matlab语音识别系统(源代码)

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MATLAB在语音识别中的应用

1.基于GUI的音频采集处理系统注：本实验是对“东、北、大、学、中、荷、学、院”孤立文字的识别！首先是GUI的建立，拖动所需控件，双击控件，修改控件的参数；主要有string Tag(这个是回调函数的依据)，其中还有些参数如valuestyle也是需要注意的，这个在实际操作中不能忽视。

这里需要给说明一下：图中所示按钮都是在一个按钮组里面，都属于按钮组的子控件。

所以在添加回调函数时，是在按钮组里面添加的，也就是说右击三个按钮外面的边框，选择View Callback——SelectionChange,则在主函数中显示该按钮的回调函数：function uipanel1_SelectionChangeFcn(hObject,eventdata,handles)以第一个按钮“录音”为例讲解代码；下面是“播放”和“保存”的代码：以上就是语音采集的全部代码。

程序运行后就会出现这样的界面：点击录音按钮，录音结束后就会出现相应波形：点击保存，完成声音的保存，保存格式为.wav。

这就完成了声音的采集。

2.声音的处理与识别2.1打开文件语音处理首先要先打开一个后缀为.wav的文件，这里用到的不是按钮组，而是独立的按钮，按钮“打开”的回调函数如下：function pushbutton1_Callback(hObject,eventdata,handles)其中pushbutton1是“打开”按钮的Tag.在回调函数下添加如下代码：运行结果如图：2.2预处理回调函数如下：function pushbutton2_Callback(hObject,eventdata,handles)运行结果如图：2.3短时能量短时能量下的回调函数：function pushbutton3_Callback(hObject,eventdata,handles)其回调函数下的代码是：2.4端点检测这里要先声明一点，为了避免在以后的函数调用中，不能使用前面的变量，所以其实后面的函数都包含了前面的部分。

基于某matlab地人脸识别源代码

实用标准文档function varargout = FR_Processed_histogram(varargin)%这种算法是基于直方图处理的方法%The histogram of image is calculated and then bin formation is done on the%basis of mean of successive graylevels frequencies. The training is done on odd images of 40 subjects (200 images out of 400 images)%The results of the implemented algorithm is 99.75 (recognition fails on image number 4 of subject 17) gui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...'gui_Singleton', gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn',@FR_Processed_histogram_OpeningFcn, ...'gui_OutputFcn',@FR_Processed_histogram_OutputFcn, ...'gui_LayoutFcn', [] , ...'gui_Callback', []);if nargin && ischar(varargin{1})gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});endif nargout[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});elsegui_mainfcn(gui_State, varargin{:});end% End initialization code - DO NOT EDIT%--------------------------------------------------------------------------% --- Executes just before FR_Processed_histogram is made visible.function FR_Processed_histogram_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)% This function has no output args, see OutputFcn.% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% varargin command line arguments toFR_Processed_histogram (see VARARGIN)% Choose default command line output for FR_Processed_histogramhandles.output = hObject;% Update handles structureguidata(hObject, handles);% UIWAIT makes FR_Processed_histogram wait for user response (see UIRESUME)% uiwait(handles.figure1);global total_sub train_img sub_img max_hist_level bin_num form_bin_num;total_sub = 40;train_img = 200;sub_img = 10;max_hist_level = 256;bin_num = 9;form_bin_num = 29;%--------------------------------------------------------------------------% --- Outputs from this function are returned to the command line.function varargout = FR_Processed_histogram_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Get default command line output from handles structure varargout{1} = handles.output;%--------------------------------------------------------------------------% --- Executes on button press in train_button.function train_button_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to train_button (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future versionof MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)global train_processed_bin;global total_sub train_img sub_img max_hist_level bin_numform_bin_num;train_processed_bin(form_bin_num,train_img) = 0;K = 1;train_hist_img = zeros(max_hist_level, train_img);for Z=1:1:total_subfor X=1:2:sub_img %%%train on odd number of images ofeach subjectI =imread( strcat('ORL\S',int2str(Z),'\',int2str(X),'.bmp') );[rows cols] = size(I);for i=1:1:rowsfor j=1:1:colsif( I(i,j) == 0 )train_hist_img(max_hist_level, K) =train_hist_img(max_hist_level, K) + 1;elsetrain_hist_img(I(i,j), K) =train_hist_img(I(i,j), K) + 1;endendendK = K + 1;endend[r c] = size(train_hist_img);sum = 0;for i=1:1:cK = 1;for j=1:1:rif( (mod(j,bin_num)) == 0 )sum = sum + train_hist_img(j,i);train_processed_bin(K,i) = sum/bin_num;K = K + 1;sum = 0;elsesum = sum + train_hist_img(j,i);endendtrain_processed_bin(K,i) = sum/bin_num;enddisplay ('Training Done')save 'train'train_processed_bin;%--------------------------------------------------------------------------% --- Executes on button press in Testing_button.function Testing_button_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to Testing_button (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (seeGUIDATA)global train_img max_hist_level bin_num form_bin_num;global train_processed_bin;global filename pathname Iload 'train'test_hist_img(max_hist_level) = 0;test_processed_bin(form_bin_num) = 0;[rows cols] = size(I);for i=1:1:rowsfor j=1:1:colsif( I(i,j) == 0 )test_hist_img(max_hist_level) = test_hist_img(max_hist_level) + 1;elsetest_hist_img(I(i,j)) = test_hist_img(I(i,j)) + 1;endendend[r c] = size(test_hist_img);sum = 0;K = 1;for j=1:1:cif( (mod(j,bin_num)) == 0 )sum = sum + test_hist_img(j); test_processed_bin(K) = sum/bin_num;K = K + 1;sum = 0;elsesum = sum + test_hist_img(j);endendtest_processed_bin(K) = sum/bin_num;sum = 0;K = 1;for y=1:1:train_imgfor z=1:1:form_bin_numsum = sum + abs( test_processed_bin(z) - train_processed_bin(z,y) );endimg_bin_hist_sum(K,1) = sum;sum = 0;K = K + 1;end[temp M] = min(img_bin_hist_sum);M = ceil(M/5);getString_start=strfind(pathname,'S');getString_start=getString_start(end)+1;getString_end=strfind(pathname,'\');getString_end=getString_end(end)-1;subjectindex=str2num(pathname(getString_start:getString_end ));if (subjectindex == M)axes (handles.axes3)%image no: 5 is shown for visualization purposeimshow(imread(STRCAT('ORL\S',num2str(M),'\5.bmp'))) msgbox ( 'Correctly Recognized');elsedisplay ([ 'Error==> Testing Image of Subject >>' num2str(subjectindex) ' matches with the image of subject >> ' num2str(M)])axes (handles.axes3)%image no: 5 is shown for visualization purposeimshow(imread(STRCAT('ORL\S',num2str(M),'\5.bmp'))) msgbox ( 'Incorrectly Recognized');enddisplay('Testing Done')%--------------------------------------------------------------------------function box_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to box (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of box as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of box as a double%--------------------------------------------------------------------------% --- Executes during object creation, after setting all properties.function box_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to box (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');end%--------------------------------------------------------------------------% --- Executes on button press in Input_Image_button.function Input_Image_button_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to Input_Image_button (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)global filename pathname I[filename, pathname] = uigetfile('*.bmp', 'Test Image');axes(handles.axes1)imgpath=STRCAT(pathname,filename);I = imread(imgpath);imshow(I)%--------------------------------------------------------------------------% --- Executes during object creation, after setting all properties.function axes3_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to axes3 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: place code in OpeningFcn to populate axes3%Programmed by Usman Qayyum。

