基于DTW算法的语音识别系统实现

合集下载

嵌入式语音识别系统中的DTW在线并行算法

Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＴｅｃａｓｃｌＷａｅｅｈｎｅｓｎｙａｃｐｏｒｍｍｉｇａｄｐｒｌｌｏｕｉｇｈｓｐｐｒｎｒｄｃｄａｈｌｓｉａＤＴｃｎｂｎａｃｄｕｉｇｄｎｍｉｒｇａｎｎａａｌｍｐｔ．ＴｉａｅｔｏｕｅｎｅｃｎｉｏｌｅｐｒｌｌＤＷｍｐｏｅｔｅｒａ — ｍｅｐｒｏｍａｃｏｍｂｄｅｐｅｈｒｃｇｉｏｙｔｍｓｆｅｏｒｈｎｉｅａａ－ｎｉａａｌＴｔｉｒｖｅｌｉｅｒｎｅｆｒｎｅｏｈｔｆｅｅｄｄｓｅｃｅｏｎｔｎｓｓｉｅ．Ａｒｃｍｐｅｅｓｖｎｌｔ
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０・６５２１．３０６ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０００．４ｓ
Ｏｎｉｅｐｒｌｌｄｎｍｉｉｒｉｇａｇｒｈｆｒｌａａｌｙａｃｔｎｅｍｅｗａｐｎｌｏｉｍｏｔｓｅｃｅｏｎｔｎｉｍｂｄｅｙｔｍｐｅｈｒｃｇｉｏｎｅｅｄｄｓｓｅｉ
ｙｉｏＤＷｎｓｊｒｅｖｔｅ，ｈｌｏｔｍｕｅａａｓｕｔｒｓｈｔｔｈｅｕｒｍｎｓｆｎｎｌｒｈ．ＤｒｇｓｆＴａｄｉｏｒａｉｓｔａｇｒｈｓｄｄｔｔｃｅａｆｅｒｑｉｅｔｏｌｅａｏｔｍｕｎｓｔｍａｄｉｖｅｉｒｕｔｔｉｅｏｉｇｉｉｔｅｓｇｆｇｒｇｏｔｐｉｌａｉａｈｍａｉｕｔｄｍｍｒｓｙａｃｌｌｃｔｄ（ｎｅａｅ）ｏａｉｌｌ — ｈｔｅｏｕｎｕｔｒｎｐｔ，ｎｐｌｅｅｏａｎｍｉｌａｏａａｉｆｉｏｍａｗｐｇａｙｄａｙｌｅａｄｒｌｓｄｒｔｃｌａｌｅｓｔａｙｏ

