号处理来提取出信号中的有用信息，然后对这些信息进行识别分析。
数字信号处理技术可以看作是一种对模拟信号进行数字化处理的技术，通过数字化将信号转换成数字信号，然后对数字信号进行数学算法处理，最后再把数字信号转换成模拟信号。
数字信号处理技术在音频识别领域中的应用非常广泛，它可以解决声音信号中存在噪声、混响、失真等问题，从而提高音频识别的精度和效率。
基于数字信号处理的音频识别技术主要分为两个方面：模板匹配和统计模型。
模板匹配方法是通过构建标准模板和噪声模板，来对待识别音频进行匹配。
标准模板是通过多次录音得到，先对所有录音数据进行处理，提取出其中的公共特征，然后将其作为标准模板。
噪声模板是通过将录制设备置于同一环境下进行录音获取，然后对所有录音数据进行处理，提取出其中的公共噪声特征，然后将其作为噪声模板。
当新音频输入进来后，根据标准模板和噪声模板，对新音频进行处理，然后比较输出结果与标准模板，若符合要求，则识别成功。
而统计模型方法则是基于统计学的思想来进行处理，它是根据输入音频的特征向量分布来确定其类别的。
比如说，将一段语音转换成声学特征向量，然后建立一个分类模型，将音频根据其特征向量分为不同的类别，从而实现对音频的识别。
统计模型的优点在于适应性强，不需要预先录制模板，而是可以自动确定分类模型参数，从而适应各种不同的环境，应用场景比较灵活，但需要大量的参数确定，因此对计算性能有较高的要求。
在音频识别技术的应用方面，与其相关的智能设备也正在不断涌现，如语音识别设备、智能音箱、自动驾驶等等。
基于语音识别的数字信号处理技术研究
基于语音识别的数字信号处理技术研究语音识别技术随着人工智能技术的发展，在生活中得到了广泛的应用。
在智能家居、智能电视、智能手机等多个领域，语音识别都成为了重要的交互方式。
而数字信号处理技术则是语音识别技术的重要组成部分之一。
数字信号处理是指对一种或多种信号进行数字化处理。
在语音识别领域，数字信号处理技术主要是将语音信号转化为数字信号。
这样，计算机就能够对语音信号进行分析和处理。
数字信号处理的基础是数字化和离散化。
语音信号是一种模拟信号，需要将其转化为数字信号。
数字化的过程是将模拟信号进行采样和量化，采样是将模拟信号按照时间进行间隔采样，量化是将采样得到的模拟信号转化为数字信号。
离散化则是将连续的数字信号进行离散化处理。
数字信号处理技术包括了很多内容，其中比较重要的包括了滤波、频谱分析、时频分析、特征提取等。
滤波可以对语音信号进行去噪，将语音信号中的噪声去掉，使得语音信号更加清晰。
在语音信号处理中，常用的滤波器包括低通滤波、高通滤波和带通滤波。
频谱分析是将数字信号转化为频域信号。
通过频谱分析，可以对语音信号进行声音质量的评估。
在语音识别系统中，常用的频谱分析方法包括傅里叶变换和短时傅里叶变换。
时频分析是将数字信号在时间域和频域上进行分析。
时频分析可以提取语音信号的时频特征，从而对语音信号进行分类和识别。
在语音识别系统中，常用的时频分析方法包括连续小波变换和离散小波变换。
特征提取是在时频分析的基础上，提取语音信号的特征，例如能量、频率、谱峰、谱带宽等。
这些特征可以用于将语音信号分类和识别。
在语音识别系统中，常用的特征提取方法包括MFCC（Mel频率倒谱系数）和LPC（线性预测编码）等。
数字信号处理技术在语音识别技术中具有重要的地位。
准确的数字信号处理可以提高语音识别系统的准确率和鲁棒性，使得语音识别更加高效和可靠。
总之，基于语音识别的数字信号处理技术是一项非常重要的技术。
随着人工智能技术的不断发展，数字信号处理技术将会得到更加广泛的应用，为我们的生活和工作带来更多的便利。
基于数字信号处理的语音识别系统设计与实现
基于数字信号处理的语音识别系统设计与实现随着现代科学技术的不断发展，人工智能已经成为当前科技领域的热门话题。
而其中的语音识别技术又是人工智能应用中非常重要的一部分，广泛应用于智能家居、语音助手等。
本文将探讨基于数字信号处理的语音识别系统的设计与实现。
一、语音识别系统的基本原理语音识别系统首先需要进行声音的数字化处理，将连续的声音信号转换为数字信号，然后将数字信号进行特征提取和模式匹配，最终得出识别结果。
具体来说，数字信号处理包括采样、量化、编码三个步骤。
采样是指将连续的声音信号转换为离散的数字信号，通常采用脉冲编码调制（PCM）进行数字化处理。
量化是指将采样后的模拟量进行近似处理，将其映射为一系列有限的数字值，常用的量化方法有线性量化和对数量化。