根据matlab的人脸识别源代码

function varargout = FR_Processed_histogram(varargin)%这种算法是基于直方图处理的方法%The histogram of image is calculated and then bin formation is done on the%basis of mean of successive graylevels frequencies. The training is done on odd images of 40 subjects (200 images out of 400 images)%The results of the implemented algorithm is 99.75 (recognition fails on image number 4 of subject 17)gui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...'gui_Singleton', gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn',@FR_Processed_histogram_OpeningFcn, ...'gui_OutputFcn',@FR_Processed_histogram_OutputFcn, ...'gui_LayoutFcn', [] , ...'gui_Callback', []);if nargin && ischar(varargin{1})gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});endif nargout[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});elsegui_mainfcn(gui_State, varargin{:});end% End initialization code - DO NOT EDIT%--------------------------------------------------------------------------% --- Executes just before FR_Processed_histogram is made visible.function FR_Processed_histogram_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)% This function has no output args, see OutputFcn.% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % varargin command line arguments to FR_Processed_histogram (see VARARGIN)% Choose default command line output for FR_Processed_histogramhandles.output = hObject;% Update handles structureguidata(hObject, handles);% UIWAIT makes FR_Processed_histogram wait for user response (see UIRESUME)% uiwait(handles.figure1);global total_sub train_img sub_img max_hist_level bin_num form_bin_num;total_sub = 40;train_img = 200;sub_img = 10;max_hist_level = 256;bin_num = 9;form_bin_num = 29;%--------------------------------------------------------------------------% --- Outputs from this function are returned to the command line.function varargout = FR_Processed_histogram_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Get default command line output from handles structurevarargout{1} = handles.output;%--------------------------------------------------------------------------% --- Executes on button press in train_button.function train_button_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to train_button (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)global train_processed_bin;global total_sub train_img sub_img max_hist_level bin_num form_bin_num;train_processed_bin(form_bin_num,train_img) = 0;K = 1;train_hist_img = zeros(max_hist_level, train_img);for Z=1:1:total_subfor X=1:2:sub_img %%%train on odd number of images of each subjectI = imread( strcat('ORL\S',int2str(Z),'\',int2str(X),'.bmp') );[rows cols] = size(I);for i=1:1:rowsfor j=1:1:colsif( I(i,j) == 0 )train_hist_img(max_hist_level, K) = train_hist_img(max_hist_level, K) + 1;elsetrain_hist_img(I(i,j), K) = train_hist_img(I(i,j), K) + 1;endendendK = K + 1;endend[r c] = size(train_hist_img);sum = 0;for i=1:1:cK = 1;for j=1:1:rif( (mod(j,bin_num)) == 0 )sum = sum + train_hist_img(j,i);train_processed_bin(K,i) = sum/bin_num;K = K + 1;sum = 0;elsesum = sum + train_hist_img(j,i);endendtrain_processed_bin(K,i) = sum/bin_num;enddisplay ('Training Done')save 'train'train_processed_bin;%--------------------------------------------------------------------------% --- Executes on button press in Testing_button.function Testing_button_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to Testing_button (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global train_img max_hist_level bin_num form_bin_num;global train_processed_bin;global filename pathname Iload 'train'test_hist_img(max_hist_level) = 0;test_processed_bin(form_bin_num) = 0;[rows cols] = size(I);for i=1:1:rowsfor j=1:1:colsif( I(i,j) == 0 )test_hist_img(max_hist_level) =test_hist_img(max_hist_level) + 1;elsetest_hist_img(I(i,j)) = test_hist_img(I(i,j)) + 1;endendend[r c] = size(test_hist_img);sum = 0;K = 1;for j=1:1:cif( (mod(j,bin_num)) == 0 )sum = sum + test_hist_img(j);test_processed_bin(K) = sum/bin_num;K = K + 1;sum = 0;elsesum = sum + test_hist_img(j);endendtest_processed_bin(K) = sum/bin_num;sum = 0;K = 1;for y=1:1:train_imgfor z=1:1:form_bin_numsum = sum + abs( test_processed_bin(z) - train_processed_bin(z,y) );endimg_bin_hist_sum(K,1) = sum;sum = 0;K = K + 1;end[temp M] = min(img_bin_hist_sum);M = ceil(M/5);getString_start=strfind(pathname,'S');getString_start=getString_start(end)+1;getString_end=strfind(pathname,'\');getString_end=getString_end(end)-1;subjectindex=str2num(pathname(getString_start:getString_end));if (subjectindex == M)axes (handles.axes3)%image no: 5 is shown for visualization purposeimshow(imread(STRCAT('ORL\S',num2str(M),'\5.bmp')))msgbox ( 'Correctly Recognized');elsedisplay ([ 'Error==> Testing Image of Subject >>' num2str(subjectindex) ' matches with the image of subject >> ' num2str(M)])axes (handles.axes3)%image no: 5 is shown for visualization purposeimshow(imread(STRCAT('ORL\S',num2str(M),'\5.bmp')))msgbox ( 'Incorrectly Recognized');enddisplay('Testing Done')%--------------------------------------------------------------------------function box_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to box (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version ofMATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of box as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of box as a double%--------------------------------------------------------------------------% --- Executes during object creation, after setting all properties.function box_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to box (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');end%--------------------------------------------------------------------------% --- Executes on button press in Input_Image_button.function Input_Image_button_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to Input_Image_button (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global filename pathname I[filename, pathname] = uigetfile('*.bmp', 'Test Image');axes(handles.axes1)imgpath=STRCAT(pathname,filename);I = imread(imgpath);imshow(I)%--------------------------------------------------------------------------% --- Executes during object creation, after setting all properties.function axes3_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to axes3 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcnscalled% Hint: place code in OpeningFcn to populate axes3 %Programmed by Usman Qayyum。