动态时间规整算法在声音识别中的应用

动态时间规整算法在声音识别中的应用随着人工智能技术的不断发展，声音识别技术在我们的日常生活中得到了越来越广泛的应用。

从智能音箱到智能语音助手再到移动设备上的语音识别功能，我们都能够看到声音识别技术的应用场景。

然而，声音识别技术也还存在着许多的挑战，其中一个重要的挑战就是在不同语速和语调下的声音识别。

为了解决这个问题，动态时间规整算法被引入到声音识别中，这种算法可以帮助我们更准确地理解和翻译不同语速和语调下的声音。

什么是动态时间规整算法？动态时间规整算法（DTW）在数据挖掘领域被广泛应用，它是一种将两个时间序列进行对齐的算法。

在实际应用中，DTW主要用于处理两个语音序列之间的对齐问题，也就是说，它可以找出两段语音序列中相似的部分并对齐它们。

这种“对齐”是指将两个时间序列中的数据点一一对应起来，使得它们的距离误差最小化。

DTW算法如何应用于声音识别？传统的声音识别算法在不同语速和语调下的声音上表现不佳。

因为在这种情况下，声音的时间轴是不固定的，不同的人说话的速度和语调都不一样，使得模型很难精确地捕捉到重要的特征。

而动态时间规整算法可以帮助我们处理这种问题，因为它可以将两个时间序列对齐，使得两个时间序列中相似的部分对齐，不相似的部分对齐后也不会影响对整个序列的理解。

使用DTW算法对语音序列进行对齐，可以使得在不同情况下不同人说话的语音数据集具有更好的可比性和匹配性。

另外，DTW算法可以在语音识别中应用于音素/音节时间对齐，可以生成更准确的声学模型，提高语音识别的精度。

实际应用DTW算法已经被广泛应用于声音识别技术中，尤其是在语音翻译和跨语言识别中。

以语音翻译为例，语音翻译需要将说话人的语音转换成文字，并将其翻译成另一种语言。

在语音翻译中，DTW算法可以将不同语言之间的音素对齐，并对准一些相似的单词或短语。

这可以提高翻译的准确性，尤其是在语音速度、口音、语调等方面变化较大时。

总结动态时间规整算法在声音识别中应用是一种创新与进步。

基于DTW算法语音识别系统的仿真及DSP实现

ｍｅｎｔｓａｎｄｐｒｏｖｉｄｅａｇｏｏｄｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎｔｈｅｓｐｅｅｃｈｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．
【Ｋｅｙｗｏｒｄｓ】ＤＴＷ；ｓｐｅｃｔｒｌａｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ；ＤＳＰ；ａｕｄｉｏｃｈｉｐ
ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｓｐｅｃｔｒａｌｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎｉｓｕｓｅｄｉｎｒｆｏｎｔｅｎｄｄｅｎｏｉｓｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｉｓｃａｒｒｉｅｄｏｎｂｙｕｓｉｎｇＭａｔｌａｂ，ａｎｄａｋｉｎｄｏｆｉｓｏｌａｔｅｄｗｏｒｄｓｐｅｅｃｈｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄｗｈｉｃｈｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅ１６ｄｉｇｉｔｌａｓｉｎａｇｌｐｒｏｃｅｓｓｏｒｎａｍｅｄＴＭＳ３２０ＶＣ５５０９．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｓｙｓｔｅｍｃａｎｍｅｅｔｔｈｅｒｅｌ— ａｔｉｍｅｐｅｒｆｏｒｅｎｃｅｒｅｑｕｉｒｅ —

基于DTW和RLS算法的数字稳健识别

ＲＳ算法除噪的原理图如图二所示。Ｌ由于输入的语音信号被背景噪声所污染，应此，在端点检测之前加入一个消噪的
过程。ＲＳ法消噪的原理可由以下式子表示：Ｌ算
ｅ＝ｄ一（）１
ｄ：Ｓ＋Ｃ
Ｙ：ｃｋ
（）２
（３）
其中，Ｃ代表背景噪声，Ｃ代表背景噪声Ｃ的估计，Ｓ代表纯净的语音信号，ｄ为期望信号差信号，理想情况下为纯净的语音信号，在，表时间参数。代
一
自适应滤波器是消噪的核心，系统中用ＲＳ算法来控制Ｌ
Ｋ证明在这种情况下，ＲＳＬ算法要优于其它的自适应算法，最小二乘的准则是：
数字
Ｏｌ
准确率（）％
９７ｌ００９６１０Ｏ１００９８１００９８１０ｏ９８
［：Ｌ
：
２３４５６７８９
ｒ：：ｌ：二
图３数字０，５，９经ＲＳ消噪图Ｌ
∥ ：ｌｌ４ｒ
数字
０１２３４５６７
准确率（）％
６５７５６５７５８５６５６５６５８５７５
曼
～
８９
平均值
７２
表２经过ＲＳ消噪后的识别率Ｌ
其中，
＝
ｃ卅４
（）５
Ｌ１＋Ｊ
Ｍ
Ｍ
ｎＪ
图１数字语音识别框图
２ＲＳ．Ｌ自适应算法递归最小二乘算法（Ｌ）是用来消除语音的背景噪声。ＲＳＲＳ法在精确的还原原始信号方面有很好的表现。很多消Ｌ算在燥的应用中，信号的变化是非常快的，因此，我们需要一种快速的自适应算法来解决这个问题，从这个方面来考虑的话ＲＳ最好的选择方法。过这种消燥处理后，语音的端点检Ｌ是经测将变得容易的多。

基于DTW的说话人识别技术研究

式：
，
Ｄ一 ∑ ｄ］［时间规整情况下两矢量的距离，［］ｄＸ，是第ｉ帧测试矢量ｘ和第ｉ帧模板矢量Ｙ．之间的距离测度，一般这个距离测度采用欧氏距离的平方，如下式所示：
想，解决了语音发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早，为经典的一种算法。较设测试语音参数共有Ｉ帧矢量，测试语则音模板的特征矢量序列为ｘ＝Ｘ、。（。Ｘ、… 、，ｘ）参考语音参数共有Ｊ，则参考模板的特征矢帧量序列为Ｙ＝Ｙ、 … 、１。且，（．Ｙ、Ｙ） ≠Ｊ，动态则时间规整就是要找到一个时间规整函数』＝州它将测试矢量的时间轴ｊ线性地映射到参非考模板的时间轴ｊ二并使该函数ｗ满足下ｊ，
】概述
对说话人识别的研究始于２０世纪３０年代，早期的工作主要集中在人耳听辨实验和探讨听音识别的可能性方面。而对说话人自动识别的研究则起始于２０世纪６Ｏ年代，近几十年来，在这一技术的研究上取得了重大的进展，并在许多领域得到了应用ｌｌｌ。主要讨论了ＤＷ算Ｔ法在说话人识别技术中的应用，通过编程做了个基于ＤＷ的说话人识别系统，并对仿真Ｔ实验数据进行了分析。２基于动态时间规整（Ｔ的说话人识ＤＷ）别方法的算法实现２１．基于动态时间规整（Ｔ的说话人识ＤＷ）
一
预加重的目的在于消除唇辐射的影响，提升语音高频部分，使语音信号的频谱区域平坦，被广泛使用的预加重网络是一固定的数字系统，信号方程为：ｓｎ＝（）０９（一）（）ｓ一．ｓ１ｎ５ｎ其Ｚ变换的传递函数为：

