基于MATLAB的语音端点
基于Matlab编写的语音端点检测
基于Matlab编写的语音端点检测专业：班级：姓名：指导教师：2011 年6月18 日一、实验目的1．学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法；3．掌握语音处理的基本概念、基本理论和基本方法；4．掌握基于MATLAB编程实现带噪语音信号端点检测；5．学会用MATLAB对信号进行分析和处理。
二、实验内容简介：（1）采集一段语音信号，采样率为8KHZ，量化精度为16比特线性码；（2）分析帧长30ms（或10ms～50ms）；（3）利用公式分别计算这段语音信号的短时能量、短时平均幅度、短时过零率曲线；（4）利用（3）中的结果画出短时零能比曲线；(零能比: 即同一时间段内的过零率和能量的比值)（5）根据上述结果判断找出其中的一帧浊音信号和一帧清音信号，分别计算他们的短时自相关函数和平均幅度差函数；（6）调整能量门限，设置参数。
实现语音端点的检测。
三，实验心得这次的实验，,给我最大的收获就是培养了独立思考和动手的能力,还有就是实验的灵活性,总得来说就是在独立与创新这二个环节，我更加掌握MATLAB 的程序设计方法，进一步的了解了掌握基于MATLAB编程实现带噪语音信号端点检测的原理，这充分锻炼了我们独立的动手能力和独立的解决所遇到的问题，让我对这门课程又有了新的理解。
四．课程设计原理端点检测是语音信号处理过程中非常重要的一步，它的准确性直接影响到语音信号处理的速度和结果，因此端点检测方法的研究一直是语音信号处理中的热点。
本设计使用传统的短时能量和过零率相结合的语音端点检测算法利用短时过零率来检测清音．用短时能量来检测浊音，两者相配合便实现了信号信噪比较大情况下的端点检测。
算法对于输入信号的检测过程可分为短时能量检测和短时过零率检测两个部分。
算法以短时能量检测为主，短时过零率检测为辅。
根据语音的统计特性，可以把语音段分为清音、浊音以及静音（包括背景噪声）三种。
在本算法中，短时能量检测可以较好地区分出浊音和静音。
基于Matlab的语音识别系统的设计本科毕业设计
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。
基于某MATLAB地语音信号采集与处理
工程设计论文题目：基于MATLAB的语音信号采集与处理姓名：班级：学号：指导老师：一.选题背景1、实践意义：语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带着各种信息。
在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。
语音信号分析的目的就在于方便有效地提取并表示语音信号所携带的信息。
所以理解并掌握语音信号的时域和频域特性是非常重要的。
通过语音相互传递信息是人类最重要的基本功能之一.语言是人类特有的功能.声音是人类常用工具,是相互传递信息的最重要的手段.虽然,人可以通过多种手段获得外界信息,但最重要,最精细的信息源只有语言,图像和文字三种.与用声音传递信息相比,显然用视觉和文字相互传递信息,其效果要差得多.这是因为语音中除包含实际发音容的话言信息外,还包括发音者是谁及喜怒哀乐等各种信息.所以,语音是人类最重要,最有效,最常用和最方便的交换信息的形式.另一方面,语言和语音与人的智力活动密切相关,与文化和社会的进步紧密相连,它具有最大的信息容量和最高的智能水平。
语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科,处理的目的是用于得到某些参数以便高效传输或存储;或者是用于某种应用,如人工合成出语音,辨识出讲话者,识别出讲话容,进行语音增强等.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,是一门涉及面很广的交叉学科.虽然从事达一领域研究的人员主要来自信息处理及计算机等学科.但是它与语音学,语言学,声学,认知科学,生理学,心理学及数理统计等许多学科也有非常密切的联系. 语音信号处理是许多信息领域应用的核心技术之一,是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个.语音处理是目前极为活跃和热门的研究领域,其研究涉及一系列前沿科研课题,巳处于迅速发展之中;其研究成果具有重要的学术及应用价值.数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的。
语音信号处理实验报告
实验一基于 MATLAB 的语音信号时域特征分析操作：报告：一. 实验目的语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带着各种信息。
在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。
语音信号分析的目的就在与方便有效的提取并表示语音信号所携带的信息。
语音信号分析可以分为时域和变换域等处理方法，其中时域分析是最简单的方法，直接对语音信号的时域波形进行分析，提取的特征参数主要有语音的短时能量，短时平均过零率，短时自相关函数等。
本实验要求掌握时域特征分析原理，并利用已学知识，编写程序求解语音信号的短时过零率、短时能量、短时自相关特征，分析实验结果，并能掌握借助时域分析方法所求得的参数分析语音信号的基音周期及共振峰。
二. 实验内容1.窗口的选择通过对发声机理的认识，语音信号可以认为是短时平稳的。
在 5~50ms 的范围内，语音频谱特性和一些物理特性参数基本保持不变。
我们将每个短时的语音称为一个分析帧。
一般帧长取 10~30ms。
我们采用一个长度有限的窗函数来截取语音信号形成分析帧。
通常会采用矩形窗和汉明窗。
1.1 给出了这两种窗函数在帧长 N=50图时的时域波形。
这两种窗函数都有低通特性，通过分析这两种窗的频率响应幅度特性可以发现（如图1.2）：矩形窗的主瓣宽度小（4*pi/N ），具有较高的频率分辨率，旁瓣峰值大（-13.3dB），会导致泄漏现象；汉明窗的主瓣宽 8*pi/N ，旁瓣峰值低（-42.7dB），可以有效的克服泄漏现象，具有更平滑的低通特性。