matlab语音识别系统(源代码)18676

（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目录一、设计任务及要求 (1)二、语音识别的简单介绍语者识别的概念 (2)特征参数的提取 (3)用矢量量化聚类法生成码本 (3)的说话人识别 (4)三、算法程序分析函数关系 (4)代码说明 (5)函数mfcc (5)函数disteu (5)函数vqlbg (6)函数test (6)函数testDB (7)函数train (8)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。

MATLAB 高级编程与工程应用语音处理实验报告+源代码

清华大学电子工程系MATLAB高级编程与工程应用实验二语音处理1.2.1(1)给定e(n) 假设e(n) 是输入信号，s(n) 是输出信号，上述滤波器的传递函数是什么？如果a1 = 1.3789，a2 = 0.9506 ，上述合成模型的共振峰频率是多少？用zplane ，freqz ，impz 分别绘出零极点图，频率响应和单位样值响应。

用filter 绘出单位样值响应，比较和impz 的是否相同。

分析：上述滤波器的传递函数是：H=11−1.3789z−1+0.9506z−2可以求出传递函数的极点为p = 0.6895 ±0.6894 i由此可以计算出模拟频率为Ω = pi/4，又因为T = 1/8000s，则可以得到共振峰频率f = 1000Hz。

使用zplane函数画出零极点图如下:使用freqz函数画出频率响应如下：使用impz函数画出单位样值响应如下：最后使用filter函数画出其单位样值响应如下：编写文件sounds_2_1.m，画出所有图像如下，可以直接比较filter函数和impz函数画出的单位样值响应几乎是一模一样的：sounds_2_1.m:clear;clc;close all;b = 1;a = [1,-1.3789,0.9506];n = [0:1:50];freqz(b,a); %画出频率响应图figure; %新建画布subplot(3,1,1);zplane(b,a); %画出零极点图subplot(3,1,2);impz(b,a,n); %利用impz函数画出单位样值响应subplot(3,1,3);x = (n == 0);stem(n,filter(b,a,x)); %利用filter函数画出单位样值响应(3)运行该程序到27 帧时停住，用（1）中的方法观察零极点图。

添加代码如下：运行程序得到零极点图如下：(4) 在循环中添加程序：对每帧语音信号s(n) 和预测模型系数fa i g ，用filter 计算激励信号e(n) 。

Matlab在语音识别中地应用

1.基于GUI的音频采集处理系统注：本实验是对“东、北、大、学、中、荷、学、院”孤立文字的识别！首先是GUI的建立，拖动所需控件，双击控件，修改控件的参数；主要有string Tag(这个是回调函数的依据)，其中还有些参数如value style 也是需要注意的，这个在实际操作中不能忽视。

这里需要给说明一下：图中所示按钮都是在一个按钮组里面，都属于按钮组的子控件。

所以在添加回调函数时，是在按钮组里面添加的，也就是说右击三个按钮外面的边框，选择View Callback——SelectionChange,则在主函数中显示该按钮的回调函数：function uipanel1_SelectionChangeFcn(hObject, eventdata, handles)以第一个按钮“录音”为例讲解代码；下面是“播放”和“保存”的代码：以上就是语音采集的全部代码。

程序运行后就会出现这样的界面：点击录音按钮，录音结束后就会出现相应波形：点击保存，完成声音的保存，保存格式为.wav。

这就完成了声音的采集。

2.声音的处理与识别2.1打开文件语音处理首先要先打开一个后缀为.wav的文件，这里用到的不是按钮组，而是独立的按钮，按钮“打开”的回调函数如下：function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)其中pushbutton1是“打开”按钮的Tag.在回调函数下添加如下代码：运行结果如图：2.2预处理回调函数如下：function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)运行结果如图：2.3短时能量短时能量下的回调函数：function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)其回调函数下的代码是：2.4端点检测这里要先声明一点，为了避免在以后的函数调用中，不能使用前面的变量，所以其实后面的函数都包含了前面的部分。