基于DTW的孤立词语音识别研究

Ｈ（）一１一（）１
２０
皆０１０
０
５０
１０Ｏ
１５０
２Ｏ０
式中ａ为预加重系数，ａ取值为０９１０之间的数，．一．
一
箬
０
般取值为ｄ一０９。．５语音处理中的窗是与短时分析紧密联系的，加窗的而
图２数字 … 的端点检测结果３’
语音信号的特征参数主要有：量、度、零率、能幅过频谱、谱和功率谱等，常用的特征提取方法有：性预测倒其线
倒谱参数ＩＣＣ和Ｍｅ倒谱系数ＭＦＣ。线性预测倒谱ＰｌＣ参数ＬＣＰＣ是从人的发声模型角度出发，用线性预测编利
图5放宽起始点后的区域限制在放宽端点限制的dtw算法中累计距离矩阵中的元素1212132131不是根据局部判决函数计算得到的而是直接将帧匹配距离矩阵的元素填入自动从其中选择最小的一个作为起点对于终点也是从放宽终点的允许范围内选择一个最小值作为参考模式和测试模式的匹配距离
第１卷第２１期
２１年２０２月
明显。
从包含语音的一段信号中确定出该语音的起始点及
终止点的过程为语音端点检测。在孤立词识别中，定单确词语音信号的起始端点可以减少量的计算，高语音识别提的效率。目前常用的端点检测的方法有短时能量、时过短零率和双门限端点检测等方法。图２是数字 “ ” 端点检３的测结果，中红色线为检测到的语音信号起始点和终止其

《语音信号处理》实验5-DTW算法实现及语音模板匹配

华南理工大学《语音信号处理》实验报告实验名称：DTW算法实现及语音模板匹配姓名：学号：班级：10级电信5班日期：2013年6 月17日一、实验目的运用课堂上所学知识以及matlab工具，利用DTW(Dynamic Time Warping，动态时间规整)算法，进行说话者的语音识别。

二、实验原理1、语音识别系统概述一个完整特定人语音识别系统的方案框图如图1所示。

输入的模拟语音信号首先要进行预处理，包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等,然后是参数特征量的提取。

提取的特征参数满足如下要求：(1)特征参数能有效地代表语音特征,具有很好的区分性；(2)参数间有良好的独立性；(3)特征参数要计算方便,要考虑到语音识别的实时实现。

图1 语音识别系统方案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。

2、语音信号的处理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。

考虑到语音中各段在不同的情况下持续时间会产生或长或短的变化，因而更多地是采用动态规划DP的方法。

改进的DTW算法在实时语音辨识系统中的应用

（，）（一１ｉｉ一１ｉ、，一１和（一１ｉ２。习么）ｉ，一）Ｉ５（ｉ）ｉ，一定选择这三个距离中的最小者所对应的
黑龙江省教育厅科研课题（２０５资助１５１０）１第一作者简介：曹茂俊（９９，，１７一）男讲师，硕士，研究方向：智能优化算法。通信作者简介：尚福华（９２）男，１６一，教授，博士，研究方向：量子计算和智能优化。
离，即求出帧匹配距离矩阵，是在帧匹配距离矩阵二
基于ＤＷ的实时语音辨识系统的关键。Ｔ
在分析现有方法的基础之上，对两个长度分针别为 Ⅳ和的时间序列，以少量的存储空间为代价
中找出一条最佳路径。搜索这条路径的过程可
２００９年ｌ２月１日收到中国博士后科学基金（０８４０２）２００４９３、
黑龙江省自然科学基金（２０－１和Ｆ０７ｌ）
以描述如下：搜索从（，）出发，于局部路径约１１点对
束如图２点（ｉ可达到的前一个格点只可能是，ｉ，）
点作为其前续格点，时此路径的累积距离为：这
Ｄ（ｉ）＝ｄＴｉ）尺（）＋ｍｉＤ（一１ｉ曹茂俊，：等改进的ＤＷ算法在实时语音辨识系统中的应用Ｔ
１５６３
Ｄ（ｉ，一１ｉ～１，ｉ一１ｉ）Ｄ（，～２｝）

基于DTW改进算法的孤立词识别系统的仿真与分析

(
引言
.!/ 是把时间规整和距离测度计算结合起来
［ %］，它利用动态时间伸缩算的一种非线性规正技术
法有效地解决了孤立词识别时说话速度不均匀的难题，是语音识别中较为经典的一种算法。由于算法较易实现，对硬件要求也不高，因此广泛用于小词汇量孤立词语音识别和小词汇量连接词语音识别系统中。但是， .!/ 算法对端点检测的精度依赖性较大，而且运算量较大。笔者对 .!/ 算法进行了深入研究，提出了一种改进的端点检测算法，同时采用了一种改进的 .!/ 算法进行了仿真。仿真数据表明，改进的算法能有效的减少识别时间和存储量，提高系统性能。
图’ 传统端点检测算法的检测结果
由此可以得出对 % 和 $ 长度的限制条件，如（)）和（*）所示，当不满足这两个条件时，认为这两者差别实在太大，无法进行动态弯折匹配。 !% ( $ ! ’ （)）（*） !$ ( % ! ! 在 ! 轴上的每一帧不需要与 & 轴上的每一帧进行比较，而只与 & 轴上相邻的部分帧进行比较。对于虽然所要比较的 & 轴上的帧数不 ! 轴上每前进一帧，同，但弯折特性是一样的，累积距离是由下式实现的：（ (，（ (，［’ （ ( ( "）， ’ ) ）& * ) ）# +,（ ( ( "，， ’ ) ( "）（ ( ( "，］ ’ ) ( !）由于 ! 轴上每前进一帧，只需要用到前一列的累积距离，所以只需要两个列矢量 ’ 和 * 分别保存前一列的累积距离和计算当前列的累积距离，而不用保存整个距离矩阵。这样就可以实现减少存储量和存储空间的目的。 ! ;!