因此在语音频谱分析时常使用汉明窗，在计算短时能量和平均幅度时通常用矩形窗。
2. 短时能量由于语音信号的能量随时间变化，清音和浊音之间的能量差别相当显著。
因此对语音的短时能量进行分析，可以描述语音的这种特征变化情况。
定义短时能量为：在用短时能量反映语音信号的幅度变化时，不同的窗函数以及相应窗的长短均有影响。
hamming 窗的效果比矩形窗略好。
基于matlab的语音信号采集及处理
基于MATLAB的语音信号采集与处理一、实验的目的和要求1. MATLAB软件功能简介MATLAB的名称源自Matrix Laboratory,1984年由美国Mathworks公司推向市场。
它是一种科学计算软件，专门以矩阵的形式处理数据。
MATLAB将高性能的数值计算和可视化集成在一起，并提供了大量的内置函数，从而被广泛的应用于科学计算、控制系统和信息处理等领域的分析、仿真和设计工作。
MATLAB软件包括五大通用功能，数值计算功能（Nemeric）、符号运算功能（Symbolic）、数据可视化功能（Graphic）、数字图形文字统一处理功能（Notebook）和建模仿真可视化功能（Simulink）。
其中，符号运算功能的实现是通过请求MAPLE内核计算并将结果返回到MATLAB命令窗口。
该软件有三大特点，一是功能强大；二是界面友善、语言自然；三是开放性强。
目前，Mathworks公司已推出30多个应用工具箱。
MATLAB在线性代数、矩阵分析、数值及优化、数值统计和随机信号分析、电路与系统、系统动力学、次那好和图像处理、控制理论分析和系统设计、过程控制、建模和仿真、通信系统以及财政金融等众多领域的理论研究和工程设计中得到了广泛应用。
MATLAB在信号与系统中的应用主要包括符号运算和数值计算仿真分析。
由于信号与系统课程的许多内容都是基于公式演算，而MATLAB借助符号数学工具箱提供的符号运算功能，能基本满足信号与系统课程的需求。
例如解微分方程、傅里叶正反变换、拉普拉斯正反变换和z正反变换等。
MATLAB在信号与系统中的另一主要应用是数值计算与仿真分析，主要包括函数波形绘制、函数运算、冲击响应与阶跃响应仿真分析、信号的时域分析、信号的频谱分析、系统的S域分析和零极点图绘制等内容。
数值计算仿真分析可以帮助学生更深入地理解理论知识，并为将来使用MATLAB进行信号处理领域的各种分析和实际应用打下基础。
2. 本题目的意义本次课程设计的课题为《基于MATLAB的语音信号采集与处理》，学会运用MATLAB 的信号处理功能，采集语音信号，并对语音信号进行滤波及变换处理，观察其时域和频域特性，加深对信号处理理论的理解，并为今后熟练使用MATLAB进行系统的分析仿真和设计奠定基础。
语音端点检测及其在Matlab中的实现
描述它们的定义和检测方法。
２．１短时能量
Ｎ
Ｎ
１—１．１
Ｅ＝艺Ｉｘ（ｎ）Ｉ或Ｅ＝乞ｘＺ（ｎ）
ｎ＝ｌ
ｎ＝１
式中ｘ（ｎ）为信号幅度，Ｎ为语音帧长。
检测过程：将短时能量与给定能量门限Ｇｌ相比，若大于它 并能在一定时问内达到门限Ｇ２并维持给定帧数（防止把短时 脉冲误判为语音），则认为是语音起点，否则继续向下找。判定 起点后，继续将短时能量与给定门限Ｇ３比较，当小于它并能在 一定时间内降到门限Ｇ４并维持给定帧数（防止将语音中的小 停顿误判为语音结束），认为是终点，否则继续向下找。 ２．２过零率
英文刊名： 年，卷(期)： 被引用次数：
刘羽 桂林工学院科技处,广西,桂林,541004
计算机时代 COMPUTER ERA 2005(8) 8次
参考文献(4条) 1.李强;赵伟 MATLAB数据处理与应用 2001
2.果永振;何遵文 一种多特征语音端点检测算法及实现[期刊论文]-通讯技术 2003(1)
出版社，１９８３．
【２】何强，何英．Ｍａｔｌａｂ扩展编程．清华大学出版社，２００２．
【３】果采振，何遵文．一种多特征语音端点枪测算法反实现．通讯技术，
２００３．１．
［４１李强，赵伟·Ｍ妣文据处理与应用·国防工业出版社，２００１· 豳
万方数据
语音端点检测及其在Matlab中的实现
作者： 作者单位： 刊名：
以方便地进行一些语音的处理工作。例如：
一
（１）语音采样可以用以下命令实现：
ｘ＝ｗａｖｒｅｃｏｒｄ（ｋ＋ｆｓ，ｆｓ，‘ｄｔｙｐｅ’）：
其中ｘ为语音采样信号，ｆｓ为采样率，ｋ为采样秒数，。ｄｔｙｐｅ’为
采样数据类型。
（２）语音数据也可以用以下命令从语音文件中读取：
基于MATLAB语音信号检测分析及处理
第一章绪论Matlab是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括Matlab和Simulink两大部分。
1.1 Matlab简介MATLAB是英文MATrix LABoratory（矩阵实验室）的缩写。
早期的MATLAB 是用FORTRAN语言编写的，尽管功能十分简单，但作为免费软件，还是吸引了大批使用者。
经过几年的校际流传，在John Little。
Cleve Moler和Steve Banger 合作，于1984年成立MathWorks公司，并正式推出MATLAB第一版版。
从这时起，MATLAB的核心采用C语言编写，功能越来越强大，除原有的数值计算功能外，还新增了图形处理功能。
MathWorks公司于1992年推出了具有划时代意义的4.0版；1994年推出了4.2版扩充了4.0版的功能，尤其在图形界面设计方面提供了新方法；1997年春5.0版问世，5.0版支持了更多的数据结构，使其成为一种更方便、更完善的编程语言；1999年初推出的MATLAB5.3版在很多方面又进一步改进了MATLAB语言的功能，随之推出的全新版本的最优化工具箱和Simulink3.0达到了很高水平；2000年10月，MATLAB6.0版问世，在操作页面上有了很大改观，为用户的使用提供了很大方便，在计算机性能方面，速度变的更快，性能也更好，在图形界面设计上更趋合理，与C语言接口及转换的兼容性更强，与之配套的Simulink4.0版的新功能也特别引人注目；2001年6月推出的MATLAB6.1版及Simulink4.1版，功能已经十分强大；2002年6月推出的MATLAB6.5版及Simulink5.0版，在计算方法、图形功能、用户界面设计、编程手段和工具等方面都有了重大改进；2004年，MathWorks公司推出了最新的MA TLAB7.0版，其中集成了最新的MATLAB7编译器、Simumlink6.0仿真软件以及很多工具箱。