编码是指将量化后的信号进行编码，压缩数据量，提高数据传输速度和存储效率。
在数字信号处理过程中，还需要进行特征提取和模式匹配。
特征提取是指从数字信号中提取出与语音识别相关的有用特征，如频率、能量等。
常用的特征提取算法有MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）和LPCC（Linear Prediction Cepstral Coefficients）等。
模式匹配是指将提取出的特征与已知语音模型进行比对，最终确定输入语音所属的模型类别。
二、语音识别系统的组成部分语音识别系统由硬件和软件两部分组成。
硬件部分主要包括麦克风、声卡、模数转换器、数字信号处理器等。
麦克风用于采集声音信号，声卡用于将声音信号转换为电信号，模数转换器用于将模拟信号转换为数字信号，数字信号处理器用于对数字信号进行处理和分析。
软件部分主要包括语音处理程序、语音识别引擎、客户端界面程序等。
语音处理程序是指对语音信号进行数字信号处理和特征提取等操作的程序。
常见的语音处理程序有MATLAB、Python等。
语音识别引擎是指针对特定应用场景所开发的语音识别软件。
数字信号处理中的语音识别技术研究
数字信号处理中的语音识别技术研究随着数字化、智能化的飞速发展，语音技术正成为众多科技公司竞逐的焦点。
它的应用从最初的包括语音合成和语音识别等基础的应用，逐渐扩展到了智能家居、人机交互、智慧医疗等多个领域。
而语音识别作为语音技术的一种核心技术，是指通过计算机处理语音信号，以识别人类自然语言的一种技术。
本文将探讨数字信号处理中的语音识别技术研究。
一、语音信号处理语音信号是指由人类口腔发出的声音所产生的声波信号。
但是这种信号存在的问题是容易受到环境噪声和说话人的语音特征等干扰，这就给语音信号的处理带来了很大的挑战。
因此，语音信号的处理一般包括信噪比提高和语音分割两个方面。
1.1 信噪比提高信噪比指的是信号与噪声的比值。
由于环境噪声以及说话人语音特征的影响，导致语音信号受到严重的干扰。
因此在语音信号的处理过程中，需要根据不同的信噪比情况采用不同的方法进行处理。
一般有降噪处理、语音增强处理以及语音信号预处理等多种处理方式。
降噪处理是一种传统的语音信号处理方法，包括频域和时域降噪方法。
其中，频域降噪方法主要通过谱减法和Wiener滤波器等处理手段来去除噪声。
而时域降噪方法则采用机器学习的方式，通过学习不同信号和噪声组合的数据，从中提高信噪比以减少噪声。
1.2 语音分割语音分割是指把语音信号中不同的语音段进行分割，以便于后续语音处理的实现。
而实现语音分割的方法主要有两种：端点检测和非线性分割方法。
在端点检测的方法中，主要是通过能量分割和零交叉率分割来分割语音信号的不同部分。
观察语音信号的能量分布或者是零交叉率的分布规律，通过某些阈值来实现语音分割，达到对语音信号的精准分割。
而非线性分割方法则采用了比较先进的模型来对语音信号进行分割。
这种方法不仅仅依赖于语音信号的能量和零交叉率这些传统的特征，还考虑了时间和频率的信息，可以更加准确地进行分割。
二、语音识别技术语音识别技术是指通过计算机来分析处理声音信号，并将其转化为可操作的文本的一种技术。
数字信号处理在语音识别中的应用
数字信号处理在语音识别中的应用数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）已经在许多领域中展现出极高的应用价值，其中之一就是语音识别。
语音识别是指将人类语音信号转化为可被计算机分析、处理和识别的一种技术。
本文将探讨数字信号处理在语音识别中的应用，并分析其优势和挑战。
一、数字信号处理在语音识别中的基本原理语音信号是一种包含丰富信息的非稳态信号，而数字信号处理则提供了对这种信号进行分析和处理的工具。
在语音识别中，数字信号处理可以分为以下几个基本步骤：1. 采样和量化：通过麦克风采集到的模拟语音信号首先需要进行采样，将连续的模拟信号转化为离散的数字信号。
然后，对采样得到的信号进行量化，将连续的信号幅度变化转化为一系列离散的数值。
2. 预处理：对量化后的信号进行预处理，以去除噪声和杂音，提高语音信号的质量和可识别度。
预处理的方法包括滤波、降噪和增强等。
3. 特征提取：从预处理后的信号中提取出能够代表语音特征的参数。
常用的特征包括梅尔频谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients，MFCC）、线性预测编码（Linear Predictive Coding，LPC）等。