基于Matlab的语音识别系统的设计

摘要语音识别主要是让机器听懂人说的话，即在各种情况下，准确地识别出语音的内容，从而根据其信息执行人的各种意图。

语音识别技术既是国际竞争的一项重要技术，也是每一个国家经济发展不可缺少的重要技术支撑。

本文基于语音信号产生的数学模型，从时域、频域出发对语音信号进行分析，论述了语音识别的基本理论。

在此基础上讨论了语音识别的五种算法：动态时间伸缩算法(Dynamic Time Warping，DTW)、基于规则的人工智能方法、人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)方法、隐马尔可夫(Hidden Markov Model，HMM)方法、HMM和ANN的混合模型。

重点是从理论上研究隐马尔可夫(HMM)模型算法，对经典的HMM模型算法进行改进。

语音识别算法有多种实现方案，本文采取的方法是利用Matlab强大的数学运算能力，实现孤立语音信号的识别。

Matlab 是一款功能强大的数学软件，它附带大量的信号处理工具箱为信号分析研究，特别是文中主要探讨的声波分析研究带来极大便利。

本文应用隐马尔科夫模型(HMM) 为识别算法，采用MFCC(MEL频率倒谱系数)为主要语音特征参数，建立了一个汉语数字语音识别系统，其中包括语音信号的预处理、特征参数的提取、识别模板的训练、识别匹配算法；同时，提出利用Matlab图形用户界面开发环境设计语音识别系统界面，设计简单，使用方便，系统界面友好。

经过统计，识别效果明显达到了预期目标。

关键词：语音识别算法；HMM模型；Matlab；GUIABSTRACTSpeech Recognition is designed to allow machines to understand what people say,and accurately identify the contents of voice to execute the intent of people.Speech recognition technology is not only an important internationally competed technology,but also an indispensable foundational technology for the national economic development.Based on the mathematical model from the speech signal,this paper analyze audio signal from the time domain,frequency domain proceeding,and discussed the basic theory of speech recognition technology.Five algorithm are discussed:Dynamic Time Warping(DTW)、Rule-based Artificial Intelligence,Artificial Neural Network(ANN),Hidden Markov Model(HMM),HMM combined with ANN.The focus is put in the theoretical studies of Hidden Markov(HMM) model algorithm,and the classical HMM algorithm is improved.Speech recognition algorithm is realized in various programs,this article taking the method is to use Matlab powerful mathematical operation ability to realize the recognition of speech signal isolation. Matlab is a powerful mathematic software with a mass of toolboxes dealing with signal processing. It gives a terrific shortcut to the research of signal processing,especially the wave analysis. We can characterize the sound with key parameters such as intensity, frequency etc. In this paper, hidden Markov model (HMM) recognition algorithm using MFCC (MELfrequency cepstral coefficients) as the main voice characteristic parameters, the establishment of a Chinese digital speech recognition system, including the preprocessing of the speech signal,the extraction of characteristic parameters the training of the recognition template,identifying matching algorithm;the same time,the use of Matlab graphical user interface development environment designed speech recognition system interface,is designed to be simple,easy to use,friendly interface. Besides,to have a simple exploration of the voice recognition is another target.After statistics,recognition result obviously is made out as the expected goal.Key words：Speech recognition algorithm；HMM model；Matlab；GUI目录一、前言 (1)1.1语音识别的发展历史 (1)1.2语音识别研究现状 (1)1.3语音识别系统的分类 (2)1.4语音识别系统的基本构成 (3)1.5语音识别技术难点 (3)1.6语音识别发展前景 (4)二、语音信号分析 (4)2.1语音学知识 (4)2.1.1音素和音节 (5)2.1.2汉语的声调 (5)2.1.3语音信号产生模型 (6)2.2语音信号数字化和预处理 (7)2.2.1数字化 (7)2.2.2预加重处理 (7)2.2.3防混叠滤波 (8)2.2.4加窗处理 (8)2.3语音信号的时域分析 (9)2.3.1短时能量分析 (9)2.3.2短时平均过零率 (11)2.3.3短时自相关函数和短时平均幅度差函数 (12)2.3.4语音端点检测 (13)2.4语音信号的频域分析 (14)2.4.1滤波器组法 (14)2.4.2傅立叶频谱分析 (14)2.5特征参数提取 (15)2.5.1 LPCC倒谱系数 (15)2.5.2 Mel频率倒谱系数 (16)三、语音识别主要算法 (17)3.1动态时间伸缩算法 (17)3.2基于规则的人工智能方法 (18)3.3人工神经网络方法 (19)3.4隐马尔可夫方法 (20)3.5 HMM和ANN的混合模型 (21)四、隐含马尔可夫模型算法 (23)4.1 HMM的基本理论和数学描述 (23)4.2 HMM的三个基本问题及解决算法 (24)4.3 HMM算法的改进 (31)4.4 HMM的结构和类型 (33)4.5 HMM算法实现的问题 (34)五、基于Matlab环境下的语音识别算法实现 (35)5.1识别系统平台介绍 (35)5.2在Matlab中HMM算法的实现 (36)5.2.1端点检测 (36)5.2.2特征参数提取 (36)5.2.3训练和识别 (37)5.3实验结论分析 (38)六、结束语 (39)6.1回顾 (39)6.2展望 (39)七、致谢 (40)参考文献 (40)一、前言1.1语音识别的发展历史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。

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）；创建一个叫WaveInThreadEvent的事件对象，并赋予一个Handle，叫m_WaveInEvent，开始利用线程指针m_WaveInThread调用自定义的线程WaveInThreadProc；对结构WAVEFORMATEX中WaveInOpen开始提供录音设备。