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。
3.2 语音识别系统3.2。
1语音识别系统的分类语音识别按说话人的讲话方式可分为3类：（1）即孤立词识别（isolated word recognition），孤立词识别的任务是识别事先已知的孤立的词,如“开机”、“关机"等。
基于MATLAB的语音信号的端点检测
基于MATLAB的语音信号的端点检测摘要：语音端点检测是指从一段语音信号中准确的找出语音信号的起始点和结束点，它的目的是为了使有效的语音信号和无用的噪声信号得以分离，因此在语音识别、语音增强、语音编码、回声抵消等系统中得到广泛应用。
目前端点检测方法大体上可以分成两类，一类是基于阈值的方法，另一类方法是基于模式识别的方法，本文主要对基于阀值的方法进行研究。
端点检测在语音识别中占有十分重要的地位,直接影响着系统的性能。
本文首先对语音信号进行简单的时域和频域分析及预处理，其次利用基于短时能量和短时过零率的双门限算法进行语音端点检测，并对这几种用这种算法进行端点检测，进行实验分析，分析此方法的优缺点。
关键词：语音信号处理；语音端点检测；双门限；短时能量；短时过零率Voice signal endpoint detection based on MATLABAbstract：Endpoint detection is a voice signal from the accurate speech signal to the identify start and the end points, the purpose is to enable to separated the effective voice signals and un-useful noise. So, in the speech recognition system, speech enhancement, speech coding, echo cancellation and other systems are widely used.In Current the endpoint detection can be roughly divided into two categories, one is based on the threshold method, another method is based on the method of pattern recognition , the main in this paper is based on the method of threshold method. The Endpoint detection is take a very important position in the speech recognition, it directly affects the performance of the system. In this article first domain analysis in simple speech signal time, than dual threshold algorithm, cepstrum algorithm, spectral entropy algorithm for endpoint detection, and these types of endpoint detection algorithms, and experimental analysis points and analysis the advantages and disadvantages of this method.Key word：Signal processing; voice activity detection; double threshold; Short-time energy ;The rate of short-time zero-passing1.绪论语音，即语言的声音，是语言符号系统的载体。
基于Matlab语音识别系统的设计与实现
随着全球化的发展，多语言支持成为语音识别系统的一个重要需求， 如何实现多语言的语音识别是一个研究方向。
深度学习与神经网络的应用
深度学习和神经网络在语音识别领域的应用是一个研究热点，如何将 深度学习技术应用于现有的语音识别系统也是一个挑战。
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实时性能
评估模型的实时性能，确保系统能够满足实 际应用的需求。
结果分析
结果展示
将测试结果以图表的形式展示出来，便于分 析和比较。
误差分析
分析模型在测试数据集上的误差来源，找出 可能存在的问题和改进方向。
性能对比
将本系统的性能与其他同类系统进行对比， 评估本系统的优劣。
应用前景
探讨本系统在实际应用中的前景和潜在价值， 为后续的研究和应用提供参考。
基于Matlab的语音识别系统界面友好，操作简单，方便用户使 用。
未来研究方向与挑战
提高识别精度
随着语音技术的不断发展，需要不断优化现有的语音识别算法，提高 系统的识别精度。
处理复杂环境下的语音
在实际应用中，复杂环境下的语音识别是一个重要的研究方向，如何 提高系统在噪声、口音、语速等方面的鲁棒性是一个挑战。
特征提取模块设计
预加重
分帧
通过一个一阶差分滤波器对语音信号进行 预加重，增强高频部分。
将语音信号分成若干短时帧，每帧长度通 常为20-40ms。
加窗
快速傅里叶变换（FFT）
对每帧信号加窗，常用的窗函数有汉明窗 、汉宁窗等。
将每帧信号从时域转换到频域，得到频谱 。
分类器设计
基于规则的分类器
根据语音特性制定规则进行分类，如基于DTW（动态时间 规整）的分类器。
基于Matlab的语音识别端点检测算法研究与实现
测后面的样点值分布。 验 中．往往假设通过线性预测分析得到的声道模型系统 为：
（ ： ） ：— １ ＋ ａ ｋ ｚ － 女
’
ｔ ｔ