4. 模型训练：通过大量的标注语音数据，使用机器学习算法构建语音模型。
这些语音模型包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）、深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）等。
5. 语音识别：将待识别语音信号与已建立的语音模型进行匹配和比对，找到最匹配的模型并输出相应的识别结果。
二、数字信号处理在语音识别中的优势1. 提高识别准确度：数字信号处理技术可以对语音信号进行降噪、增强和特征提取等处理，有效地去除噪音干扰，提高语音信号的质量和可识别度。
2. 适应多样化场景：数字信号处理技术可以根据不同的语音场景和环境，对语音信号进行自适应调整，使得语音识别系统能够更好地适应不同的实际应用环境。
数字信号处理技术在语音识别中的应用
数字信号处理技术在语音识别中的应用一、引言语音识别是一种广泛应用的人工智能技术，其应用领域包括语音交互、自然语言处理等。
数字信号处理技术作为一种重要技术手段，在语音识别中也有着广泛的应用。
本文就数字信号处理技术在语音识别中的应用做一简要介绍。
二、数字信号处理技术概述数字信号处理技术指的是对模拟信号进行数字化处理的过程，其基本思想是通过采样和量化将模拟信号转化为数字信号，再对数字信号进行滤波、编码等处理方式来实现对信号的处理。
在数字信号处理技术中，离散傅里叶变换（DFT）、离散小波变换（DWT）等是常见的数字信号处理算法。
三、数字信号处理技术在语音识别中的应用1. 特征提取语音信号是一种具有时间变化和频率变化的信号，因此在语音信号的识别过程中需要进行特征提取以便于信号分类。
数字信号处理技术的一项重要作用就是对语音信号进行特征提取，以便于后续分类和识别。
其中，利用离散傅里叶变换对语音信号进行频域分析可以提取出频率分量，利用倒谱分析可以提取出语音信号的共振峰，利用线性预测编码分析可以提取出语音信号的谐波频率等特征。
2. 语音增强语音识别的过程中，经常会遇到受到信噪比影响的语音信号。
数字信号处理技术可以通过降噪、去混响等处理方式来提高语音信号的质量，进而提高语音识别的准确度。
3. 信号分类数字信号处理技术可以对语音信号进行语音帧划分，然后进行分类处理。
常用的两种分类方式分别是基于隐马尔科夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）的分类方法。
其中，HMM分类法使用的是声学模型，GMM分类法使用的是统计模型。
这两种方法都需要进行特征提取及数学建模等处理，因此数字信号处理技术在其中起到了重要作用。
4. 语音合成语音合成是将数字信号处理技术应用于语音识别的一项重要技术。
通过数字信号处理技术对语音信号进行分析，提取出语音波形的参数的方式可以实现语音信号的合成，生成具有自然音色的语音。
四、数字信号处理技术在语音识别中存在的问题及对策1. 数据量不足：语音识别的数据量通常要求很大才能训练出有效的模型。
数字信号处理技术在语音识别中的应用研究
数字信号处理技术在语音识别中的应用研究第一章：引言随着人们生活水平的不断提高，语音识别技术已经成为了现代信息技术领域中最为重要的研究领域之一。
随着数字信号处理技术的不断发展和提高，它已经成为了语音识别技术中最为重要的基础。
第二章：数字信号处理技术的基本原理数字信号处理技术是指将模拟信号变换成数字形式，然后再通过一系列的数字信号处理算法和技术进行处理和分析的一种技术。
数字信号处理技术包括基本数字信号处理算法、数字滤波、数字信号的采样和量化、FFT变换、数字滤波器的设计和实现、数字滤波器的优化等技术。
第三章：语音信号的特性语音信号是一种周期性的信号，它具有时间域和频域特性。
在时间域上，语音信号具有周期性和瞬时性，即它具有一定的周期性和瞬时性。
在频域上，它具有比较典型的倒谱分布结构，这种分布结构可以与说话人的音源和声道相关信息相对应，因此，这种分布结构可以作为语音识别的特征。
第四章：语音信号的预处理技术语音信号的预处理技术是指在语音识别之前，利用数字信号处理技术对语音信号进行预处理。
语音信号的预处理主要包括预加重技术、能量归一化技术、语音分割技术和端点检测技术等。
预加重技术能够加强高频部分，能量归一化能够平衡声音强度的差异，语音分割技术能够提取出语音的有效部分，端点检测技术能够识别出语音信号的起始和停止点。
第五章：语音信号的特征提取技术语音信号的特征提取技术是指通过数字信号处理技术对语音信号进行特征提取和分析。
