特定人孤立词语音识别的研究毕业论文
语音识别 毕业设计
语音识别毕业设计语音识别毕业设计一、引言语音识别技术是当今信息领域的热门研究方向之一。
随着人工智能技术的迅猛发展，语音识别系统已经逐渐走入我们的生活，为我们提供了更加便捷和智能的交互方式。
在这个背景下，我选择了语音识别作为我的毕业设计课题，希望能够深入研究这一领域，探索其在实际应用中的潜力和挑战。
二、语音识别的基本原理语音识别是一种将人类语音转化为文字的技术。
其基本原理是通过采集和分析人类语音信号，提取其中的特征信息，然后利用机器学习算法进行模式匹配，最终将语音转化为文本。
语音识别系统的核心是语音信号的特征提取和模式匹配算法。
三、语音识别的应用领域语音识别技术在很多领域都有广泛的应用。
其中最为常见的是语音助手，如苹果的Siri、亚马逊的Alexa等。
这些语音助手能够根据用户的语音指令执行相应的操作，如播放音乐、查询天气等。
此外，语音识别还被应用于语音翻译、语音搜索、语音识别助听器等领域。
四、语音识别的挑战和难点尽管语音识别技术已经取得了很大的进展，但仍然存在一些挑战和难点。
首先，语音信号受到环境噪声的干扰，容易导致识别错误。
其次，不同人的发音习惯和口音差异也会对语音识别的准确性造成影响。
此外，语音识别系统对于长句子的处理和语义理解仍然存在一定的困难。
五、毕业设计的目标和内容在我的毕业设计中，我将致力于设计和实现一个基于深度学习的语音识别系统。
该系统将采用卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）等深度学习算法，以提高语音识别的准确性和鲁棒性。
同时，我还将研究如何解决语音信号的噪声干扰和口音差异等问题，以进一步提升系统的性能。
六、设计方案和实施步骤在设计方案上，我计划采用开源的语音数据集进行训练和测试。
首先，我将对语音信号进行预处理，包括去除噪声、归一化等操作。
然后，我将设计和训练深度学习模型，通过大量的语音数据进行迭代训练，以提高模型的准确性。
最后，我将评估系统的性能，并进行性能优化和调整。
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DTW的孤立词说话人识别研究
基于DTW的孤立词说话人识别研究作者：李冰程建政刘康程利来源：《数字技术与应用》2013年第10期摘要：利用遗传算法优越的全局搜索能力对传统DTW算法进行改进，重点研究遗传动态时间规划算法（GA_DTW）的实现机理、编码方式、适应度函数设计、种群初始化、选择机理、交叉运算、变异操作和终止策略。
实验结果表明，在孤立词的说话人识别上，该算法具有识别率更高、耗时更少的优点。
关键词：说话人识别 DTW GA_DTW中图分类号：TN912.3 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）10-0098-02在孤立词语音识别中，DTW（动态时间规整）是一个经典算法。
它将时间规整和欧式距离相结合，通过局部最优解，使两个特征矢量之间的累积失真量最小。
本文将遗传算法用于DTW中，从全局角度出发，使整个系统的识别效率大大改善。
1 DTW的基本原理假设参考模板特征矢量序列为，输入测试语音特征矢量序列为，其中，DTW就是要寻找时间规整函数m=w（n），把测试模板的时间轴n非线性映射到参考模板的时间轴m，并满足[1]：（1）式中，是第n帧测试矢量和第m帧参考矢量的距离测度，一般这个距离测度采用欧氏距离的平方，如式2：（2）其中，，Q是特征矢量维数。
实际应用中，DTW采用动态规划技术实现最优化算法，w （n）被限制在一个平行四边形内如图1，其一条边的斜率为2，另一条边的斜率为1/2。
规整函数的起始点为（1，1），终止点为（N，M）。