（ ７）
图２ 采用 双 门限检 测 法进 行 端点 检测 结 果 图
冲击响应 （ ） 的倒谱表示为 ． ｉ ； （ ， ， ），有 ：
示 ，则其 计算 公式 为” ：
＝
图 １ 双 门 限 端 点 检 测 流 程 图
双 门限 检 测 法 中 ，将 平 均 过 零 率 和 短 时能 量 结 合 起 来 ，在
∑ｓ ： （ ， ， １ ）
ｍ ＝Ｏ
（ １ ）
开 始进行端点检测之前，需要对短时能量以及过零率分别没置
两个 门 限 ，即一 个 高门 限 （ Ｔ ）和一 个 低 门限 （ Ｔ 。 ）。当 语音 信 号 的低 门限 Ｔ ． 被 超过 时 ，则 表 示 语音 信 号 有 可 能进 入 语 音段 ，
（ １ ） Ｌ Ｐ Ｃ 倒 谱 系数 。线 性 预 测 ｌ 的 基 本思 路 是 ：充 分 考 虑
一
Ｉ Ｌ 山 ． 【 ｜ Ｌ 一 ¨
Ｔ 丫 Ｔ 下 １ 一
段语音信号中可能存在的联系性 ，根据过去样点的分布情况预 Ｌ Ｐ Ｃ 系数可以用来表示整￣ ＇ Ｌ Ｐ Ｃ 系统冲击响应的倒谱 ，在实
就 称 之 为过 零 。其 定 义如 下 ：
＝
二 ｍ＝Ｏ
∑Ｉ ｓ ｇ ｎ 脚 ） 卜ｓ ｇ ｎ ［ ｓ ． 一 １ ） 】 ｌ
（ ２ ）
语音信号的倒谱分析就是求取语音倒谱特征参数的过程 。 ，
它 可 以 通过 同 态处 理 （ 同态 滤 波 ） 来 实现 ，同 态 滤 波成 功 地 将
基于MATLAB的语音信号的处理
第一章语音信号的特点与采集第一节语音信号采集的介绍在Matlab环境中,主要可以通过以下几种方法驱动声卡，采集语音信号:1．将声卡作为对象处理采集语音信号Matlab将声卡作为对象处理,其后的一切操作都不与硬件直接相关,而是通过对该对象的操作来作用于硬件设备（声卡）。
操作时首先要对声卡产生一个模拟输入对象(ai),给ai对象添加一个通道设置采样频率后,就可以启动设备对象,开始采集数据,采集完成后停止对象并删除对象。
2．调用wavrecord功能函数采集语音信号。
wavrecord功能函数只适用于windows95/98/N平台，它使用windows声音输入设备录制声音。
函数调用方式：wavrecord（N，fs，ch，nbits）； N：采集的样本数据量； fs：样本采集频率，为8000Hz、11025Hz、22050Hz和44100Hz之一，默认值为11025Hz； ch：样本采集通道，1为单声道，2为双声道，默认值为1（单声道）； nbits：每个样本的位数（或称解析度），‘double’、‘single’或‘int16’为16位，‘uint8’为8位；3．运用audiorecorder对象采集语音信号audiorecorder（fs，nbits，ch）可以创设一个audiorecorder对象。
fs：样本采集频率，为8000Hz、11025Hz、22050Hz和44100Hz之一，默认值为8000Hz； nbits：每个样本的位数，8位或16位，默认值为8位； ch：样本采集通道，1为单声道，2为双声道，默认值为1（单声道）； audiorecorder对象创设后，就可以进行相应的录音、暂停、停止、播放以及数据读取等操作。
第二节语音信号的特点通过对大量语音信号的观察和分析发现，语音信号主要有下面两个特点：①在频域内，语音信号的频谱分量主要集中在300～3400Hz 的范围内。
利用这个特点，可以用一个防混迭的带通滤波器将此范围内的语音信号频率分量取出，然后按8kHz 的采样率对语音信号进行采样，就可以得到离散的语音信号。
基于Matlab编写的语音端点检测
基于Matlab编写的语音端点检测专业：班级：姓名：指导教师：2011 年6月18 日一、实验目的1．学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法；3．掌握语音处理的基本概念、基本理论和基本方法；4．掌握基于MATLAB编程实现带噪语音信号端点检测；5．学会用MATLAB对信号进行分析和处理。
二、实验内容简介：可利用时域分析（短时能量、短时过零率、短时自相关）方法的某一个特征或某几个特征的结合，判定某一语音信号的端点，尤其在有噪声干扰时，如何准确检测语音信号的端点，这在语音处理中是富有挑战性的一个课题。
要求：（1）录制语音，读入文件，绘制波形（2）分帧，绘制能量曲线和短时过零率曲线（3）根据上述端点检测原理，实现端点检测（4）界面三．课程设计原理端点检测是语音信号处理过程中非常重要的一步，它的准确性直接影响到语音信号处理的速度和结果，因此端点检测方法的研究一直是语音信号处理中的热点。
本设计使用传统的短时能量和过零率相结合的语音端点检测算法利用短时过零率来检测清音．用短时能量来检测浊音，两者相配合便实现了信号信噪比较大情况下的端点检测。
算法对于输入信号的检测过程可分为短时能量检测和短时过零率检测两个部分。
算法以短时能量检测为主，短时过零率检测为辅。
根据语音的统计特性，可以把语音段分为清音、浊音以及静音（包括背景噪声）三种。
在本算法中，短时能量检测可以较好地区分出浊音和静音。
对于清音，由于其能量较小，在短时能量检测中会因为低于能量门限而被误判为静音；短时过零率则可以从语音中区分出静音和清音。
将两种检测结合起来，就可以检测出语音段（清音和浊音）及静音段1、短时能量计算定义n 时刻某语音信号的短时平均能量n E 为：∑∑--=+∞-∞=-=-=n N n m m n m n w m x m n w m x E )1(22)]()([)]()([式中N 为窗长，可见短时平均能量为为一帧样点值的甲醛平方和。
基于MATLAB语音信号处理（语音信号处理的综合仿真）
---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ 基于MATLAB语音信号处理(语音信号处理的综合仿真)摘要：针对目前在嘈杂的环境中手机接听电话时人声不清楚的缺点，本文介绍了一个基于MATLAB的算法来对语音信号进行处理。
该算法通过计算机录音系统来实现对语音信号的采集，并且利用MATLAB的计算和信号处理能力进行频谱分析和设计滤波器，最终通过仿真得到滤波前后的波形，从而达到保留语音信号中的大部分人声并且滤除掉嘈杂噪声的目的。
