基于MATLAB的语音端点检测
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MATLAB语音信号检测分析及处理
基于MATLAB语音信号检测分析及处理目录一、内容概述 (2)1. 研究背景与意义 (3)2. MATLAB在语音信号处理中的应用 (4)3. 论文研究内容及结构 (5)二、语音信号基础 (6)1. 语音信号概述 (8)2. 语音信号的特性 (9)3. 语音信号的表示方法 (10)三、MATLAB语音信号处理工具 (11)1. MATLAB语音工具箱介绍 (12)2. 常用函数及其功能介绍 (13)四、语音信号检测与分析 (15)1. 语音信号检测原理及方法 (16)2. 语音信号的频谱分析 (18)3. 语音信号的时频分析 (19)4. 语音信号的端点检测 (20)五、语音信号处理算法研究 (21)1. 预加重处理算法 (22)2. 分帧与加窗处理算法 (23)3. 预处理算法 (24)4. 特征提取算法 (25)5. 模式识别与分类算法 (26)六、语音信号处理实验设计与实现 (27)1. 实验目的与要求 (28)2. 实验环境与工具配置 (29)3. 实验内容与步骤 (30)4. 实验结果分析与讨论 (31)七、语音信号处理应用案例 (32)1. 语音识别系统应用案例 (33)2. 语音合成系统应用案例 (34)3. 语音情感识别应用案例 (35)4. 其他领域应用案例 (36)八、总结与展望 (38)1. 研究成果总结 (39)2. 研究不足与问题剖析 (40)3. 未来研究方向与展望 (41)一、内容概述语音信号捕捉与预处理：介绍如何使用MATLAB捕捉语音信号，包括从麦克风等输入设备获取原始语音数据，并对信号进行预处理，如去除噪声、增强语音质量等。
特征提取：详述如何从预处理后的语音信号中提取关键特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等，以便进行后续的模型训练或识别。
语音信号检测分析：探讨基于MATLAB的语音信号检测分析方法，包括端点检测、语音活动等检测算法的实现，以及基于统计模型、机器学习模型的语音信号分析。
基于MATLAB的汉语数字语音识别系统
（ 河南理工大学 电气学院 ， 河南 焦作 ４４０） ５ ０ ０
摘
要： 应用动 态时间规整 （Ｔ 为识别 算法， 用Ｍ Ｃ （ Ｅ 频率倒谱 系数） Ｄ Ｗ） 采 Ｆ ＣＭ Ｌ 为主要语音特 征参数 ， 建立 了一 个汉
语数字语音识别 系统 ， 中包括语音信号 的预 处理 、 其 特征 参数的提 取 、 别模板 的训练、 别匹配算 法； 识 识 同时 ， 出利 提 用 ＭＡ Ｌ Ｂ图形用户界 面开发环境设计语音识 别 系统界 面 ， ＴＡ 设计 简单 ， 用方便 ， 使 系统界 面友好 。
为 了体 现语 音 的动态 特性 及能 量对 语音 区分 的作 用 ， 在 上述 语 音 特征 矢 量 中加 人 了一 阶差 分 ＭＦ Ｃ 还 Ｃ 及 其 一 阶能 量 和一 阶差分 能 量 ， 中能量 参 数 用语 音 其
平 均能 量进 行 了归一 化 。
３ 训 练 与识 别
路 径不 是 随 意选 择 的 ， 因为任 何 一种 语 音 的发 音快 慢 都有 可 能变化 ， 但是 其各 部分 的先后 次 序不 可能 改变 ， 因此 所选 的路 径必 定是从 左 下角 出发 ， 在右上 角结 束 ，
一
ｘｋ ｚ ） ／ ． （一 ｎ （一 （ｅ Ｋ． ｉ ∑ ）
尸 ） ｘｋｌ （＝ｌ（ 。 ）．
。
（ １ ）
（ ２ ）
其中 ， 为 ５２ ｌ 点。然后再求信号能量谱 ， ： 即 ５ 根据 （ ） ） ４ 式进行频率弯折 ， 在弯折后 的频率轴 上取等间隔滤波器组在频域对功率谱进行滤波．
４ 对加窗后的语音信号进行 ５ ２ ） １ 点离散傅立叶变
换（ Ｆ ， ： Ｄ Ｔ） 即
用过零率找到语音端点的相对精确位置 ， 分解 出每一 个 语 音段 。 个实例见 图 ２ 其 中 ５ ， 表示无 声段 ，表示 有声 ， 段 ， 示 有 声 段 结束 后 的无 声 部 分 。从 图 中可 知 有 Ｈ表
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}
matlab-端点检测程序(完全注释版)