语音信号的特征提取技术包括线性预测分析技术、对数谱技术和MFCC技术等。
线性预测分析技术是一种经典的语音信号解析方法，在语音识别中具有广泛的应用。
对数谱技术是一种基于傅里叶变换的分析方法，能够有效的反映出语音信号的频域信息。
MFCC技术是一种基于梅尔倒谱分析的方法，它能够有效的描述发音时声道的谐振特性。
第六章：语音信号的分类和识别语音信号的分类和识别是指在对语音信号进行特征提取之后，采用机器学习技术进行分类和识别。
数字信号处理在语音识别中的应用
数字信号处理在语音识别中的应用随着科技的不断进步，数字信号处理在语音识别中的应用已经成为了现实。
语音识别是指通过计算机程序识别和转化人类语音的过程。
数字信号处理被用来处理语音信号，使其更易于识别和理解。
本文将从数字信号处理的基本原理、语音信号的特点以及语音识别的现状入手，探讨数字信号处理在语音识别中的应用。
一、数字信号处理的基本原理数字信号处理是指将模拟信号转换为数字信号，并对数字信号作出各种处理的过程。
数字信号处理的基本原理包括取样、量化和编码三个过程。
取样是将模拟信号按照一定的时间间隔取样，将其转换为离散的数字信号。
量化是将取样得到的数字信号按照一定的精度进行量化。
编码是将量化后的数字信号编码为二进制信号。
数字信号处理的主要目的是处理数字信号，使其达到特定的要求，如去除噪声、增加信噪比等。
数字信号处理在语音信号处理中有着广泛的应用。
二、语音信号的特点语音信号具有多变性、时变性、噪声、相关性等特点。
下面将分别进行介绍。
1. 多变性：由于人的语音在语音信号的频率、幅度、语速等方面存在较大的变异性，因此语音信号也具有很强的多变性。
2. 时变性：语音信号是在时间轴上的一个周期性信号，它的频率、幅度、语调等在时间上是不断变化的，因此具有很强的时变性。
3. 噪声：语音信号会受到环境噪声的影响，如风声、交通噪声等。
这些噪声会对语音信号的质量造成很大的影响。
4. 相关性：语音信号是一种连续的信号，在时间轴上相邻的采样点之间具有很强的相关性，这意味着处理语音信号时需要综合前后采样点的信息。
三、语音识别的现状语音识别可以分为离线和在线两种类型。
离线语音识别是指将语音样本录制下来，然后通过计算机程序分析，识别语音中所包含的文字信息。
在线语音识别是指在用户说话的同时将其语音实时转换为文字。
目前，语音识别的应用已经广泛存在于我们的生活中。
主要应用领域包括语音助手、语音识别输入法、语音控制智能家居等。
但是，由于语音信号具有多变性和时变性等特点，语音识别的准确率较低，还有很大的提升空间。
基于智能信号处理的语音识别技术研究
基于智能信号处理的语音识别技术研究随着人工智能技术的发展和成熟，语音识别技术已经成为了人工智能领域中最为成熟的分支之一。
从最初的简单语音识别，到现在的人机交互发展，语音识别技术在各个方面的应用已经变得越来越广泛，现在已经不只是苹果Siri和亚马逊Alexa这些智能语音助手所能涵盖的范围。
本文将会通过介绍智能信号处理以及语音识别技术的发展历程，来深入探究基于智能信号处理的语音识别技术的研究。
智能信号处理智能信号处理是指利用人工智能算法对信号进行处理以及分析的技术。
语音信号作为一种数字信号，其本身是包含着丰富信息的，所以对其进行智能信号处理就可以提取出其中的有用信息。
语音信号处理的核心是在信号分析过程中，通过多种处理手段，提取出声音中的特征参数，以及音节的序列，然后将其转化为计算机可以识别的信息，即文本。
语音识别技术的发展历程从整体上来看，语音识别技术的发展可以分为三个阶段：第一阶段：基于模板匹配的语音识别技术在20世纪60年代，语音识别技术的研究就已经开始了，这个时期，人们最早建立起了语音模板的概念，即建立一个固定的样本，能够识别与其相似的语音信号。
但是这个方法存在一个重大问题，即语音模板的变化造成的误差会非常大，因此基于模板匹配的语音识别技术只能在很小的范围内被应用。
第二阶段：基于隐马尔可夫模型的语音识别技术20世纪80年代，隐马尔可夫模型（HMM）的提出解决了基于模板匹配的语音识别技术中存在的问题。
该模型可以将语音信号转化为音素序列，并通过整合多个音素序列形成一个完整的语音识别系统。
该技术在处理多个人的声音信号上被证明非常有效，其准确率得到显著提高，这也使得该技术被应用于电话客服、数字录音等领域。
第三阶段：基于深度学习的语音识别技术随着人工智能技术的飞速发展，尤其是深度学习技术，一些新的语音识别算法被提出。