基于DTW的语音识别应用系统研究与实现

度 ,会跳过一些短时噪音 ,但是端点的检测误差增加 ,对 D W 这种端点非常敏感的算法几乎是致命 T
的.窗长取一合适的中间值固然可以减少窗长过短和过长的消极影响,但毋庸置疑也减弱了其积极的
一

面. 笔者提出一种策略能够比较精确地检测端点 ,同时能避免窗长过短引起的弊端 ,并在实现的系
统中采用了这一策略 ,取得了良好的效果 .
窗长可变的语音策略及算法如图 1 示 L . 所 3 】
12 端点检测的抗噪性 .
考虑到计算机的工作环境在室外 ,因此在程序调试时特别增加了白噪声 ,结果发现加噪之后对端点检测影响比较大 . 例如 :在一定强度的用窗函数对采样的语音信号白噪声下 ,笔者调好了作为端点检测的过零率和能量值 ,端点检测准确率达 9 9% 以上 ( 人直接观察语音波形检测端点相比 ) 与 ,但当改变环境噪声后 ,端点的检测准确率则只有 8 2% . 这样就提出了如何能适应环境
确检测端点的方法.
在检测语音信号的端点时 ,一般采用平均能量或平均幅度值与过零率相乘的方法来判断.如果所
取窗长度较小 ,显然能够比较精确地检测到语音的端点 ,但会使运算量加大识别速度减慢 ,同时会把
一
些短时的脉冲噪音误认为语音 ,从而产生错误的识别 . 如果所取窗长较大 ,可以加快语音处理的速

基于非线性取值DTW算法的鲁棒性语音识别系统

Ｕｎｌｉｋｅｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａ１ＤＴＷ（ＤｙｎａｍｉｃＴｉｍｅＷａｒｐｉｎｇ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ｗｈｉｃｈｓｅｒｃａｈｆｏｒｔｈｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅｗｏｒｄｗｉｔｈｍｉｎｉｍｕｍ
ｍｉｎｉｍｕｍｍｅｄｉｎａｄｉｓｔｎｃａｅｆｒｏｍｔｈｅｕｎｋｎｏｗｎｓｐｅｅｃｈｗａｖｅｆｏｒｍｗａｓｓｅａｒｃｈｅｄｆｏｒ．ＤＴＷｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｓＣｎａｂｅｉｍｐｒｏｖｅｄｓｕｂｓｔａｎｔｉａｌｌｙ．Ｉｎｔｈｉｓａｐｐｒｏａｃｈｙｉｅｌｄｓ，ＤＴＷｒｅｃｏｎｉｇｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｉｓｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈａｔｏｆｔｈｅＨＭＭｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｔｒａｉｎｉｎｇｉｓｓａｖｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＤＴＷ；ｓｈｏｒｔｔｉｍｅｅｎｅｒｙ；ｒｇｕｎｎｉｎｇｓｐｅｃｔｕｍｒｆｉｌｔｅｒｉｎｇ；ｎｏｎｌｉｎｅａｒｍｅｄｉｎａｉｆｌｔｅｒ
ＺＨＡＮＧＹｕｘｉｎ．ＤＩＮＧＹａｎ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＣｈａｎｇｃｈｕｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈｎｇａｃｈｕｎ１３００２２）