DTW算法用简单的局部路径限制，使沿路径的累积距离最小，其动态搜索的空间并不是整个矩形网格，而是局限于平行四边形区域内，许多点达不到，因此，本文采用基于遗传算法的动态时间规划算法（GA_DTW）用全局搜索能力来寻找最佳匹配路径[2]。
2 GA_DTW算法机理设参考模板为：R={R（1），R（2），…，R（m），…，R（M）}，测试模板为：T={T （1），T（2），…，T（n），…，T（N）}，R与T间的总失真距离表示为D[R，T]，为使两模板的相似度较高，失真距离越小越好[3]。
孤立词语音识别中期报告
1 课题研究的背景及意义国外的语音识别研究工作可以追溯到20世纪50年代AT&T贝尔实验室开发的第一个能实现十个英文数字的语音识别系统。
我国的语音识别研究起始于1958年，由中国科学院声学所利用电子管电路识别十个元音。
直至1973年才由中国科学院声学所开始计算机语音识别。
1986年3月我国高科技发展计划(863计划)启动，国家863智能计算机专家组为语音识别技术研究专门立项，每两年举行一次专题会议。
现在我国语音识别技术的研究水平已经基本上与国外同步，在汉语语音识别技术上还有自己的特点与优势。
国内有不少语音识别系统已研制成功。
在孤立字大词汇量语音识别方面，最具代表性的要数92年清华大学电子工程系与中国电子器件公司合作研制成功的THED-919特定人语音识别与理解实时系统。
在连续语音识别方面，91年12月四川大学计算机中心在微机上实现了一个主题受限的特定人连续英语---汉语语音翻译演示系统。
在非特定人语音识别方面，有清华大学计算机科学与技术系在87年研制的声控电话查号系统并投入实际使用。
随着信息产业的迅速发展，人们倾向于使用高效，快捷，方便的电子产品。
语音识别作为人机交互的一项关键领域，具备了实时，方便，快速等特点，在当今科学技术的发展上也有着日益重要的地位。
在一些特定的环境或是对于一些特定的人，语音识别可以带来很大的方便。
例如，驾驶员在高速行驶的汽车内电话拨号，飞行员在飞行过程中发出必要的命令等，都需要语音识别系统，另外语音识别也给失明者带来很大的帮助。
２课题任务探讨基于MATLAB的多个特定人孤立词语音识别的方法，期望在进行端点检测时，能进一步提高识别率。
该设计要求采用TW算法。
主要任务：1、理论分析，提出设计方案；2、语音采集；3、特征提取，形成训练集；4、特定人孤立词语音识别算法的程序实现。
３基本原理3.1语音识别的基本原理语音识别系统本质上是一种模式识别系统，因此它的基本结构与常规模式识别系统一样，包含有特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元。
基于Matlab的语音识别系统的设计_百度文库(2)
特定人孤立词语音识别系统的仿真与分析
示 ． 的一条边 斜率 为 ２ 另 一 条 边斜 率 为 １ ２ 规 整 函数 的起 点 是 它 ， ／． （ ，１ ， １ ） 终点 为 （ Ｍ） Ｄ Ｗ 算 法 的 目的是 在此平 行 四边形 内 由起 Ｎ， ． Ｔ 点 到终点 寻找 一个规 整 函数 ， 其具 有 最 小 的代 价 函数 ， 使 保证 了测 试模 板与参 考模 板之 间具有 最大 的声学 相似特 性 ｒ ． ３ ］ 由于在模 板 匹配过 程 中限定 了弯折 的斜率 ， 因此平 行 四边形 之
过程 ， 模式 匹配 是指 根据 一定 的准则 ， 未知 使
模式 与模 型库 中的某 一 个 模 型获 得 最 佳 匹配 的过 程． 式 匹配 中需 要 用 到 的 参 考 模 板 通 模 过模板 训练 获得 ． 训 练 阶段 ， 特 征参 数 进 在 将
行一定 的处理 后 ， 每个 词 条 建 立一 个 模 型 ， 为
维普资讯
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科技学院 Nhomakorabea学
报
第 ２ 卷 １