端点检测程序第一部分：常数设置%常数设置FrameLen = 240;%指定帧长FrameInc = 80;%指定帧移，每一帧中未重叠的部分amp1 = 10; %初始短时能量高门限amp2 = 2; %初始短时能量低门限zcr1 = 10; %初始过零率高门限zcr2 = 5;%初始过零率低门限maxsilence = 8; % 8*10ms = 80ms%语音段中允许的最大静音长度，如果语音段中的静音帧数未超过此值，则认为语音还没结束；如果超过了该值，则对语音段长度count 进行判断，若count<minlen，则认为前面的语音段为噪音，舍弃，跳到静音状态0；若count>minlen，则认为语音段结束；minlen = 15;% 15*10ms = 150ms%语音段的最短长度，若语音段长度小于此值，则认为其为一段噪音status = 0; %初始状态为静音状态count = 0; %初始语音段长度为0silence = 0; %初始静音段长度为0第二部分：过零计算tmp1 = enframe(x(1:end-1), FrameLen, FrameInc);%分帧处理，tmp1和tmp2为分帧后形成的二维数组tmp2 = enframe(x(2:end) , FrameLen, FrameInc);%语音信号是一种典型的非平稳信号，但是语音信号具有短时平稳性,因此在处理中要对采样的语音信号进行分割成一帧一帧的短时语音序列。
分帧处理有利于对语音信号进行准确的分析 并且能够提高识别率 这时再分别求出每帧的短时能量和短时过零率signs = (tmp1.*tmp2)<0;%当 tmp1.*tmp <0 的时候，说明tmp1>0,tmp2<0 或tmp1<0,tmp2>0;即信号过零点。
diffs = (tmp1 -tmp2)>0.02;%当信号过零点，而tmp1与tmp2距离又过近（<0.02）的话就认为是噪音，舍去.zcr = sum(signs.*diffs, 2);%定义语音信号Xn(m)的过零率为Zn,则Zn=|)]1(sgn[)](sgn[|211∑-=--N m m Xn m Xn “第三部分：计算短时能量amp = sum(abs(enframe(filter([1 -0.9375], 1, x), FrameLen, FrameInc)),2);%过零率有两类重要的应用: 用于粗略地描述信号的频谱特性,就是用将为若干个通道, 对各通道进行短时平均过零率和短时能量的计算,即可粗略地估计频谱特性; 用于判别清音和浊音、有话和无话。
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。
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。
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
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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。
《语音信号处理》实验1-端点检测
华南理工大学《语音信号处理》实验报告实验名称：端点检测姓名：学号：班级：10级电信5班日期：2013年5 月9日1.实验目的1．语音信号端点检测技术其目的就是从包含语音的一段信号中准确地确定语音的起始点和终止点，区分语音和非语音信号，它是语音处理技术中的一个重要方面。
本实验的目的就是要掌握基于MATLAB编程实现带噪语音信号端点检测，利用MATLAB对信号进行分析和处理，学会利用短时过零率和短时能量，对语音信号的端点进行检测。
2. 实验原理1、短时能量语音和噪声的区别可以体现在它们的能量上，语音段的能量比噪声段能量大，语音段的能量是噪声段能量叠加语音声波能量的和。
在信噪比很高时，那么只要计算输入信号的短时能量或短时平均幅度就能够把语音段和噪声背景区分开。
这是仅基于短时能量的端点检测方法。
信号{x(n)}的短时能量定义为:语音信号的短时平均幅度定义为:其中w(n)为窗函数。
2、短时平均过零率短时过零表示一帧语音信号波形穿过横轴(零电平)的次数。
过零分析是语音时域分析中最简单的一种。
对于连续语音信号，过零意味着时域波形通过时间轴；而对于离散信号，如果相邻的取样值的改变符号称为过零。
过零率就是样本改变符号次数。
信号{x(n)}的短时平均过零率定义为:式中，sgn为符号函数，即:过零率有两类重要的应用:第一，用于粗略地描述信号的频谱特性;第二，用于判别清音和浊音、有话和无话。
从上面提到的定义出发计算过零率容易受低频干扰，特别是50Hz交流干扰的影响。
解决这个问题的办法，一个是做高通滤波器或带通滤波，减小随机噪声的影响；另一个有效方法是对上述定义做一点修改，设一个门限T，将过零率的含义修改为跨过正负门限。