基于机器学习的语音识别系统设计与实现

基于机器学习的语音识别系统设计与实现语音识别系统是指将语音信号转换为对应的文字或命令的技术系统。

近年来，随着机器学习技术的不断发展与应用，基于机器学习的语音识别系统得到了广泛的关注和研究。

本文将介绍基于机器学习的语音识别系统的设计与实现，并讨论其应用领域、关键技术和挑战。

一、应用领域基于机器学习的语音识别系统广泛应用于语音助手、智能音箱、电话语音识别、语音翻译等领域。

它能够实现方便快捷的人机交互，提高人们对计算机的操作和控制效率，推动智能化应用的发展。

二、系统设计与实现1. 数据采集与预处理语音识别系统的第一步是收集并预处理语音数据。

通常会采集大量的语音样本，包括来自不同说话人的不同语音单元，以确保系统的鲁棒性。

采集的语音数据需要经过预处理，包括语音分帧、语音去噪、音调归一化等步骤，以保证输入的语音数据质量。

2. 特征提取与表示特征提取是将语音信号转换为机器学习算法可接受的数学形式的过程。

常用的特征提取方法包括MFCC（Mel频率倒谱系数）和PLP（偏移谱线性预测系数）等。

这些特征能够捕捉语音信号的频谱特征，并且对噪声具有一定的鲁棒性。

3. 训练模型在语音识别系统中，常用的机器学习算法包括隐马尔可夫模型（HMM）和深度神经网络（DNN）。

通过使用带有标注的语音数据集进行模型训练，可以使系统逐渐学习到语音信号与文本之间的映射关系。

而在模型训练过程中，还可以利用大规模数据和GPU加速技术，以提高模型的准确性和性能。

4. 解码与后处理解码是将音频数据转换为对应的文本或命令的过程。

在解码阶段，语音识别系统会根据模型学习到的语音特征与文本之间的对应关系，选择最有可能的文本输出。

针对不同的场景，还可以应用后处理技术来进一步提升识别结果的准确性。

三、关键技术1. 深度学习随着深度学习技术的快速发展，特别是深度神经网络（DNN）在语音识别领域的广泛应用，语音识别系统的准确性和性能得到了极大的提升。

DNN能够自动提取高级特征并建模语音信号的复杂结构，从而实现更准确的语音识别。

基于改进DTW的机器人语音指令识别系统研究

２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＥｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇ，ＬｉａｏｎｉｎｇＳｈｉｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｆｕｓｈｕｎ１１３００１，Ｃｈｉｎａ）
ｉｓｐｅｒｆｏｒｍｅｄｈｅｅ．ｒＩｍｐｒｏｖｄｅｖｏｉｃｅｅｎｄｒ＇ｏｉｎｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｉｍｐｒｏｖｄｅＤＴＷｌｇａｏｉｔｒｈｍｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔｈａｓｂｅｅｎｐｒｅｓｅｎｔｅｄｉｎｈｉｔｓｐｒｏ — ｐｏｓｅｄｉｄｅｎｉｔｉｃｆａｉｔｏｎｌｇａｏｉｒｔｈｍｉｎＭＡＴＬＡＢ７．０，ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｈａｔｔｈｅｔｐｒｏｐｏｓｄｅｍｅｈｏｔｄＣｎａｉｍｐｏｖｒｅｔｈｅｅｃｒｏｇｎｉｉｔｏｎｒａｔｅ
胡亚洲，王新民，曹江涛
（１．西北工业大学自动化学院，陕西西安７１０１２９；２．辽宁石油化工大学信息与控制工程学院，辽宁抚顺１１３００１）
摘要：动态时间规整（ＤｙｎａｍｉｃＴｉｍｅＷａｒｐｉｎｇ）是语音识别中的一种经典算法，该算法简单有效，在实现孤立词识别系统

基于DTW算法的哼唱检索系统的设计

ＳｇａＰｏｅｓｎ．９９ｉｎｌｒｃｓｉｇ１９
［］ａｅ，ｏｅ．ｖｌｔｎｏｍｅｏｒｅａａｎｉｔｅｕｔｉａ［．５ＭｈｒｂｒＣＥａａｏｆｔｄｆｐｒｉｇｇｉｄｄｅｓｎｌＪＲｔｕｉａｈｏｓｔｄｉｚｇｓ］
［］ｌｒｓ，ＳｔＡｅ．ｄｎｉｃｔｎｏｅｃｎｒｕｕｓｇｔｅｓａｎｒｎ３Ｃａｉｅ．ｏｒＩｅｔａｏｆｈｅｔｌｌｓｉｃｎｅａｄｓＪｏｓｉｆｉｔａｓｃｕｎｈ
ＭＩ］Ｊｒａｏｅｒａｉｏｙ１９．Ｒ［．ｏｎｌｆｕｏｄｌｇ．７ＪｕＮｒｏ９
表１实验结果
用户哼唱片段长度５Ｓ１Ｓ０
第一首日＝自Ｕ前五首第一首Ｈ＝自Ｕ前五首命中率
７．％８３％８．％７％８．％９．％４４３７１８７６１０７
平均检索时间
ｌ２理示意图Ｔ
２２歌曲中片段开头和结尾的选取方法．因为音乐特征已经被整合为一维数组的形式，而且音长的特征已
意。义ｏ
【参考文献】
［］１李晨周明全结合语音识别技术的音乐哼唱检索研究【】西北大学，０８Ｄ，２０．［３２ｔ唠．音乐检索现状及发展趋势研究明．科技广场，０８２０．
经被表示成音符的重复次数对于一般用户．哼唱片段的最小节拍其时间与标准歌曲库中歌曲的最小节拍时间肯定不一样，但对于用户自己哼唱时的各个音符之间的时间对应关系还是可以用公式（、５表４）（）示的所以在此假设长度一样每次进行ＤＷ匹配时、Ｔ截取歌曲特征数组第一个元素开始与用户哼唱长度一样的片段，构成一个正方形，计算两片段之间的距离为。然后每次将正方形向后移动一个元素计算距离．直到最后一个元素结束一最后将这首歌曲中与哼唱片段距离最短的片段作为匹配片段．该距离为这首歌的匹配距离将库中所有歌曲与哼唱片段的距离排序．选出与哼唱片段最短的５首歌．供用户参考。

基于DTW的语音识别在MATLAB中的实现方法浅析

基于DTW的语音识别在MATLAB中的实现方法浅析作者：韦春丽霍春宝来源：《数字技术与应用》2011年第12期摘要：本文阐述了基于DTW的非特定人语音识别的基本原理与实现方法。