Matlab在语音识别中的应用示例

Matlab在语音识别中的应用示例1. 引言语音识别是一项广泛应用于人机交互中的技术，其应用范围从智能助理到语音控制等众多领域。

而Matlab作为一种强大的数学建模与仿真工具，也在语音识别领域扮演着重要的角色。

本文将通过几个具体的应用示例，探讨Matlab在语音识别中的应用。

2. 语音信号的预处理语音信号的预处理对于后续的语音识别至关重要。

在Matlab中，我们可以使用数字滤波器对语音信号进行去噪和增强。

通过使用滤波器设计工具箱，我们可以根据语音信号的频谱特性，设计合适的数字滤波器。

另外，还可以利用Matlab中的时频分析工具对语音信号进行频谱分析，以了解信号的时域和频域特性。

3. 基于模板匹配的语音识别模板匹配是一种常见的语音识别方法，其基本思想是通过比较未知语音信号与预先录制的模板信号的相似度来进行识别。

在Matlab中，我们可以使用相关性分析函数corrcoef来计算两个语音信号的相关系数。

首先，我们需要将语音信号转化为MFCC（Mel频率倒谱系数），然后将其与预先录制的模板信号进行相关性分析。

通过设置阈值，我们可以判断未知语音信号是否匹配某个模板信号，从而进行语音识别。

4. 基于隐马尔可夫模型的语音识别隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种常用的语音识别技术。

在Matlab中，我们可以使用HMM工具箱对语音信号进行建模和识别。

首先，我们需要根据不同的语音类别，建立对应的HMM模型。

然后，通过计算待识别语音信号与不同HMM模型的概率，选取概率最大的模型进行识别。

通过调整模型参数和训练样本，我们可以提高语音识别的准确率。

5. 基于深度学习的语音识别近年来，深度学习在语音识别领域取得了重大突破。

在Matlab中，我们可以使用深度学习工具箱进行语音信号的处理和特征提取。

深度学习网络（如卷积神经网络和循环神经网络）可以有效地学习语音信号的特征表示，提高语音识别的准确性。

如何在Matlab中进行语音识别与处理

如何在Matlab中进行语音识别与处理引言语音识别与处理是计算机科学领域中一项重要的技术，它旨在帮助计算机理解人类语言，并能够对语音进行分析与处理。

Matlab作为一种流行的科学计算软件，提供了强大的语音处理功能，为开发语音识别算法提供了便捷的工具和环境。

本文将介绍如何在Matlab中进行语音识别与处理的基本方法和步骤。

一、语音数据的获取和处理1.语音数据的获取在进行语音识别与处理之前，我们首先需要获取语音数据。

语音数据可以通过麦克风或外部录音设备进行采集，也可以从公共数据库或其他可用资源中获得。

Matlab提供了一系列的函数和工具箱，方便读取和处理不同格式的音频文件，如WAV、MP3等。

2.语音数据的预处理获取到语音数据后，我们需要对其进行预处理。

这包括去除噪声、降低采样率、抽取语音特征等操作。

Matlab提供了丰富的音频信号处理函数和算法，例如消噪滤波、谱分析、时频分析等，可用于对语音信号进行预处理和特征提取。

二、语音信号的特征提取1.短时能量和过零率短时能量和过零率是最常用的语音特征之一。

短时能量表示语音信号在短时间内的能量大小，过零率表示语音信号在短时间内过零的次数。

Matlab提供了一系列函数用于计算短时能量和过零率，如enframe、frame2sample等。

2.梅尔频率倒谱系数（MFCC）MFCC是一种常用的语音特征提取方法，它使用了梅尔滤波器组对频谱进行映射，并通过离散余弦变换（DCT）将频谱转换为倒谱系数。

Matlab提供了mfcc函数用于计算MFCC特征，并可通过调整滤波器组的参数来优化特征提取效果。

3.线性预测编码（LPC）LPC是一种基于线性预测模型的语音分析方法，它通过对语音信号进行线性预测来估计语音信号的参数。

Matlab提供了lpc函数用于计算LPC系数，并可通过解线性方程组来估计语音信号的预测残差。

三、语音识别算法的开发与实现1.基于模板匹配的识别算法模板匹配是一种简单而有效的语音识别方法，它通过比较输入语音信号和事先存储的模板语音信号进行匹配，找出最相似的模板。

matlab语音识别系统(源代码)最新版

为码本。
具体实现过程如下:
1.取提取出来的所有帧的特征矢量的型心（均值）作为第一个码字矢量Bio
2.将当前的码本Bm根据以下规则分裂，形成2m个码字。
BmBm(l)
Bm Bra(1 )
(4)
其中m从1变化到当前的码本的码字数，e是分裂时的参数，本文e =0.01
3.根据得到的码本把所有的训练序列（特征矢量）进行分类，然后按照下面两
Xa (k) X (n) e s 0 k N 1 (1)
nl
其中式中x(n)为输入的语音信号，N表示傅立叶变换的点数。
2•再求频谱幅度的平方，得到能量谱。
3.
器组。
我们定义一个有M个滤波器的滤波器组(滤波器的个数和临界带的个数相近)，采用的滤波器为三角滤波器，
4.计算每个滤波器组输出的对数能量。
XI
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-
3.2.5函数testDB
k = 16;%number of centroids required
for i = l:n%对数据库中的代码形成码本
file=sprintfC%ss%d. wav*, traindir, i) ; disp(file);
[s, fs] = wavread(file):v二mfee(s, fs): %