于是，有定义:3、检测方法利用过零率检测清音，用短时能量检测浊音，两者配合。
首先为短时能量和过零率分别确定两个门限，一个是较低的门限数值较小，对信号的变化比较敏感，很容易超过；另一个是比较高的门限，数值较大。
基于MATLAB的音频信号处理与语音识别系统设计
基于MATLAB的音频信号处理与语音识别系统设计一、引言音频信号处理与语音识别是数字信号处理领域的重要研究方向，随着人工智能技术的不断发展，语音识别系统在日常生活中得到了广泛应用。
本文将介绍如何利用MATLAB软件进行音频信号处理与语音识别系统的设计，包括信号预处理、特征提取、模式识别等关键步骤。
二、音频信号处理在进行语音识别之前，首先需要对音频信号进行处理。
MATLAB提供了丰富的信号处理工具，可以对音频信号进行滤波、降噪、增益等操作，以提高后续语音识别的准确性和稳定性。
三、特征提取特征提取是语音识别中至关重要的一步，它能够从复杂的音频信号中提取出最具代表性的信息。
常用的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。
MATLAB提供了丰富的工具箱，可以方便地实现这些特征提取算法。
四、模式识别模式识别是语音识别系统的核心部分，它通过对提取出的特征进行分类和识别，从而实现对不同语音信号的区分。
在MATLAB中，可以利用支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等算法来构建模式识别模型，并对语音信号进行分类。
五、系统集成将音频信号处理、特征提取和模式识别整合到一个系统中是设计语音识别系统的关键。
MATLAB提供了强大的工具和函数，可以帮助我们将各个部分有机地结合起来，构建一个完整的语音识别系统。
六、实验与结果分析通过实际案例和数据集，我们可以验证所设计的基于MATLAB的音频信号处理与语音识别系统的性能和准确性。
通过对实验结果的分析，可以进一步优化系统设计，并提高语音识别系统的性能。
七、结论基于MATLAB的音频信号处理与语音识别系统设计是一个复杂而又具有挑战性的任务，但是借助MATLAB强大的功能和工具，我们可以更加高效地完成这一任务。
未来随着人工智能技术的不断发展，基于MATLAB的语音识别系统将会得到更广泛的应用和进一步的优化。
通过本文对基于MATLAB的音频信号处理与语音识别系统设计进行介绍和讨论，相信读者对该领域会有更深入的了解，并能够在实际应用中灵活运用所学知识。
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');。
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[x]=wavread('song1.wav');
x=x/max(abs(x));
figure;
subplot(3,1,1);
plot(x);
axis([1 length(x) -1 1]);
ylabel('Speech');
FrameLen=240;
FrameInc=80;
yframe=enframe(x,FrameLen,FrameInc);
amp1=sum(abs(yframe),2);
subplot(3,1,2);
plot(amp1);
axis([1 length(amp1) 0 max(amp1)]);
ylabel('Amplitude');
legend('amp1=∑│x│');
amp2=sum(abs(yframe.*yframe),2);
subplot(3,1,3);
plot(amp2);
axis([1 length(amp2) 0 max(amp2)]);
ylabel('Energy');
legend('amp1=∑│x*x│');
[x]=wavread('song1.wav');
figure;
subplot(3,1,1);
plot(x);
axis([1 length(x) -1 1]);
ylabel('Speech');
FrameLen = 240;
FrameInc = 80;
amp = sum(abs(enframe(filter([1 -0.9375], 1, x), FrameLen, FrameInc)), 2); subplot(312)
plot(amp);
axis([1 length(amp) 0 max(amp)])
ylabel('Energy');