仿真实验表明，采用低通滤波器保留人声的效果显著，失真较少。
本算法具有操作简单，运行速度快等优点。
关键词：语音信号；MATLAB；滤波；低通；噪声Speech Signal Processing Based on MATLAB1 / 17Abstract: At present, in view of the shortcomings of that the voice is not clear when people answering the phone in a noisy environment, this paper introduces a algorithm for speech signal processing based on MATLAB. The algorithm realizes the acquisition of the speech signal through a computer recording system. And the software can realize the capabilities of frequency spectrum analysis and filter design by the use of calculation and signal processing capabilities of MATLAB. Finally it can get the waveform before and after filtering through the simulation. So that we can retain most of the voices in the speech signal and at the same time remove noisy noise through filter. Simulation results show that the low pass filter has a remarkable effect of keeping voices and the distortion is little. This algorithm has the advantages of simple to operate and fast.Key Words: Speech signal; MATLAB; Filtering; Low pass; Noise目录---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ 摘要1引言11.研究意义及研究现状21.1研究意义21.2研究现状22. 语音信号处理的总体方案2.1 研究的主要内容本课题主要介绍的是的语音信号的简单处理，目的就是为以后在手机上的移植打下理论基础。
Matlab在语音端点检测系统中的应用
很 快 地 起 伏 。 此 ， 常 认 为 一 个 语 音 帧 以 避 免 这 种 情 况 。 因 通 判 定 起 点 后 ， 续 将 短 时 能 量 与 给 定 继 内 ， 含 有 １ 个 基 音 周 期 ， 采 样 率 为 应 ～７ 在 ３ 当 １ｋ 的情 况下 ， 选择 在 ｉ０ ０ 量级 是 门 限 Ｇ 比较 ， 小 于 它并 能 在 一 定 时 间 内 ０ Ｈｚ Ｎ ０ －２ ０ 合 适 的 。 帧 可 以 是 连 续 的 ， 可 以是 交 叠 降 到 门 限 Ｇ４ 维 持 给 定 帧 数 （ 分 也 并 防止 将语 音 的 。 了使 特 征 参 数 的 平 滑 过 渡 ， 为 保证 其 连 中 的 小 停 顿 误 判 为 语 音 结 束 ） 认 为 是 终 ， 续性 ， 帧常采用交叠 的。 分 点， 则继续向下找 。 否 １ ３短 时能量【 ． 。 １
对于语音信号｛ ｝短时能量的定义 ２用 ＭＡ Ｌ Ｂ ）， （ Ｔ Ａ 实现语音端点检测［ １ （ 】 Ｘ ” ２ （ ）
语音 数据 用ｗａ ｒ ａ 函数 直接 从语 音文 ｖ ｅｄ 件 中读 取 ： Ｉ， ｂｔ］ 【 ｓｎ ｉｓ ｘ， ＝ｗａ ｒａ （ｆｅ ａ ｖ ｅ ｄ ’ ｌｎ ｍｅ’ ｉ ）
语 音 信 号 进 行 预 处 理 ， 于 语 音 信 号 由
的 高 频 端 大 约 在 ８ ０ Ｈｚ ０ Ｏ 以上 ， 因此 需 要 提 如图１ 示 。 所 滤 尤 表示 在 信 号 的 第 １个 点 开 始加 窗 时 升 高 频 部 分 ， 除 低 频 干 扰 ， 其 是 消 除 ＂ １ ０ 或６ Ｈｚ 可 的短 时 能 量 ， 时 能 量 可 以 看 作 语 音 信 号 ５ Ｈｚ ０ 的工 频干 扰 。 通 过将 语 音 信 短 号 通 过 一 个 一 阶 的 高 通 滤 波 器来 实 现 ， 滤 的平 方 经 过 一 个 线 性 滤 波 器 的 输 出 。
基于MATLAB的语音端点检测
基于MATLAB的语音端点检测短时能量matlab实现:[某]=wavread('ong1.wav');某=某/ma某(ab(某));figure;ubplot(3,1,1);plot(某);a某i([1length(某)-11]);ylabel('Speech');FrameLen=240;FrameInc=80;yframe=enframe(某,FrameLen,FrameInc);amp1=um(ab(yframe),2);ubplot(3,1,2);plot(amp1);a某i([1length(amp1)0ma某(amp1)]);ylabel('Amplitude');legend('amp1=∑│某│');amp2=um(ab(yframe.某yframe),2);ubplot(3,1,3);plot(amp2);a某i([1length(amp2)0ma某(amp2)]);ylabel('Energy');legend('amp1=∑│某某某│');短时过零率matlab实现:[某]=wavread('ong1.wav');figure;ubplot(3,1,1);plot(某);a某i([1length(某)-11]);ylabel('Speech');FrameLen=240;FrameInc=80;amp=um(ab(enframe(filter([1-0.9375],1,某),FrameLen,FrameInc)),2);ubplot(312)plot(amp);a某i([1length(amp)0ma某(amp)])ylabel('Energy');tmp1=enframe(某(1:end-1),FrameLen,FrameInc);tmp2=enframe(某(2:end),FrameLen,FrameInc);ign=(tmp1.