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 ， 匹配 分 数最 高 的参 考 模板 作 为识 别 将
结果． 时 ， 同 还可 以在一 些先 验知识 的帮 助下 ， 提高识 别 的准 确率．
该 系统对特 定人 的孤 立 词取得 了 良好 的识 别率．
关 键 词 ： 音 识 别 ； Ｃ 动 态 时 间规 整 ； ＡＴＬ 语 Ｍ Ｃ； Ｍ ＡＢ
中 图分类号 ： １ ． ４ ＴＮ ９ ２ ３
文献标 识码 ： Ａ
声控机器人的特定人孤立词汉语识别系统设计
文章 编号 ：６ １ ７ ５ ２０ ） １ ０ ３ ｏ １７ —８ ５ （ ０ ６ ０ － ０ ５一 ４
Ｄｅ ｉ ｎ ｏ ｉ ｅ ｅ Ｓ ｅ ｋ ｒ・ｄ ｐ ｎ ｅ ｔａ ｄ Ｉ ｏａ ｅ — ｒ ｐ ｅ ｈ ｓｇ ｆＣｈ ｎ ｐ ａ ｅ — ｅ ｅ ｄ ｎ ｎ ｓ ｌ ｔ ｄ・ ｗｏ ｄ Ｓ ｅ ｃ ｓ ・ ・ Ｒｅ ｏ ｎ ｔ ｎ Ｓ ｓｅ ｏ ｉｅ Ｃｏ ｔ ｏ ｂ ｔ ｃ ｇ ｉ ｏ ｙ ｔ ｍ ｆＶｏ ｃ ｎ ｒ ｌＲｏ ｏ ｉ
声控机器人 的特定人 孤立词汉语识 别 系统设计
何燕玲 马建 国
四川绵 阳 ６１１） ２００ （ 西南科 技大学信息工程学院
摘要： 利用语音命令对机器人的行动控制， 有很大的实用价值。介绍了采用动态时问弯折（ｙｗ， ｙａ ｉ Ｔ ｅ １ ｒ Ｄｎｍｃ ｉ ｍ Ｗａ ｉ ） ｒ ｎ 算法进行模式匹配的特定人孤立词汉语识别系统。ｌ ｗ算法简单有效， ｐｇ ｙ ｒ 尤其适合孤立词语识别系统。用
凌 阳单片机 ＳＣ ０１ 建的机器人平 台对 系统 进行 测试 ， 表明 ， Ｐ Ｅ ６Ａ搭 结果 系统识 别效 果 良好 ， 制者通 过语音 可以实 控
时控制机器人行动 。
关键词 ： 语音识别
动 态时间弯折算法
特定 人
孤立词
中图分类号 ：Ｐ ４ ． ３ Ｔ ２２ ６’
文献 标识码 ： Ａ
ｃ ｉ．Ｔ ｅ ｔｓｉｇｒｓ ｌ ｈ ｗ ａ ｅｒｃ ｇ ｉｏ ｅｆｒ ｎ ｅ ｉ ｇ ｏ ｄ ｔｅ ｍａ ｉｕａｏ ａ ｃ ｉｖ ｈｐ ｈ ｔ ｅ ｕｔ ｓ ｏ ｔ ｔｔ ｏ ｎｔ ｎ ｐ ｒ ｍａ ｃ ｓ ｏ ｄ ａ ｎ ｐ ｌｔｒｃ ｎ ａ ｈｅ ｅ ｅ ｎ ｓ ｈ ｈ ｅ ｉ ｏ ｎ ｈ ｅｌ ｉ ｒａ —ｔ ｏ ｔ ｌｏ ｅｒｂ ｔｂ ｏｃ ． ｍｅｃ ｎｒ ｆｔ ｏ ｙ ｖ ｉｅ ｏ ｈ ｏ Ｋｅ ｒ ｓ ｐ ｅ ｈｒ ｃ ｇ ｉｏ ；ｄ ａ ｃｔ ｒ ｉｇａｇ ｒｔｍ ；ｓ ｅ ｋ ｒｄ ｐ ｎ ｅ ｔ ｓｌｔ ｒ ｙ ｗｏ ｄ ：ｓ ｅ ｃ ｏ ｔ ｎ ｙ ｍｉ ｉ ｗａｐｎ ｏｉ ｅ ｎ ｉ ｎ ｍｅ ｌ ｈ ｐ ａ ｅ ｅ ｄ ｎ ；ｉ ａｅｗｏｄ ｅ ｏ
浅谈语音识别技术论文
浅谈语音识别技术论文语音识别技术研究让人更加方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务，对任何事都能够通过语音交互的方式。
小编整理了浅谈语音识别技术论文，欢迎阅读!浅谈语音识别技术论文篇一语音识别技术概述作者：刘钰马艳丽董蓓蓓摘要：本文简要介绍了语音识别技术理论基础及分类方式，所采用的关键技术以及所面临的困难与挑战，最后讨论了语音识别技术的发展前景和应用。