该语音识别系统预先建立标准语音模板库与三名待测者的语音模板的方法，然后结合MATLAB中自带voicebox语音工具箱及相应语音处理函数的编写，成功的实现了数字1-10的孤立词的语音识别，识别成功率统计达到90%以上。

关键词：语音识别端点检测特征参数 DTW算法中图分类号：TN912 文献标识码：A 文章编号：1007-9416(2011)12-0184-021、语音识别系统概述语音信号是一种典型的非平稳信号，并且在录音过程中不免受到电噪音，呼吸产生的气流噪音以及录音环境下的突发噪音的影响，所以语音信号要经过预滤波、采样量化、分帧、加窗、预加重、端点检测等预处理过程后才可以进行下一步的特征征参数提取等工作。

在接下来的语音训练阶段，我们将那些信号状态良好，携带噪声小且特征参数稳定的语音信号作为指定词条的模板，进而为每个词条创建一个模板并保存为模板库。

在识别阶段，语音信号经过相同的通道生成测试模板，用相同的方法计算测试模板的特征参数后，将其与模板库模板的特征参数进行匹配，配分数最高的参考模板作为识别结果。

2、语音信号的录入语音信号的采集方法有很多，鉴于该系统是在MATLAB上实现，且MATLAB本身提供了一定的音频处理函数，因此我们完全可以采用在MATLAB中先完成录音函数的编写，然后再结合windows自带的录音设备进行录音。

录音得到的wav文件即是经过预滤波采样和量化的语音。

利用soundview读所录入的文件时，会弹出一个GUI界面，并可以通过输出设备对所录语音进行回访，该GUI界面如图1所示。

单击Play Again按钮可可回放，单击Done按钮可关闭界面。

3、语音信号的预加重我们知道，对语音识别更有用的是语音的高频部分，而对于语音信号的频谱，通常是频率越高幅值越低。

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。

基于DTW和HMM算法的语音识别系统对比研究

随着人们对人机交流技术的要求越来越高，语音识别技术应确定模型的参数。针对以上三个问题，可分别用前向．向算法，ｉｒｉ法和后Ｖｔｂ算ｅ运而生。语音识别是将语音信号转换成相应文本的高技术，是一种重要的人机交互技术【。在近二十年，越来越多高水平的研究ＢｕＷｅｈ算法改进，１】ａｍ— ｌｃ改进后的ＨＭＭ算法较传统算法在识别率机构和企业加入到语音识别的研究领域，并开始向市场上提供产方面有了明显的提高。（）算法比较三品。其中具有代表性的产品有微软的Ｗｈｓｅｉｒ系统，Ｇｏｌ的ｐｏｇｅ基于模版匹配技术的ＤＷ算法和基于随机过程理论的ＴＷｏｄｅｒｈ系统，苹果的Ｓ系统等。ｒａｃＳｉｔｆ语音识别最重要的性能指标就是识别率，而识别率十分依赖ＨＭＭ算法是比较有代表性的孤立词识别算法。Ｔ算法应用动ＤＷ特征参数的训练和识别模型。常用的模式匹配和模型训练技术主态规划的方法解决了语音信号特征参数序列时间对准问题，克服要有动态时间归整算法和隐马尔可夫算法。文中就这两种算法特了语速的差异。Ｔ算法适用于训练样本较少的情况下，ＤＷ训练过点进行了分析和改进，对基于改进后的算法建立的语音识别系统程简单，识别过程较复杂，多用于特定人孤立词语音识别系统。进行了性能评估和对比。ＨＭＭ算法ＨＭＭ运用状态序列描述观测向量的时间逻辑，语音识别算法通过多变量混合高斯分布表现观测向量序列的空间分布【。为了４Ｊ（）动态时间归整算法一获得高识别率，ＨＭＭ算法需要大量的训练样本和存储量，训练发音具有随机性，同一个人在不同时间，不同场合对同一个过程要耗费较多时间，识别过程较简单，多用于连续大词汇量语字的发音长度都不是完全一样的。在语音识别的模版匹配中，这音识别系统。些长度不一的发音将降低系统的识别率。为了解决这一问题，我二、系统设计实现们引入动态时间归整算法（ｙａｉＴｍｅＷａｉ，ＤＷ）。在ＤｎｍｃｉｒｎｐｇＴ语音识别系统由预处理、特征提取、模型库和模式匹配等四语音识别中，Ｔ算法是较早出现，较为经典的算法，是基于个基本单元构成。系统的基本结构如图１示：ＤＷ它所动态规划（ＰＤ）的。ｊ提取参考语音信号的特征参数存入特征模板库建立参考模板，取待识别语音号的特征参数建立测试模板。Ｔ算法就是提ＤＷ计算参考模板和测试模板各帧矢量之间的距离之和，总距离越小说明相似度越高，最后选取最小的总距离作为匹配结果。这种识别算法虽然较为简单、有效，但是计算量大，存储空间占用多，响应时间长。因此，文中对该算法进行改进，以避免以上缺点。改进后的ＤＷ算法将归整函数限制在一个平行四边形中（Ｔ其图１语音识别系统的原理框图［５］中两条边的斜率为１，另外两条边的斜率为２。在计算总距离／２）（）预处理一时只需计算平行四边形之内各交点的匹配距离和累积距离，这样通过话筒将语音信号变成电信号输入到语音识别系统中。首减少了计算量，提高了系统的反应速度，节省了存储空间。先对信号进行一系列的预处理，包括采样、量化、加窗、端点检（）隐马尔可夫算法二测、预加重等。隐马尔可夫模型是在马尔可夫链基础上发展起来的～种语音采样和量化就是将离散信号分别在时间上和幅度上转化成离信号统计模型，自从用来描述语音信号后，该模型迅速发展，使散形式。为了滤除低频干扰，提升信号高频部分，对信号进行预得ＨＭＭ理论逐渐成为语音研究中的热点，语音识别的主流技术。加重处理。由于系统对信号的处理都是以短时为前提的，这就要隐马尔可夫模型ＨＭＭ是一个双重随机过程，一重是可直接将信号分割成许多语音段，即对语音信号分帧、加窗处理。原始观测的马尔可夫链，用于描述状态的转移；另一重是隐含在观察语音信号往往包含无音段和有音段，端点检测就是运用数字处理序列中的随机过程，用于描述状态和观察值之间的统计对应关系。技术来判断各语音段的起点和终点，从而找到有用的语音成分。将ＨＭＭ用于语音识别系统前，必须解决三个基本问３】：文中使用基于短时能量和短时平均过零率的检测方法判定语音信１型评估．模号的起始点和终止点，即双门限比较法。已知一个观察序列和一个ＨＭＭ模型，如何计算由此模型产（）提取特征参数二生此观察符号序列的输出概率。经过预处理的语音信号中并不是所有信息都是有用的，这就２优状态序列搜索．最需要将语音信号经过一次变换，去掉冗余部分，提取代表语音本已知一个观察序列和一个ＨＭＭ模型，如何确定一个最佳状质的特征参数。文中采用近年来运用比较广泛的Ｍｅ频率倒谱参ｌ态序列，使之产生的观察序列的概率最大。数，先将频谱转变为美尔频标的非线性频谱，接着再转换到倒谱３型训练．模域上Ｉ。ＭＦＣ参数充分考虑了人耳的听觉特性，有很高的稳健Ｃ已知一个观察序列和一个ＨＭＭ模型，如何根据观察序列来