其中，最具代表性的就是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
这些新技术利用深度学习的优势，通过学习语音数据的特征，来提高语音识别的准确率。
数字信号处理在语音识别中的应用
数字信号处理在语音识别中的应用随着科技的不断进步和数字化的发展，我们的生活方式和工作方式越来越依赖于计算机和数字技术。
数字信号处理（DSP）是计算机技术中的重要一环，它可以对图像、音频、视频等进行数字化处理。
在语音识别领域，数字信号处理技术的应用越来越重要，它使得机器能够更为准确、高效地识别人类的语言，为人机交互、智能语音助手、智能控制等领域提供了有力支持。
基于数字信号处理的语音识别技术由三个主要步骤组成：语音信号的前端处理、特征提取和模式识别。
语音信号的前端处理是指将原始语音信号进行预处理的过程，其目的是将语音信号转换为数字信号，以便进行后续的数字信号处理。
预处理的过程一般包括归一化、滤波、预加重等操作，其中归一化负责规范语音信号的幅度，使之在特定范围内波动；滤波则能够把信号中的高频噪声和杂音滤掉，提高信号的质量；预加重则用来加强高频部分，弱化低频部分，这样能够使得信号的特征更显著，便于后面的特征提取。
特征提取是数字信号处理技术在语音识别中的关键步骤，其目的是提取语音信号中的最有用的信息，以便进行后续的模式识别。
在特征提取过程中，常用的技术包括短时傅立叶变换（STFT）、离散余弦变换（DCT）和小波变换（Wavelet Transform）等。
这些技术能够把语音信号转换为数值特征，以便进行后续的模式识别。
其中，最常用的特征参数是MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients），它是一种基于人类听觉感知特性的特征提取方法。
MFCC 能够模拟人类听觉系统对声音的感知，将语音信号分解成若干个带通滤波器，然后采用离散余弦变换（DCT），得到一组特征系数，这些系数能够描述语音信号中的音调、音高、音色和语音速度等的信息。
模式识别是数字信号处理技术在语音识别中的最后一步，它主要通过机器学习算法将声学特征与词汇进行匹配。
模式识别是语音识别的核心，因为它能够根据特征参数把输入的语音信号与已知的语音模型进行比对，识别出语音信号中所含有的语义信息。
数字信号处理作业之语音识别小论文
绪论语言是人类交流信息的基本手段，在人们日益扩大的交流中占据着重要地位。
在如今高度发达的信息社会中用数字化的方法进行语音的传送、储存识别、合成、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随着信息科学技术的飞速发展，语音信号处理的研究也日益显示出它的要性，并取得了重大进展。
大体上说，语音信号处理技术可以分为以下四个面:即语音编码，语音合成、说话人识别和语音识别等。
语音压缩编码是压语音信号便于传输通信和保密;语音合成系统是模仿和代替人口的发音功能语音识别系统则是模仿或代替人耳的听觉功能，说话人识别系统属于生物识技术的一种，是一项根据语音波形中反映说话人生理和行为特征的语音参数识别说话人身份的技术。
与语音识别不同的是，说话人识别利用的是语音信中的说话人信息，而不考虑语音中的字词意思，它强调一说话人的个性;而音识别的目的是识别出语音信号中的言语内容，并不考虑说话人是谁，它强共性。
随着现代数字通讯、多媒体系统、信息高速公路等技术的应用和发展己经越来越深入地影响并改变着我们每个人地生活和工作方式，这同时也对音信号处理的研究工作提出了更高的要求，它在各方面的进展也令人瞩目。
1．语音识别概述语音识别是试图使机器能“听懂”人类语音的技术。
语音识别的作用是将语音转换成等价的书面信息，也就是让计算机听懂人说话。
作为一门交叉学科，语音识别又是以语音为研究对象，是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支，涉及到计算机、信号处理、生理学、语言学、神经心理学、人工智能等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言(如人在说话时的表情、手势等行为动作可帮助对方理解)，其最终目标是实现人与机器进行自然语言通信1.1国外研究历史及现状语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代。
1952年AT&T贝尔实验室的Audry系统，是第一个可以识别十个英文数字的语音识别系统。