关键词：语音识别;特征提取;模式匹配;模型训练Abstract:This text briefly introduces the theoretical basis of the speech-identification technology,its mode of classification,the adopted key technique and the difficulties and challenges it have to face.Then,the developing prospect ion and application of the speech-identification technology are discussed in the last part.Keywords:Speech identification;Character Pick-up;Mode matching;Model training一、语音识别技术的理论基础语音识别技术：是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高级技术。
语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支，涉及到生理学、心理学、语言学、计算机科学以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言(如人在说话时的表情、手势等行为动作可帮助对方理解)，其最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。
不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同，但所采用的基本技术相似，一个典型语音识别系统主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。
基于DTW的孤立词语音识别研究
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式 中 ａ为 预 加 重 系 数 ， ａ取 值 为 ０ ９ １ ０之 间 的数 ， ．一 ．
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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 Ｉ ＣＣ和 Ｍｅ 倒 谱 系 数 ＭＦ Ｃ。线 性 预 测 倒 谱 Ｐ ｌ Ｃ 参数 Ｌ Ｃ Ｐ Ｃ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２ １ 期
２ １年 ２ ０２ 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
文献语音检索系统孤立词识别技术的研究
科技信息
０科教视野 ０
Ｓ Ｉ Ｎ Ｅ＆Ｔ Ｃ Ｎ ＯＧ Ｆ ＭＡＴＯＮ ＣＥ Ｃ Ｅ Ｈ ＯＬ ＹＩ ＯＲ Ｎ Ｉ
２０ ０ ７年
第２ ３期
文 语 检索 统 立 别 术的 献 音 系 孤 词识 技 研究
李志 刚 （ 黑龙 江 司法警 官职 业 学 院 黑 龙江 哈尔类 的 语 言 吗 ？ 我 们 能 扔 掉 键 盘 、 标 用 自然 语 言 态 规 划 方 法 成 功 解 决 了 语 音 信 号 特 征 参 数 序 列 比较 时 时长 不 等 的 难 鼠 在 操 纵计 算 机 吗？ 人 与 计 算 机 之 间 能 够 用 自然 语 言进 行 通 信 和 交 流 吗 ？ 题 ． 孤 立 词 语 音 识 别 中 获 得 了 良好 性 能 。所 以 本 系 统 所 采 用 的 模 式 匹配技术是动态时间弯折模式匹配技术 。 随 着 语音 识 别技 术 的发 展 ， 些 梦 想 正 在 变 为 现 实 。 这
６ 代， ０年 计算 机 的应 用 推动 了语 音 识 别 的 发展 。这 时 期 的 重 要 成 词 的识 别 系统 。 果 是 提 出 了 动 态 规 划 （ ｙ ａ ｉ Ｐｏｒｍ ｎ， 称 Ｄ 和 线性 预测 分 析 Ｄ ｎ ｍ ｃ ｒｇａ ｍｉｇ简 Ｐ） ３ ．大 词 汇 量 语 音 识 别 系 统 — — 通 常 包 括 几 千 至 几 万个 词 的 语 音 技 术 （ｉｅｒＰｅｉｔ ｎ 简 称 Ｌ ， 中 后 者 较 好 地 解 决 了语 音 信 号 产 识 别 系 统 。这 些 不 同 的 限制 也 确 定 了语 音 识 别 系统 的 困难 度 。 Ｌｎａ ｒｄｃｉ ， ｏ Ｐ）其 根 据 上 述 分 类 本 文 所 研 究 的 系统 属 于 孤 立 词 、 于 特 定 人 的小 词 基 生 模 型 的问 题 ． 对语 音 识 别 的 发 展 产 生 了 深 远 影 响 。
