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。

2. MFCC特征提取

我们使用Python中的librosa库对预处理后的语音信号进行MFCC

特征提取。具体来说，我们使用librosa.feature.mfcc()函数提取MFCC系数，并使用librosa.feature.delta()函数计算一阶和二阶差分系数。

3. GMM-HMM模型

我们使用Python中的sklearn库实现GMM-HMM模型。具体来说，

我们使用sklearn.mixture.GaussianMixture()函数创建高斯混合模型，并使用sklearn.hmm.GaussianHMM()函数创建隐马尔可夫模型。我

们将两个模型组合成GMM-HMM模型，并使用

sklearn.hmm.GMMHMM()函数进行训练和预测。

五、实验结果与分析

我们在TIMIT数据集上进行实验，该数据集包含6300个句子的语音

信号。我们将其分为训练集和测试集，其中训练集包含5600个句子，测试集包含700个句子。

在实验中，我们对每个句子提取MFCC特征，并使用GMM-HMM模型进行分类识别。最终的识别准确率为85%左右。

六、结论与展望

本次课程设计中，我们成功地实现了一个基于MFCC特征提取和GMM-HMM模型的语音识别系统，并在TIMIT数据集上获得了不错

的识别准确率。未来，我们可以进一步探究其他语音特征提取方法和

分类方法，以提高识别准确率。