20世纪60年代末、70年代初出现了语音识别方面的几种基本思想，其中的重要成果是提出了信号线性预测编码(LPC)技术和动态时间规整(DTW)技术，有效地解决了语音信号的特征提取和不等长语音匹配问题;同时提出了矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模型(HMM)理论。
基于数字信号处理之语音识别论文
《通信综合实训》唐文祥学号1230614008同组成员黄义川1230614002莫雨晨1230614005夏爽1230614012指导教师张红燕时间2014年6月26日摘要本文针对语音信号时域、频域参数进行了系统详尽的分析，并在MATLAB环境下实现了基于DTW算法的特定人孤立词语音信号的识别。
关键词：语音信号；短时傅里叶；MFCC；动态时间规整Abstractthis article in view of the speech signal in time domain, frequency domain parameters of system analysis, and based on DTW algorithm was realized in MATLAB environment the speaker-dependent isolated word speech signal recognition.Key words: speech signal; Short-time Fourier; MFCC; Dynamic time neat目录摘要................................................................................................................. Abstract . (I)1语音信号的分析 0 0 0 0 0 (1)2 语音信号的处理 (1) (1)2.2语音识别算法——高效的DTW算法 (2) (3)3.1语音信号预处理 (3)3.2特征参数提取及语音识别 (4)3 总结 (5)参考文献 (6)程序 (7)1语音信号的分析1.1参数分析语音信号是一种典型的非平稳信号。
但是，由于语音的形成过程是与发音器官的运动密切相关的，这种物理运动比起声音振动速度来讲要缓慢得多，因此语音信号常常可被假定为短时平稳的，即在10一20ms这样的时间段内，其频谱特性和某些物理特征参量可被近似地看作不变。
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《通信综合实训》姓名唐文祥学号**********同组成员黄义川1230614002莫雨晨1230614005夏爽1230614012指导教师张红燕时间2014年6月26日摘要本文针对语音信号时域、频域参数进行了系统详尽的分析，并在MATLAB环境下实现了基于DTW算法的特定人孤立词语音信号的识别。
关键词：语音信号；短时傅里叶；MFCC；动态时间规整Abstractthis article in view of the speech signal in time domain, frequency domain parameters of system analysis, and based on DTW algorithm was realized in MATLAB environment the speaker-dependent isolated word speech signal recognition.Key words: speech signal; Short-time Fourier; MFCC; Dynamic time neat目录摘要 (I)Abstract ......................................................................................................... I I 1语音信号的分析. (1)1.1参数分析 (1)1.2时域分析 (1)1.2.1短时能量分析 (1)1.2.2短时过零率分析 (1)1.3频域分析 (2)2 语音信号的处理 (2)2.1特定人孤立词语音识别系统分析 (2)2.2语音识别算法——高效的DTW算法 (3)3.MATLAB仿真验证 (4)3.1语音信号预处理 (4)3.2特征参数提取及语音识别 (5)3 总结 (6)参考文献 (7)程序 (8)1语音信号的分析1.1参数分析语音信号是一种典型的非平稳信号。