语音识别中的关键词检测技术研究
语音识别中的关键词检测技术研究语音识别技术是人工智能领域的重要研究方向之一，其应用涵盖了语音助手、智能家居、自动驾驶等众多领域。
而关键词检测技术作为语音识别的重要组成部分，其研究对于提高语音识别系统的准确性和实用性具有重要意义。
本文将对语音识别中的关键词检测技术进行深入研究，探讨其原理、方法和应用。
一、关键词检测技术原理关键词检测技术是指在大量连续语音流中自动寻找和定位指定的关键词。
其原理主要包括声学模型和语言模型两个方面。
声学模型是指将连续的声学信号转化为离散化的特征向量序列，以便后续处理。
常见的声学特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。
在训练阶段，通过大量标注好的数据进行模型训练，以建立声学模型。
语言模型是指根据语言学规则和语料库中的统计信息，对语音识别结果进行修正和优化。
常见的语言模型包括n-gram模型、隐马尔可夫模型（HMM）等。
通过对大规模文本进行统计分析，建立语言模型，可以提高关键词检测的准确性和鲁棒性。
二、关键词检测技术方法关键词检测技术的方法主要包括基于阈值的方法、基于声学模型的方法和基于深度学习的方法。
基于阈值的方法是最简单直观的关键词检测方法。
其原理是通过设置一个固定阈值，当声学特征超过该阈值时判断为关键词。
然而，该方法对噪声和语音变化较大时效果较差。
基于声学模型的方法通过建立声学特征与关键词之间的映射关系来实现关键词检测。
常见的声学模型包括高斯混合模型（GMM）和隐马尔可夫模型（HMM）。
该方法可以通过训练大量数据来提高准确性，但需要大量标注好的数据进行训练。
基于深度学习的方法是当前研究热点之一。
深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等可以自动学习特征表示，从而提高关键词检测的准确性和鲁棒性。
该方法需要大量的训练数据，但相对于传统方法，其效果更好。
三、关键词检测技术应用关键词检测技术在语音识别领域有着广泛的应用。
语音识别毕业论文
语音识别毕业论文语音识别毕业论文语音识别是一项旨在将人类语音转化为可被计算机理解和处理的技术。
它在人工智能领域中扮演着重要的角色，被广泛应用于语音助手、语音控制和语音翻译等领域。
本篇论文将探讨语音识别的原理、应用和未来发展趋势，以及相关的挑战和解决方案。
一、语音识别的原理语音识别的核心原理是将语音信号转化为文本信息。
这个过程可以分为三个主要步骤：信号预处理、特征提取和模型训练。
首先，语音信号经过预处理，包括降噪、去除不相关的信号和语音分割等。
然后，从预处理后的语音信号中提取特征，常用的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）和线性预测编码（LPC）。
最后，使用机器学习算法，如隐马尔可夫模型（HMM）和深度学习模型，对提取的特征进行训练和识别，得到最终的文本输出。
二、语音识别的应用语音识别技术在各个领域都有广泛的应用。
其中最为人熟知的是语音助手，如苹果的Siri和亚马逊的Alexa。
通过语音识别，用户可以通过语音指令控制智能设备，进行日常操作，如发送短信、播放音乐和查询天气等。
此外，语音识别还被应用于语音翻译、语音识别课堂、语音控制汽车等领域，极大地方便了人们的生活。