某tmp2)<0;diff=(tmp1-tmp2)>0.02;zcr=um(ign.某diff,2);ubplot(3,1,3);plot(zcr);a某i([1length(zcr)0ma某(zcr)])ylabel('ZCR');语音信号的端点检测matlab实现:[某,f,nbit]=wavread('ong1.wav');某=某/ma某(ab(某));%幅度归一化到[-1,1]%参数设置FrameLen=256;%帧长inc=90;%未重叠部分amp1=10;%短时能量阈值amp2=2;zcr1=10;%过零率阈值zcr2=5;minilence=6;%用无声的长度来判断语音是否结束minlen=15;%判断是语音的最小长度tatu=0;%记录语音段的状态count=0;%语音序列的长度ilence=0;%无声的长度%计算过零率tmp1=enframe(某(1:end-1),FrameLen,inc);tmp2=enframe(某(2:end),FrameLen,inc);ign=(tmp1.某tmp2)<0;diff=(tmp1-tmp2)>0.02;zcr=um(ign.某diff,2);%计算短时能量amp=um((ab(enframe(filter([1-0.9375],1,某),FrameLen,inc))).^2,2);%调整能量门限amp1=min(amp1,ma某(amp)/4);amp2=min(amp2,ma某(amp)/8);%开始端点检测forn=1:length(zcr)goto=0;witchtatucae{0,1}%0=静音,1=可能开始ifamp(n)>amp1%确信进入语音段某1=ma某(n-count-1,1);%记录语音段的起始点tatu=2;ilence=0;count=count+1;eleifamp(n)>amp2||zcr(n)>zcr2%可能处于语音段tatu=1;count=count+1;ele%静音状态tatu=0;count=0;endcae2,%2=语音段ifamp(n)>amp2||zcr(n)>zcr2%保持在语音段count=count+1;ele%语音将结束ilence=ilence+1;ifilence<minilence%静音还不够长，尚未结束count=count+1; eleifcount<minlen%语音长度太短，认为是噪声tatu=0; ilence=0;count=0;ele%语音结束tatu=3;endendcae3,break;endendcount=count-ilence/2;某2=某1+count-1;%记录语音段结束点ubplot(3,1,1)plot(某)a某i([1length(某)-11])ylabel('Speech');line([某1某inc某1某inc],[-11],'Color','red'); line([某2某inc某2某inc],[-11],'Color','red'); ubplot(3,1,2)plot(amp);a某i([1length(amp)0ma某(amp)])ylabel('Energy');line([某1某1],[min(amp),ma某(amp)],'Color','red'); line([某2某2],[min(amp),ma某(amp)],'Color','red'); ubplot(3,1,3)plot(zcr);a某i([1length(zcr)0ma某(zcr)])ylabel('ZCR');line([某1某1],[min(zcr),ma某(zcr)],'Color','red');line([某2某2],[min(zcr),ma某(zcr)],'Color','red');。
基于MATLAB的语音识别DTW算法设计
目录1概述 (2)1.1研究的目的和意义 (2)1.2国内外发展状况 (2)1.2.1国外研究历史及现状 (3)1.2.3国内研究历史及现状 (4)2语音识别系统的概述 (4)3 MA TLAB中的语音信号的采集 (4)3.1 wavrecord函数 (4)3.2 wavplay函数 (6)4语音信号的端点检测 (6)4.1语音信号端点检测的流程 (6)4.1.1短时能量 (8)4.1.2过零率的计算 (9)4.1.3双门限端点检测 (11)5语音识别参数提取 (12)5.1 MFCC的基本原理 (12)6特定人语音识别算法-DTW算法 (13)6.1DTW算法原理 (13)6.2DTW算法流程及实验结果 (15)7 GUI界面的设计 (16)7.1图形用户界面设计工具的启动 (16)7.3测试与分析 (18)总结 (20)致谢 (21)参考文献 (22)附件 (23)基于MATLAB的特定人语音识别算法设计摘要在高度发达的社会，语言是一种人类交流最方便的，最速度的信息，在高度发达的社会中，用数字化的方式举行语音的保存、传递、判别、加强和合成等是全部数字化通信过程中最基础、最重要的组成的一部分。
由于人类进入信息社会节奏加快, 语音信号处理方面的知识被越来越多的地方需要。
本设计主要在MATLAB平台下先语音信号的端点检测、预处理,然后提取特征参数，建立两个模块，一个为参考模块，一个为测试模块，然后通过动态时间归整技术（DTW）算法进行匹配，算出匹配结果。
最后在用户开发界面（GUI界面）直观地呈现出来。
本次设计录制0~10的数字做为参考库（model），测试库（test）中为需要测试及识别的语音，0的序号为11，1~9的数字以相应数字做为文件名的命名。
关键词：端点检测； MFCC特征提取；语音识别；DTW算法1概述1.1研究的目的和意义随着计算机技术和科技成果的的飞速发展，人们早已不再满足于让计算机做一些简单的科学计算和运算，而是向它提出了更高的要求，即要求我们的计算机向智能化方向发展，于是人们便开始了第五代计算机(即智能计算机)的研究。