但是，由于语音的形成过程是与发音器官的运动密切相关的，这种物理运动比起声音振动速度来讲要缓慢得多，因此语音信号常常可被假定为短时平稳的，即在10一20ms这样的时间段内，其频谱特性和某些物理特征参量可被近似地看作不变。
这样，我们就可以采用平稳过程的分析处理方法来处理，一般而言语音信号处理的方法都是基于这种短时平稳的假设的。
根据语音信号所分析参数的不同，语音信号参数分析可以分为时域、频域、倒谱域分析等[4]。
本文仅涉及时域及频域参数分析。
1.2时域分析进行语音信号最为直观的分析方法就是时域分析。
语音信号本身就是时域信号，因而时域分析是最早使用，也是应用最广泛的一种方法，这种方法直接利用语音信号的时域波形。
时域分析通常用于最基本的参数分析以及语音的分割、预处理和大分类等。
时域分析方法的特点是：第一，表示语音信号比较直观，物理意义明确；第二，实现起来比较简单，运算量少；第三，可以得到语音的一些重要参数；第四，采用示波器等通用设备，使用简单[5]。
1.2.1短时能量分析短时能量分析用途：第一，可以区分清音段和浊音段，因为浊音时的短时平均能量值比清音时大得多；第二，可以用来区分声母与韵母的分界、无声与有声的分界、连字的分界等。
如对于高信噪比的语音信号，短时平均能量用来区分有无语音。
无语音信号噪声的短时平均能量很小，而有语音信号的能量则显著增大到某一个数值，由此可以区分语音信号的开始点或者终止点。
1.2.2短时过零率分析过零就是信号通过零值。
对于连续语音信号，可以考察其时域波形通过时间轴的情况。
对于离散时间信号，如果相邻的取样值改变符号则称为过零。
由此可以计算过零数，过零数就是样本改变符号的次数。
单位时间内的过零数称为平均过零数。
短时过零分析通常用在端点侦测，特别是用来估计清音的起始位置和结束位置。
1.3频域分析短时傅立叶分析在运用离散时间傅立叶变换分析语音信号的变化时，会遇到这样的问题，即单一的傅立叶变换并不能反映时间变化的频谱信息，诸如时变共振峰和谐波。
具体而言，通常将信号的每一时刻与其相邻时刻信号的傅立叶变换相联系，这样就可以及时跟踪信号的频谱变化。
语音信号的短时傅立叶变换见程序所述。
可以验证，在短时傅立叶分析中对于同一种窗函数而言，其通带宽度与窗长成反比。
如果希望频率分辨率高，则窗长应尽量取长一些；如果希望时间分辨率高，则窗长尽量取短一些。
由此可见，傅立叶分析的时间分辨率和频率分辨率是相互矛盾的，这是短时傅立叶本身所固有的弱点。
短时傅立叶分析一般采用汉明窗作为分析窗[6]。
通过基于MATLAB和短时频域分析，能够得出[7]：第一，长窗具有较高的频率分辨率，但具有较低的时间分辨率。
从一个周期到另一个周期，共振峰是要发生变化的，这一点即使从语音波形上也能够看出来。
然而，如果采用较长的窗，这种变化就模糊了，因为长窗起到了时间上的平均作用。
第二，短窗的频率分辨率低，但具有较高的时间分辨率。
采用短窗时，能够从短时频谱中提取出共振峰从一个周期到另一个周期所发生的变化。
当然，激励源的谐波结构也从短时频谱上消失了。
第三，在对语音信号进行短时傅里叶分析时，窗长需要折衷考虑。
一方面，短窗具有较好的时间分辨率因而能够提取出语音信号中的短时变化；但另一方面，损失了频率分辨率。
第四，汉明窗都具有低通的性质，且在截止频率处比较尖锐，当其通带较窄时（窗越宽，通带越窄），加窗后的频谱更能够较好反映短时语音信号的频谱，窗越宽这种逼近越好。
2 语音信号的处理2.1特定人孤立词语音识别系统分析一个完整特定人孤立词语音识别系统通常包括语音的输入，语音信号的预处理，特征提取，训练与识别等几个环节，基本构成如图1所示：图1 孤立词语音识别系统框图语音识别的过程可以被看作模式匹配的过程，模式匹配是指根据一定的准则，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配的过程。
模式匹配中需要用到的参考模板通过模板训练获得。
在训练阶段，将特征参数进行一定的处理后，为每个词条建立一个模型，保存为模板库。
在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音特征参数，生成测试模板，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。
同时，还可以在一些先验知识的帮助下，提高识别的准确率。