基于人工智能的语音识别系统设计与实现

基于人工智能的语音识别系统设计与实现基于人工智能的语音识别系统设计与实现摘要：语音识别系统是一种基于人工智能的技术，旨在将人类语音转化为文字或者命令。

本论文旨在介绍基于人工智能的语音识别系统的设计与实现。

首先，我们将介绍语音识别系统的原理与工作原理，包括信号预处理、特征提取与分类器。

接着，我们将详细介绍语音信号的预处理方法，包括噪音消除与语音分段。

然后，我们将介绍特征提取的方法，包括时域与频域特征提取。

最后，我们将介绍常用的分类器模型，包括隐马尔可夫模型、深度神经网络和转移学习等。

通过对这些技术的综合应用，我们可以实现高效准确的语音识别系统。

关键词：人工智能、语音识别、信号预处理、特征提取、分类器1. 引言语音识别技术是一种允许计算机将人类语音转化为文本或命令的技术，是近年来人工智能领域的研究热点之一。

随着人工智能技术的快速发展，语音识别系统已经广泛应用于语音助手、智能家居、自动驾驶等各个领域。

本论文将介绍基于人工智能的语音识别系统的设计与实现，旨在提供一个较为全面的概述，以帮助更多人开展相关研究。

2. 语音识别系统原理语音识别系统一般包括三个主要模块：信号预处理、特征提取和分类器。

信号预处理模块用于去除语音信号中的噪音和干扰，提高信号的质量。

特征提取模块用于从语音信号中提取关键特征，并将其表示为计算机可以处理的形式。

分类器模块则用于将提取的特征与已知模式进行匹配，从而实现语音的识别与分类。

3. 语音信号的预处理语音信号预处理是语音识别的第一步，其主要目的是去除信号中的噪音和干扰，提高信号的质量。

常用的预处理技术包括噪音消除和语音分段。

3.1 噪音消除噪音消除是一种常见的信号处理技术，其目的是将语音信号从环境噪声中分离出来。

常用的噪音消除方法包括滤波、谱减法和自适应滤波等。

滤波方法是一种基于数学模型的噪音消除方法，其通过对信号进行滤波来降低噪音的影响。

谱减法是一种基于频域的噪音消除方法，其通过将频谱中的噪音部分减去，来恢复原始语音信号。

基于DTW算法的语音识别原理与实现

基于DTW算法的语音识别原理与实现[摘要]以一个能识别数字0～9的语音识别系统的实现过程为例，阐述了基于DTW算法的特定人孤立词语音识别的基本原理和关键技术。

其中包括对语音端点检测方法、特征参数计算方法和DTW算法实现的详细讨论，最后给出了在Matlab下的编程方法和实验结果。

[关键字]语音识别；端点检测；MFCC系数；DTW算法[中图分类号]TN912.34[文献标识码]APrinciple and Realization of Speech Recognition Based on DTW AlgorithmAbstract With an example of the realization of a 0~9 identifiable speech recognition system, the paper described the basic principles and key technologies of isolated word speech recognition based on DTW algorithm, including method of endpoint detection, calculation of characteristic parameters, and implementation of DTW algorithm. Programming method under Matlab and experimental results are given at the end of the paper.Keyword speech recognition; endpoint detection; MFCC parameter; DTW algorithm0引言自计算机诞生以来，通过语音与计算机交互一直是人类的梦想，随着计算机软硬件和信息技术的飞速发展，人们对语音识别功能的需求也更加明显和迫切。