matlab端点检测
% 0 = 静音, 1 = 可能开始 静音,
Matlab端点检测 Matlab端点检测
if amp(n) > amp1 % 确信进入语音段 x1(end+1) = max(n-count-1,1); max(n-countstatus = 2; silence = 0; count = count + 1; elseif amp(n) > amp2 | ... % 可能处于语音段 zcr(n) > zcr2 zcr(n) status = 1; count = count + 1; else % 静音状态 status = 0; count = 0; if length(x1)~=length(x2) x2(end+1)=x1(end)+count-silence/2x2(end+1)=x1(end)+count-silence/2-1; end end
Байду номын сангаас
Matlab端点检测 Matlab端点检测
程序功能：从包含音的一段信号中找出语音 的起始点及结束点。 基本原理：整个端点检测可分为四段：静音 段、过渡段、语音段、结束。使用一个变 量表示当前状态。静音段，如果能量或过 零率超过低门限，就开始标记起始点，进 入过渡段。过渡段当两个参数值都回落到 低门限以下，就将当前状态恢复到静音状 态。而如果过渡段中两个参数中的任一个 超过高门限，即被认为进入语音段。
Matlab端点检测 Matlab端点检测
%调整能量门限 amp1 = min(amp1, max(amp)/4); amp2 = min(amp2, max(amp)/8); 第四部分：端点检测 for n=1:length(zcr) n=1:length(zcr) goto = 0; switch status case {0,1}
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编号：毕业设计说明书题目：基于MATLAB的语音端点检测研究院（系）：专业：电子信息工程学生姓名：学号：指导教师：职称：教授题目类型：工程设计软件开发20--年 06月 10日摘要语音端点检测是指从一段语音信号中准确的找出语音信号的起始点和结束点，它的目的是为了使有效的语音信号和无用的噪声信号得以分离，因此在语音识别、语音增强、语音编码、回声抵消等系统中得到广泛应用。
目前端点检测方法大体上可以分成两类，一类是基于阈值的方法，该方法根据语音信号和噪声信号的不同特征，提取每一段语音信号的特征，然后把这些特征值与设定的阈值进行比较，从而达到语音端点检测的目的，该方法原理简单，运算方便，所以被人们广泛使用，本文主要对基于阀值的方法进行研究。
另一类方法是基于模式识别的方法，需要估计语音信号和噪声信号的模型参数来进行检测。
由于基于模式识别的方法自身复杂度高，运算量大，因此很难被人们应用到实时语音信号系统中去。
端点检测在语音识别中占有十分重要的地位,直接影响着系统的性能。
本文首先对语音信号进行简单的时域分析，其次利用双门限算法、倒谱算法、谱熵算法进行语音端点检测，并对这几种算法进行端点检测，并进行实验分析。
文中比较各算法检测思路：首先分别用各算法对原始语音信号进行端点检测，并对各算法检测结果进行分析和比较。
其次再对语音信号加噪，对不同信噪比值进行端点检测，分析比较各算法在不同信噪比下的端点检测结果，实验结果表明谱熵算法语音端点检测结果比其他两种方法好。
关键词：语音信号处理；语音端点检测；双门限；倒谱；谱熵AbstractEndpoint detection is a voice signal from the accurate speech signal to the identify start and the end points, the purpose is to enable to separated the effective voice signals and un-useful noise. So, in the speech recognition system, speech enhancement, speech coding, echo cancellation and other systems are widely used.In Current the endpoint detection can be roughly divided into two categories, one is based on the threshold method based on the different characteristics of speech signal and the noise signals, a voice signal for each extracted feature, and then set the values of these thresholds compare with the values to achieve the endpoint detection purposes, This method is simple, it convenient operation, it is widely used, the main in this paper is based on the method of threshold method. Another method is based on the method of pattern recognition , it needs to estimate the speech signal and the noise signal model parameters were detected. Because is based on the method of pattern recognition and high self-complexity, a large amount of computation, so it is difficult to be use in real-time voice signal system for