2.2语音识别算法——高效的DTW算法动态时间规整(Dynamic Time Warping，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，解决了测试模板与参考模板语音时间长度不等的问题。
图2 匹配路径约束示意图通常，规整函数被限制在一个平行四边形的网格内，如图2所示。
它的一条边斜率为2，另一条边斜率为1/2。
规整函数的起点是（1, 1），终点为（N，M）。
DTW算法的目的是在此平行四边形内由起点到终点寻找一个规整函数，使其具有最小的代价函数，保证了测试模板与参考模板之间具有最大的声学相似特性[8]。
由于在模板匹配过程中限定了弯折的斜率，因此平行四边形之外的格点对应的帧匹配距离是不需要计算的。
另外，因为每一列各格点上的匹配计算只用到了前一列的3个网格，所以没有必要保存所有的帧匹配距离矩阵和累积距离矩阵。
充分利用这两个特点可以减少计算量和存储空间的需求，形成一种高效的DTW算法，如图2所示。
图2中，把实际的动态弯折分为三段，（1，xa），（xa+1，xb），（xb+1，N），其中：xa= (2M-N)/3，xb=2(2N-M)/3xa和xb都取最相近的整数，由此可得出对M和N长度的限制条件：2M-N≥3，2N-M≥2当不满足以上条件时，认为两者差别太大，则无法进行动态弯折匹配。
在x轴上的每一帧不再需要与y轴上的每一帧进行比较，而只是与y轴上[ymin，ymax]间的帧进行比较，ymin和ymax的计算公式为：ymin=x/2，0≤x≤xb，2x+(M-2N)，xb< x≤Nymax=2x，0≤x≤xa，x/2+(M-N/2)，xa< x≤N如果出现xa> xb的情况，则弯折匹配的三段为（1，xb），（xb+1，xa），（xa+1，N）。
对于x轴上每前进一帧，虽然所要比较的y轴上的帧数不同，但弯折特性是一样的，累积距离的更新都是用下式实现的：D(x，y) = d(x，y)+min[D(x-1，y)，D(x-1，y-1)，D(x-1，y-2)]3.MATLAB仿真验证3.1语音信号预处理语音信号的预处理包括预滤波、采样和量化、加窗、预加重、端点检测等过程[9]。
所选用的实验语音数据，是在实验室条件下利用PC机录制。
采用8 000kHz采样频率、16bit量化、单声道的PCM录音格式。
由于语音信号在帧长为10ms~30ms之内是相对平稳的，同时为了便于计算FFT，本系统选取帧长N为256个语音点，帧移M为128点。
汉明窗与矩形窗和汉宁窗相比具有最低旁瓣，可以有效地克服泄漏现象，具有更平滑的低通特性，故本文采用汉名窗对语音信号进行分帧处理，如下式：ω(n) =0.54-0.46cos(2πn/(N-1))，0≤n≤N-1预加重用具有6dB/倍频程的提升高频特性的一阶数字滤波器实现：H(z) =1-0.937 5/z端点检测采用基于短时能量和短时平均过零率法[10]，利用已知为“静态”的最初十帧信号为短时能量设置2个门限ampl和amph，以及过零率阀值zcr。
语音起始点从第11帧开始检测，其流程图如图3。
语音结束点的检测方法与检测起点相似，但此时从后向前搜索。
图3 语音起点检测流程图3.2特征参数提取及语音识别研究表明，倒谱特征参数所含的信息量比其他参数多，能较好地表现语音信号。
本文选取能够反映人对语音的感知特性的Mel频率倒谱系数(MFCC)作为特征参数，阶数为12。
经过MFCC特征参数提取后，各帧语音信号就形成了一个个特征矢量。
识别时，将待测语音与模板库中的每一个模板进行模式匹配，找到距离最小的模板作为输出结果。
经测试，程序等到了较好的语音识别效果。
3 总结近年来，语音识别已经成为一个非常活跃的研究领域。
在不远的将来，语音识别技术有可能作为一种重要的人机交互手段，辅助甚至取代传统的键盘、鼠标等输入设备，在个人计算机上进行文字录入和操作控制。
而在手持式PDA、智能家电、工业现场控制等应用场合，语音识别技术则有更为广阔的发展前景[2]。
MATLAB是一种功能强大、效率高、交互性好的数值计算和可视化计算机高级语言，它将数值分析、信号处理和图形显示有机地融合为一体，形成了一个极其方便、用户界面友好的操作环境。
本文就是在MATLAB基础上来进行语音信号参数的分析与语音信号的识别的。
上述语音识别系统详细地分析了语音信号的时域、频域等特性，并实现了对孤立数字0到9的准确识别，通过本次详细系统的语音识别系统的设计，我对数字信号处理的流程有了深刻的认识，对Matlab软件编程也有了一定的理解，为将来从事这方面的课题打下了坚实的基础。