信号分析与处理论文

武汉工程大学（硕、博士）研究生试卷本考试课程名称信号分析与处理考试考查学科专业检测技术及自动化装置学号 *********姓名金璐基于DTW的孤立词语音识别方法研究1 绪论随着计算机技术的飞速发展，电脑己经走入千家万户，给人类带来了无穷的便捷。

与此同时，人们对计算机的智能化要求也越来越高，当然最突出的需求体现在人机接口上。

如果能实现人机之间的直接对话，让“机器”听懂人的语言，并根据其信息去执行人的意图，那么这无疑是最理想的人机智能接口方式，因此语音识别作为一门极具吸引力的学科应运而生，很多专家指出语音识别技术将是未来十年信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。

1.1 研究背景及意义语言在人类的的智能组成中充当着很重要的角色，人与人之间的交流和沟通大部分是通过语言的方式有效的完成。

作为人与人之问交流最方便、自然、快捷的手段，人们自然希望它成为人与计算机交流的媒介。

随着数字信号处理及计算机科学的飞速发展，人们对实现人机对话产生越来越迫切的要求，使得语音识别技术近年来得到了迅速的发展，语音识别技术的研究进入了一个比较成熟的时期。

语音识别是一门交叉科学，它综合了声学、语言学、语音学、生理科学、数字信号处理、通信理论、电子技术、计算机科学、模式识别和人工智能等众多学科。

也是人机交互最重要的一步。

1.2 语音识别的国内外研究现状通过语音传递信息是人类最重要，最有效，和最方便的交换信息的形式，语音识别主要指让机器转达人说的话，即在各种情况下，准确的识别出语音的内容，从而根据其信息，执行人的各种意图。

广义的语音识别包括说话人的识别和内容的识别两部分。

这里所说的语音识别，是指内容识别方面。

采用计算机进行语音识别到现在已经发展了50年。

从特征参数上改进，采用各种办法进行语音增强是一个研究方向，但是到目前为止，还没有一种办法能把语音信号完美地从噪音环境提取出来。

语音识别有广泛的商业化运用前景，主要可以分为通用场合和专用场合两个方面。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

基于DTW算法的语音识别系统实现
作者：吴晓平，崔光照，路康
作者单位：郑州轻工业学院信息与控制工程系,河南省,郑州市,450002
刊名：
电子工程师
英文刊名：ELECTRONIC ENGINEER
年，卷(期)：2004,30(7)
被引用次数：13次
1.祝晓阳;卢中宁;崔光照数字信号处理芯片TMS320VC5402的语音接口设计[期刊论文]-郑州轻工业学院学报(自然科学版) 2002(02)
2.陈志鑫;郭华伟基于TMS320C54xDSP的实时语音识别系统[期刊论文]-半导体技术 2001(04)
3.张勇C/C++语言硬件程序设计 2003
4.楼顺天基于MATLAB的系统分析与设计 2000
5.赵力语音信号处理 2003
1.石太佳.王晓君基于LPMCC的语音识别系统实现[期刊论文]-电声技术 2010(1)
2.舒鹏飞.颜卫.徐魁基于ADSP的语音识别系统[期刊论文]-科协论坛（下半月） 2009(7)
3.吕涛.刘百芬.燕贤青一种基于定点DSP的语音识别算法实现[期刊论文]-华东交通大学学报 2008(6)
4.张钢.朱铮涛.何淑贤应用DTW的语音(声纹)鉴别技术研究[期刊论文]-中国测试技术 2007(2)
5.白志强.唐永哲基于动态时间规整的飞控系统故障诊断[期刊论文]-计算机仿真 2007(1)
6.王佑民.江城.吴丰博用FPGA实现基于内容的音频检索系统[期刊论文]-中国制造业信息化 2007(17)
7.何燕玲.马建国声控机器人的特定人孤立词汉语识别系统设计[期刊论文]-西南科技大学学报（自然科学版）2006(1)
8.杨占军.杨英杰.王强基于DSP的语音识别系统的设计与实现[期刊论文]-东北电力大学学报（自然科学版）2006(2)
9.王振浩.杜凌艳.李国庆.高树永动态时间规整算法诊断高压断路器故障[期刊论文]-高电压技术 2006(10)
10.高丙朋基于DSP的小词汇量语音识别系统[学位论文]硕士 2006
11.贺翠英说话人识别研究及DSP实现[学位论文]硕士 2006
12.白志强飞行控制系统故障检测研究与仿真软件开发[学位论文]硕士 2006
13.田强基于Sphinx汉语语音评价系统探讨[学位论文]硕士 2005
本文链接：/Periodical_dzgcs200407007.aspx。