people.The Endpoint detection is take a very important position in the speech recognition, it directly affects the performance of the system. In this article first domain analysis in simple speech signal time, than dual threshold algorithm, cepstrum algorithm, spectral entropy algorithm for endpoint detection, and these types of endpoint detection algorithms, and experimental analysis points. The paper compared the algorithm detects the merits of ideas: Firstly, the algorithm were used to the original speech signal detection, and the algorithm to analyze and compare results. Secondly, the speech signal and then adding noise, SNR values for different endpoint detection, analysis and comparison of various algorithms under different SNR endpoint detection results, experimental results show that the spectral entropy of speech endpoint detection algorithm results better than the other two methods.Key word：Signal processing; voice activity detection; double threshold; cepstrum; spectral entropy目录第一章绪论 (1)1.1 研究背景及意义 (1)1.2 语音端点检测研究现状及存在的问题 (3)1.3 本文主要研究内容 (4)第二章语音信号处理 (4)2.1 语音信号特点 (4)2.2 语音信号预处理 (5)2.2.1预加重 (5)2.2.2加窗分帧 (6)2.3 语音信号分析 (7)2.3.1短时时域分析 (7)2.3.2频域分析 (8)第三章语音端点检测算法原理及实验仿真分析 (9)3.1 语音端点检测算法原理 (9)3.2 基于短时能量和短时过零率的语音端点检测 (11)3.2.1短时平均能量 (11)3.2.2短时过零率 (13)3.2.3基于短时能量和短时过零率的双门限端点检测原理 (15)3.2.4双门限语音端点检测实验分析 (16)3.3 基于倒谱特征的语音端点检测 (19)3.3.1倒谱特征 (19)3.3.2倒谱距离 (19)3.3.3基于倒谱距离的端点检测算法原理 (19)3.3.4基于倒谱语音端点检测实验分析 (24)3.4 基于谱熵的语音端点检测 (25)3.4.1谱熵定义 (26)3.4.2谱熵特征 (26)3.4.3谱熵语音端点检测原理 (27)3.4.4谱熵语音端点检测实验分析 (28)3.5 算法比较 (30)第四章总结与展望 (32)致谢 (33)参考文献 (34)第一章绪论语音，即语言的声音，是语言符号系统的载体。
它由人的发音器官发出，负载着一定的语言意义，语言依靠语音实现它的社会功能。
语音是人们交流思想和进行社会活动的最基本手段,因此我们要对语音信号进行处理分析，优化人类通信交流。
语音信号处理包括语音通信、语音增强、语音合成、语音识别和说话人识别等方面。
语音信号的好坏、语音识别率的高低，都取决于语音信号处理的好坏。
因此，语音信号处理是一项非常有意义的研究课程，而语音端点检测是语音语音信号处理中非常重要的一步。
语音端点检测是语音分析、合成和识别中的一个重要环节，目的是从包含语音的一段信号中找出语音的起始点及结束点，从而只存储和处理有效语音信号。
有效的端点检测不仅可以减少数据的存和处理时间，而且能排除无声段的噪声干扰。
端点检测的困难在于无声段或者语音段前后人为呼吸等产生的杂音、语音开始处的弱摩擦音或弱爆破音以及终点处的鼻音，这些使得语音的端点比较模糊，需要综合利用语音的各种信号特征，从而确保定位的精确性，避免包含噪音信号和丢失语音信号。
近年来出现了很多种端点检测的方法如短时能量、短时过零率、传统的双门限法、倒谱特征的检测方法、谱熵的检测方法法、分形法等。
本文根据语音和噪声和静音在能量、过零率、倒谱距离、信息熵值、和分形维数等特点的不同来进行语音端点检测，在这些算法中在纯语音和高信噪比的情况下都检测得比较好，但在低信噪比下有些算法检测结果就不尽人意。
尽管语音端点检测技术在安静的环境中已经达到了令人鼓舞的准确率，但是在实际应用时由于声的引入和环境的改变通常会使系统性能显著下降。
研究表明，即使在安静的环境中，语音识别系统一半以上的识别错误来自端点检测器。
因此，作为语音识别系统的第一步，端点检测的关键性不容忽视，尤其是噪声环境下语音的端点检测，实验室的研究结果与复杂的实用环境下的语音端点检测仍存在一定的差距，它的准确性很大程度上直接影响着后续的工作能否有效进行，如何准确地检测出带噪语音的端点至今仍是一个难题。
1.1 研究背景及意义语音是语言的声学表现形式，语言是人类特有的功能，声音是人类常用的信息交流工具，通过声音传递信息是人类最重要、最有效、最准确、最方便、最自然的信息交换的方式。
语音信号处理是一门涉及面很广的交叉科学，包含计算机科学、语音学、语言学、声学、生理学、心理学和数学等诸多领域的内容。
随着现代科学的蓬勃发展，人类社会越来越显示出信息社会的特点，犹如衣、食、住、行对于人类是必要的一样，通信和信息交换也成为了人类社会存在的必要条件，不但在人与人之间，而且在人与机器之间每时每刻都需要进行大量的信息交换。