三、语音识别的挑战尽管语音识别技术已经取得了巨大的进步，但仍然存在一些挑战。
首先，语音识别需要处理各种不同的语音信号，如不同的语言、口音和噪声环境等。
这使得模型的训练和适应变得更加困难。
其次，语音识别需要处理大量的数据，这对计算资源和存储空间提出了巨大的要求。
此外，语音识别还需要解决语义理解和上下文推理等问题，以提高识别的准确性和可靠性。
四、语音识别的解决方案为了应对语音识别的挑战，研究者们提出了一系列的解决方案。
首先，通过使用更加先进的特征提取算法和模型训练方法，可以提高语音识别的准确性和鲁棒性。
其次，结合其他的人工智能技术，如自然语言处理和知识图谱，可以进一步提高语音识别的语义理解和上下文推理能力。
此外，利用云计算和分布式计算等技术，可以解决语音识别中的计算和存储问题。
语音识别技术综述
语音辨别技术综述语音辨别技术综述电子信息工程2010 级 1 班郭珊珊【纲要】跟着计算机办理能力的快速提升，语音辨别技术获得了飞快发展，该技术的发展和应用改变了人们的生产和生活方式，正逐渐成为计算机办理技术中的要点技术。
语音技术的应用已经成为一个拥有竞争性的新兴高技术家产。
【要点词】语音辨别；语音辨别原理；语音辨别发展；产品语音辨别是以语音为研究对象，经过语音信号办理和模式辨别让机器人自动辨别和理解人类口述的语言。
语音辨别技术就是让机器经过辨别和理解过程把语音信号转变成相应的命令或文本的高新技术。
1语音识其余原理语音辨别系统本质是一种模式辨别系统，包含特色提取、模式般配、参照模式库等三个基本单位元。
未知语音经过话筒变换成电信号后加载识别系统的输入端，第一经过预办理，再依据人的语音特色成立语音模型，对输入的语音信号进行剖析，并抽取所需特色，在此基础上成立语音辨别所需的模板。
计算机在辨别过程中要依据语音识其余模型，将计算机中寄存的语音模板与输入的语音信号的特色进行比较，依据必定的搜寻和般配策略，找出一系列最优的与输入语音般配的模板。
而后依据此模板的定义，经过查表可给出计算机的辨别结果。
这类最优的结果与特色的选择、语音模型的利害、模板能否正确都有直接的关系。
2语音辨别系统的分类语音辨别系统能够依据对输入语音的限制加以分类。
2.1 从说话者与辨别系统的有关性考虑能够将辨别系统分为 3 类： (1) 特定人语音辨别系统：仅考虑关于专人的话音进行识别； (2) 非特定人语音系统：识其余语音与人没关，往常要用大批不一样人的语音数据库对识别系统进行学习； (3) 多人的辨别系统：往常能辨别一组人的语音，或许成为特定组语音辨别系统，该系统仅要求对要识其余那组人的语音进行训练。
2.2 从说话的方式考虑也能够将辨别系统分为 3 类： (1) 孤立词语音辨别系统：孤立词辨别系统要求输入每个词后要停留； (2) 连结词语音辨别系统：连结词输入系统要求对每个词都清楚发音，一些连音现象开始出现； (3) 连续语音辨别系统：连续语音输入是自然流畅的连续语音输入，大批连音和变音会出现。
基于孤立词语音识别定位系统的研究与设计
１ １ 音 信 号 的 预 处 理 ． 语
在 对语 音信 号进 行 分 析 和处理 之 前 ， 必须 对 其进 行 预处理 。预处 理 包括 采 样 、 去除 噪 音 、 点检 测 、 端 预 加重 、 帧 、 窗 等 。下 面对 一些 主要 的预 处理 技 术加 以说 明并 比较 各 种 方 法 的优 缺 点 ， 分 加 为课 题 的实
中 图分 类 号 ： Ｐ ３ Ｔ ２ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ ８— １ ９ ２ １ ） ３—０ ７ ０ １０ ７ ０ （０ ０ ０ ０ ６— ６