如何使用Matlab进行语音识别和自然语言理解

如何使用Matlab进行语音识别和自然语言理解语音识别和自然语言理解是人工智能领域的重要研究方向之一。

随着计算机处理能力的不断提升和深度学习技术的发展，这两个领域的研究也取得了显著的进展。

本文将介绍如何使用Matlab进行语音识别和自然语言理解的相关工作。

一、语音识别基础语音识别是将人类的语音信号转化为计算机可处理的文本形式的过程。

它通常涉及到声学模型和语言模型两个重要的组成部分。

在Matlab中，我们可以使用语音处理工具箱来实现语音识别。

首先，在进行语音识别之前，我们需要将语音信号进行预处理，包括去除噪声、进行特征提取等。

Matlab提供了丰富的函数和工具，如音频滤波、时频分析等，可用于实现这些预处理步骤。

接下来，我们需要设计声学模型来对语音信号进行建模。

常用的声学模型包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）和深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）。

在Matlab中，我们可以使用统计和机器学习工具箱来构建并训练这些声学模型。

最后，我们需要根据语言模型对识别结果进行解码和修正。

语言模型用于对识别结果的语言合理性进行评估，帮助我们选择最佳的识别结果。

Matlab提供了自然语言处理工具箱，可用于对文本进行分析和处理。

二、自然语言理解基础自然语言理解是指计算机对人类自然语言进行理解和解释的过程。

它涉及到文本分析、语义解析、语义推理等多个任务。

在Matlab中，我们可以利用自然语言处理工具箱来实现自然语言理解的相关任务。

首先，我们可以使用文本分析工具箱对文本进行分词、词性标注和命名实体识别等处理。

这些预处理操作有助于建立文本的语义表示，并为后续的任务提供基础。

接下来，我们可以使用语义解析和语义推理技术来对文本进行语义分析和推理。

语义解析的目标是将自然语言表达式转化为语义表示，而语义推理则旨在根据这些语义表示进行推理和推断。

Matlab提供了一些自然语言处理算法和模型，如词向量模型、句法分析模型等，可用于实现这些任务。

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```2. 语音信号分帧语音信号在进行处理之前需要进行分帧处理，将连续的语音信号分成若干个小的时间窗口。

分帧的目的是提取局部语音特征，常用的窗口函数包括矩形窗、汉明窗等。

Matlab提供了`buffer`函数用于分帧处理。

示例代码如下：```frameSize = 256; % 窗口大小overlap = 128; % 帧之间的重叠部分frames = buffer(y, frameSize, overlap);```3. 加窗处理加窗处理是对每一帧信号进行加窗操作，以减少频谱泄漏。

基于matlab的语音识别系统

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。

2.2方案框图图2 HMM语音识别系统2.3隐马尔可夫模型HMM过程是一个双重随机过程:一重用于描述非平稳信号的短时平稳段的统计特征(信号的瞬态特征);另一重随机过程描述了每个短时平稳段如何转变到下一个短时平稳段，即短时统计特征的动态特性(隐含在观察序列中)。

在Matlab中进行声音处理和语音识别的技术

在Matlab中进行声音处理和语音识别的技术Matlab在声音处理和语音识别技术方面是一款强大的工具。

它提供了丰富的函数和工具箱，可以帮助我们实现各种音频处理任务，包括音频滤波、语音分割、音频特征提取和语音识别等。

首先，我们需要加载音频文件并对其进行预处理。

在Matlab中，我们可以使用audioread函数来读取音频文件，并可以使用audiowrite函数将处理后的音频保存到文件中。

除此之外，Matlab还提供了一系列音频滤波器函数，如lowpass、highpass和bandpass等，可以帮助我们滤除不需要的频率成分。

接下来，我们可以使用Matlab的信号处理工具箱来实现语音分割任务。

语音分割是将语音信号分成不同的有意义的部分，通常是以语音的边界为准。

在Matlab中，我们可以使用端点检测算法来实现语音分割。

常用的端点检测算法包括能量门限法、短时能量熵法和短时过零率法等。

这些算法可以帮助我们找到语音信号的起始点和结束点。

一旦我们完成了语音分割，我们可以开始进行音频特征提取。

音频特征是从语音信号中提取的一组数字表示，用于描述语音的特征。

常用的音频特征包括短时能量、短时过零率、梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。

Matlab提供了一系列函数来计算这些特征，如energy、zerocross和mfcc等。

这些特征可以帮助我们理解语音信号的内容和特点。

在得到音频的特征表示后，我们可以使用这些特征来进行语音识别任务。

语音识别是将语音信号转化为文本或命令的过程。

在Matlab中，我们可以使用隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）来实现语音识别。

Matlab提供了一系列函数来训练和使用这些模型，如hmmtrain、gmmtrain和hmmviterbi等。

这些模型可以根据训练数据学习语音信号的概率分布，并将输入的语音信号与训练数据进行匹配，识别出最有可能的文本或命令。

此外，Matlab还支持其他高级语音处理和语音识别算法，如深度学习神经网络（DNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。

一种基于MATLAB的智能语音识别系统设计

科学技术创新2020.21的推广来完成。

经实验分析，软件无线电在无线通信中，可发挥控制硬件电路的功能，因此通过该软件的创新应用与推广，可有效削弱无线通信对硬件设备的依赖程度，从而实现更为独立和灵活的发展。

软件无线电与传统有线系统相比，具有明显的特征优势：一是各方面的功能可通过软件来发挥；二是其自身的兼容性较好，可同时容纳不同的功能类型，协同完成既定的传输任务；三是硬件的结构布局具有良好的通用性特征。