tmp1 = enframe(x(1:end-1), FrameLen, FrameInc);
tmp2 = enframe(x(2:end) , FrameLen, FrameInc);
signs = (tmp1.*tmp2)<0;
diffs = (tmp1 -tmp2)>0.02;
zcr = sum(signs.*diffs, 2);
subplot(3,1,3);
plot(zcr);
axis([1 length(zcr) 0 max(zcr)])
ylabel('ZCR');
[x,fs,nbits]=wavread('song1.wav');
x = x / max(abs(x));%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;
minsilence = 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
status = 0; %记录语音段的状态
count = 0; %语音序列的长度
silence = 0; %无声的长度
%计算过零率
tmp1 = enframe(x(1:end-1), FrameLen,inc);
tmp2 = enframe(x(2:end) , FrameLen,inc);
signs = (tmp1.*tmp2)<0;
diffs = (tmp1 -tmp2)>0.02;
zcr = sum(signs.*diffs,2);
%计算短时能量
amp = sum((abs(enframe(filter([1 -0.9375], 1, x), FrameLen, inc))).^2, 2);
%调整能量门限
amp1 = min(amp1, max(amp)/4);
amp2 = min(amp2, max(amp)/8);
%开始端点检测
for n=1:length(zcr)
goto = 0;
switch status
case {0,1} % 0 = 静音, 1 = 可能开始if amp(n) > amp1 % 确信进入语音段
x1 = max(n-count-1,1); % 记录语音段的起始点
status = 2;
silence = 0;
count = count + 1;
elseif amp(n) > amp2 || zcr(n) > zcr2 % 可能处于语音段
status = 1;
count = count + 1;
else % 静音状态
status = 0;
count = 0;
end
case 2, % 2 = 语音段
if amp(n) > amp2 ||zcr(n) > zcr2 % 保持在语音段
count = count + 1;
else % 语音将结束
silence = silence+1;
if silence < minsilence % 静音还不够长，尚未结束
count = count + 1;
elseif count < minlen % 语音长度太短，认为是噪声
status = 0;
silence = 0;
count = 0;
else % 语音结束
status = 3;
end
end
case 3,
break;
end
end
count = count-silence/2;
x2 = x1 + count -1; %记录语音段结束点
subplot(3,1,1)
plot(x)
axis([1 length(x) -1 1])
ylabel('Speech');
line([x1*inc x1*inc], [-1 1], 'Color', 'red');
line([x2*inc x2*inc], [-1 1], 'Color', 'red');
subplot(3,1,2)
plot(amp);
axis([1 length(amp) 0 max(amp)])
ylabel('Energy');
line([x1 x1], [min(amp),max(amp)], 'Color', 'red');
line([x2 x2], [min(amp),max(amp)], 'Color', 'red');
subplot(3,1,3)
plot(zcr);
axis([1 length(zcr) 0 max(zcr)])
ylabel('ZCR');
line([x1 x1], [min(zcr),max(zcr)], 'Color', 'red');
line([x2 x2], [min(zcr),max(zcr)], 'Color', 'red');。