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随着人 们物质 产 品的极 大 丰富 ， 提高 寻找 物 品的效 率必 将成 为今 后生 活 中和 工作 中 的迫 切需 求 ， 类 似 ｇｏｌ 和百 度的 出现极 大 了提高 了我们查 询虚 拟 网络信 息 的效 率 ， 是 在 现 实 生活 中实物 查 询与 定 ｏｇｅ 但 位一直还 是依 赖于 Ｇ Ｓ或者 手机 网络 的第 三方 的定位 技术 ， Ｐ 不仅 设 备 昂贵 ， 且 系统 复 杂 ， 而 无法 用在 普
语
图 ｉ语 音 识 别 原 理 图 收 稿 日期 ：０ ０—０ —１ ２１ １ ２ 作者简介： 孙行伟 ， ， 男 宁波工程学院交通与物流学院物流管理专业 ０— 班学生 ； ７１ 指导老师 ， 贾春梅 ， ， 女
孙行 伟 贾春梅 ： 于孤 立词语音识别定位 系统 的研究与设 计 基
７ ７
孙行 伟 ， 贾春 梅
（ 宁波 工 程 学 院 ， 浙江 宁 波 ３ ５ １ ） １２ １ 摘 要 ： 找物 品是 生 活 中 常 见 而 且 耗 时 的 事 情 ， 能 发 明一 种 设 备 可 以 快速 把 随 手 放 置 的 物 品定 位 出来 ， 将 大 寻 如 必 大 方便 人 们 的 生 活 ， 如 ｇｏｌ 互 联 网的 意 义 。 本 系 统 的设 计 独 辟 蹊 径 ， 合 了模 拟 电 路 技 术 和 语 音 识 别 技 术 。 用 犹 ｏｇ ｅ对 结 利 语 音 作 为 输 入 触 发信 号 ， 现 一种 低 成 本 的适 用 于 家庭 使 用 的 快 速 物 体 定 位 系 统 。 本 系 统 在 经典 的 孤 立 词 语 音 识 别 技 实
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。
语音识别研究综述
语音识别研究综述一、本文概述随着信息技术的飞速发展，已经成为推动社会进步的重要力量。
作为领域的关键技术之一，语音识别技术在近年来取得了显著的进步，广泛应用于智能家居、医疗诊断、交通管理等多个领域。
本文旨在对语音识别技术的研究现状和发展趋势进行综述，以期为相关领域的研究人员和实践者提供有益的参考。
本文将回顾语音识别技术的发展历程，从早期的基于模式匹配的方法到现代的深度学习技术，分析不同技术阶段的优缺点。
本文将重点介绍当前语音识别技术的核心算法和模型，包括声学模型、创作者和解码算法等，并评估这些技术在不同应用场景下的性能表现。
本文还将探讨语音识别技术面临的挑战和问题，如噪声干扰、方言和口音差异等，并讨论可能的解决方案。
本文将展望语音识别技术的发展趋势和未来研究方向，包括多模态交互、个性化定制、隐私保护等方面的内容。
通过本文的综述，读者将能够对语音识别技术有更加全面和深入的了解，为未来的研究和应用提供有益的启示和借鉴。
二、语音识别技术基础语音识别，即将人类语音转化为机器可理解和处理的信息，是领域的重要分支。
其技术基础主要包括信号处理、特征提取、模式识别与机器学习等方面。
在信号处理阶段，原始语音信号需要进行预处理，如降噪、端点检测等，以提高语音识别的准确率。
降噪技术通过消除背景噪音，提升语音信号的质量；而端点检测则负责确定语音的开始和结束，避免无效数据的干扰。
特征提取是语音识别的关键步骤。
通过提取语音信号中的关键信息，如基音频率、共振峰等，可以将语音转化为计算机可处理的特征向量。
这些特征向量既包含了语音的主要内容，又降低了计算的复杂度。
模式识别与机器学习是语音识别技术的核心。
在训练阶段，系统通过大量的语音数据学习语音与文字之间的映射关系；在识别阶段，系统则根据输入的语音特征，利用已学习的映射关系进行文字推断。
近年来，深度学习技术的发展为语音识别带来了突破，通过构建深度神经网络，系统能够更有效地处理复杂的语音模式，提高识别的准确率。
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。
理论、语音语言学神经生理学等学科...