基于上述特征，该技术的应用可有效增加通信方式的种类，体现出更好的性能。

但需注意，在使用该类技术时，需要重点开发线电技术的侦查和对抗等方面的功能，这样才能有效提升通信途径的安全性与稳定性，并且提高传输信息的保密程度。

2.5基于蓝牙技术的信号传感器除了上述的创新方式外，蓝牙技术也是实现无线通信方式创新的有效途径。

基于蓝牙技术应用信号传感设备，能够极大推进无线通信传输方式的拓展。

从研究结果分析，信号传感设备主要使用分散式的网络方式来实现组网，在算法方面也能够凸显出较高的效率优势。

但需注意，在使用蓝牙技术的同时，可兼顾完善网络的系统协议内容，从而提高对系统的使用率，同时优化运用效果。

将蓝牙技术应用于通信中，可极大提升信息传输的效率和质量，最大限度保证信息内容的完整性与可靠性。

而蓝牙作为信息传输的介质，可及时反馈不同用户的信息需求点，这样在实行信息传输时，设备便能够迅速而准确地定位信号接受位置，从而总体提升信号的传输效果。

结束语结合以上实践探索，在有效的总结无线电通信技术过程，要重视技术创新研究，通过不断采取更加高效的无线电通信手段，才能有效的掌握更加高效的技术措施，希望进一步研究能够总结更加高效的无线电技术方法，从而为无线电技术的实践应用水平提高提供保证。

参考文献[1]庞世勇.探讨提升无线电通信质量的技术[J].传播力研究,2018,2(31):248.[2]刘堂伟.提升无线电通信质量的技术研究[J].中国新通信,2017,19(24):25.[3]李鹏鸣.关于无线电设备电磁屏蔽技术的探讨[J].科技创新与应用,2016(8):54.一种基于MATLAB 的智能语音识别系统设计陈后全（西北民族大学电气工程学院，甘肃兰州730030）本文设计的目的是使得机械可以进行语音识别，从而帮助人们方便快捷又安全有效的生活。

Matlab中的语音合成与语音识别技术

Matlab中的语音合成与语音识别技术语音合成和语音识别是语音处理领域中两个重要的子领域，它们在多个应用领域都发挥着重要的作用，例如自然语言处理、人机交互和智能助手等。

在Matlab 中，我们可以利用其丰富的工具和函数库来进行语音合成和语音识别的研究和开发。

本文将深入探讨Matlab中的语音合成和语音识别技术，以及它们在实际应用中的潜力和挑战。

一、语音合成技术语音合成是指通过计算机生成人类可听到的语音信号的过程。

它可以根据给定的文本、音素或其他特定的输入内容，合成出逼真的人工语音。

在Matlab中，语音合成技术主要依赖信号处理、声学模型和语音合成算法等核心技术。

在进行语音合成之前，通常需要对文本进行分词、音素标注和韵律分析等预处理步骤。

1.1 音素标注与韵律分析音素标注是将文本转化为音素序列的过程，它是语音合成的基础。

Matlab中有多种方法和工具可用于音素标注，例如MFCC（Mel频率倒谱系数）、HTK （Hidden Markov Model Toolkit）和SPTK（Speech Signal Processing Toolkit）等。

韵律分析是对文本进行节奏和声调等韵律特征的分析，它对于生成自然流畅的语音合成结果至关重要。

1.2 声学模型声学模型是语音合成的核心部分，它用于建模语音产生的声学特性。

在Matlab 中，常用的声学模型包括基于规则的合成方法和统计建模方法。

基于规则的合成方法主要基于声音的物理特性和人类声音产生的生理机制，通过一系列规则和模型来生成语音。

统计建模方法则利用大量的语音数据进行训练，建立统计模型，进而对输入文本进行语音合成。

1.3 语音合成算法Matlab中提供了多种语音合成算法，例如基于规则的合成方法、隐马尔可夫模型（HMM）和深度学习方法等。

基于规则的合成方法常用于生成简单且特定类型的语音，但在生成自然流畅的语音方面存在一定的局限性。

HMM是一种常用的统计建模方法，它利用标注好的音素序列以及与语音相关的特征作为输入，通过各种状态之间的转移概率来建模语音合成过程。

MATLAB人脸识别源代码

MATLAB人脸识别源代码% FaceRec.m %CQUPT% PCA 识别率88%% calc xmean,sigma and its eigen decompositionallsamples=[];%所有训练图片for i=1:40for j=1:5a=imread(strcat('e:\ORL\s',num2str(i),'\',num2str(j),'.pgm'));b=a(1:112*92); %b是行矢量1*N，N=10304，提取顺序是先列后行，%即从上到下，从左到右b=double(b);allsamples=[allsamples;b]; %allsamples是一个M*N矩阵，allsamples中每一行数据代%表一张图片，其中M=200endendsamplemean=mean(allsamples); %平均图片，1*N for i=1:200xmean(i,:)=allsamples(i,:)-samplemean; %allsamples是一个M*N矩阵，allsamples中每一行保存的数据是“每个图片数据—平均图片”end;%获取特征植及特征向量sigma=xmean*xmean'; % M* M矩阵[v d]=eig(sigma);d1=diag(d);%按特征值大小以降序排列dsort=flipud(d1);vsort=fliplr(v);%以下选择90%的能量dsum=sum(dsort);dsum_extract=0;p=0;while(dsum_extract/dsum<0.9) p=p+1;dsum_extract=sum(dsort(1:p)); endi=1;% (训练阶段)计算特征脸形成的坐标系base = xmean' * vsort(:,1:p) * diag(dsort(1:p).^(-1/2));%base是N*p阶矩阵，除以dsort(i) ^(-1/2))是对人脸图象的标准化(是其方差为1)% xmean' * vsort(:,1:p)是小矩阵的特征向量向大矩阵特征向量转换的过程%以下两行将训练样本对坐标系上进行投影，得到一个M*p子空间中的一个点，%即在子空间中的组合系数allcoor=allsamples*base;accu = 0; %下面的人脸识别过程中就是利用这些组合系数来进行识别%测试过程for i=1:40for j=6:10 %读入40 x 5 副测试图像a=imread(strcat('e:\ORL\s',num2str(i),'\',num2str(j),'.pgm'));b=a(1:10304);b=double(b);tcoor=b*base; %计算坐标，是1*p阶矩阵for k=1:200mdist(k)=norm(tcoor-allcoor(k,:)); end;%三阶近邻[dist,index2]=sort(mdist); class1=floor( (index2(1)-1)/5 )+1;class2=floor((index2(2)-1)/5)+1;class3=floor((index2(3)-1)/5)+1; if class1~=class2 && class2~=class3 class=class1;elseif class1==class2class=class1;elseif class2==class3class=class2;end;if class==iaccu=accu+1;end;end;end;accuracy=accu/200 % 输出识别率% FaceRec.m %CQUPT% PCA 识别率88%% calc xmean,sigma and its eigen decompositionallsamples=[]; %所有训练图片for i=1:40for j=1:5a=imread(strcat('e:\ORL\s',num2str(i),'\',num2str(j),'.pgm'));b=a(1:112*92); %b是行矢量1*N，N=10304，提取顺序是先列后行，%即从上到下，从左到右b=double(b);allsamples=[allsamples;b]; %allsamples是一个M*N矩阵，allsamples中每一行数据代%表一张图片，其中M=200endendsamplemean=mean(allsamples); %平均图片，1*Nfor i=1:200 xmean(i,:)=allsamples(i,:)-samplemean; %allsamples是一个M*N矩阵，allsamples中每一行保存 %的数据是“每个图片数据—平均图片” end;%获取特征植及特征向量sigma=xmean*xmean'; % M* M矩阵 [v d]=eig(sigma); d1=diag(d);%按特征值大小以降序排列dsort=flipud(d1); vsort=fliplr(v); %以下选择90%的能量dsum=sum(dsort);dsum_extract=0;p=0;while(dsum_extract/dsum<0.9) p=p+1;dsum_extract=sum(dsort(1:p)); endp=199;% (训练阶段)计算特征脸形成的坐标系base = xmean' * vsort(:,1:p) * diag(dsort(1:p).^(-1/2));%生成特征脸for(k=1:p)temp=reshape(base(:,k),112,92); newpath=[…e:\test\? int2str(k)….jpg?];imwrite(mat2gray(temp), newpath); end%将模型保存Save(…e:\ORL\model.mat? ,?base?, …samplemean?);%Reconstruct.m % CQUPTFunction[]=reconstruct() Load e:\ORL\model.mat;%计算新图片在特征子空间中的系数Img=?D:\test2\10.jpg?A=imread(img);b=a(1:112*92); % b是行矢量 1*N，其中N =10304 b=double(b);b=b-samplemean;c = b * base; % c 是图片 a在子空间中的系数, 是 1*p 行矢量 % 根据特征系数及特征脸重建图% 前15 个t = 15;temp = base(:,1:t) * c(1:t)'; temp = temp + samplemean';imwrite(mat2gray(reshape(temp, 112,92)),'d:\test2\t1.jpg');% 前50个t = 50;temp = base(:,1:t) * c(1:t)'; temp = temp + samplemean';imwrite(mat2gray(reshape(temp, 112,92)),'d:\test2\t2.jpg');% 前 100个t = 100;temp = base(:,1:t) * c(1:t)'; temp = temp + samplemean';imwrite(mat2gray(reshape(temp, 112,92)),'d:\test2\t3.jpg');% 前150个t = 150;temp = base(:,1:t) * c(1:t)'; temp = temp + samplemean';imwrite(mat2gray(reshape(temp, 112,92)),'d:\test2\t4.jpg');% 前199 个t = 199;temp = base(:,1:t) * c(1:t)'; temp = temp + samplemean';imwrite(mat2gray(reshape(temp, 112,92)),'d:\test2\t5.jpg');图片标准化通常是一个整体概念，要求把图片归一到均值为0，方差为1的情况下。

探究Matlab中的语音识别技巧

探究Matlab中的语音识别技巧在当今信息技术飞速发展的时代，语音识别技术逐渐成为了大家研究和应用的焦点。

Matlab作为一种强大、灵活和易用的科学计算软件，也提供了一系列的语音识别工具和算法。

本文将探究Matlab中的一些语音识别技巧，以帮助读者更好地理解和应用这一领域的技术。

一、语音信号的预处理语音信号作为一种时间序列信号，具有复杂的特性和多变的频率。

在进行语音识别之前，首先需要对语音信号进行预处理，以减小噪声和其他干扰因素的影响。

在Matlab中，可以使用滤波器进行降噪处理，常见的滤波器有低通滤波器、高通滤波器等。

另外，还可以对语音信号进行去除直流分量、均衡化等操作，以使得信号更加清晰和稳定。

二、语音特征提取语音信号在进行识别之前，需要将其转换为数值特征进行处理。

常见的语音特征提取算法包括短时能量、过零率、线性预测编码（LPC）和梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。

其中，MFCC是一种广泛应用于语音识别的特征表示方法，它通过对语音信号进行梅尔滤波器组分解和离散余弦变换，将语音信号转换为一组具有较好区分度的特征向量。

在Matlab中，可以使用语音处理工具箱提供的函数进行语音特征提取。

例如，可以使用audioread函数读取音频文件，并使用mfcc函数计算MFCC特征。

此外，还可以使用其他函数对语音信号进行预加重、窗函数处理等操作，以提高特征提取的准确性和稳定性。

三、语音识别算法语音识别的核心是模式匹配和分类算法。

在Matlab中，可以使用各种机器学习和模式识别算法进行语音分类和识别。

常见的算法包括高斯混合模型（GMM）、隐马尔可夫模型（HMM）、支持向量机（SVM）和深度学习等。

这些算法都可以在Matlab中找到相应的工具箱或函数进行实现。

对于有限数量的音频样本，可以使用GMM进行语音分类。

GMM模型基于统计建模，将语音特征向量分布建模为多个高斯分布的线性组合。

可以使用gmdistribution函数创建GMM模型，并使用classify函数对未知语音进行分类。