浙江大学硕士学位论文孤立词语音识别系统设计研究姓名:时晓东申请学位级别:硕士专业:电路与系统指导教师:沈海斌20060501浙江大学硕士学位论文馨摘要语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。
近二十年来,语音识别技术取得显著进步,开始从实验室走向市场。
随着大规模集成电路技术的发展,语音识别技术的研究方向开始步入后时代,以嵌入式语音识别芯片为主。
本文对语音识别系统进行了概要的阐述,并提出了一种基于小码本孤立词语音识别系统的硬件实现方法。
并根据预处理单元、特征提取单元的特点,提出了一种更适合硬件实现的算法改进。
并给出了硬件实现的框架结构。
在预处理单元,为了简化硬件设计难度及提高识别的精度,从两个方面做了工作,一是对预加重模块采取了近似法,并在计算能量的除法中利用左移而成功避免了除法器的设计;二是在端点检测上进行了算法改进,分别采用了动态窗长及零能积差的阈值判决法。
从实验结果来看效果比较理想。
在特征提取上,摒弃了在软件设计中常用的杜宾法求解自相关方程的方法,而采用更适于硬件设计的舒尔法。
进一步优化了硬件设计。
本文的重点内容是模式匹配单元的实现。
根据系统要求,设计了一种基于算法的模式匹配算法,由于是基于孤立词并且是小码本的,所以采用算法是比较理想的选择,但算法有两个最大的缺陷:一是对端点的敏感性;二是运算量较大。
在这个问题上我们采取了折中,在传统的加速算法上进行了改进,采用了半宽松式的端点对准。
这样做有两个好处:一是使得算法对端点的敏感性得以大大改善;二是改进后的半宽松式的端点对准更适于硬件的实现。
从实验结果来看取得了较好的效果。
【关键字】语音识别端点检测特征提取模式匹配浙江大学硕士学位论文. 曲,,,舶 .沛,, . 髓廿,,印. № .锄 ?., 鸟衢狮,,,, 如 ;, ,幻 .. ,印,?.. ., ,,,砌 :四,;, .,恤浙江大学硕士学位论文?【 .:,℃ ;. 甜..’啊: 印, ,廿,,浙江大学硕士学位论文图表目录图.语音识别技术发展历史中的重要事件.... 图一语音识别的典型应用?..图语音识别基本原理框图??..图.特征提取模型框图..图.孤立词语音识别系统结构框图?..图.窗函数的时域和频域波形..图时间规整示意图?...图.常用的几种约束路径??,..图.预加重的硬件实现框图?.图.信号帧移示意图??....图.窗长可变的算法框图。
浅议语音识别技术的研究与发展
应率 均 可达 ９％以上 。 Ｏ
３语音 识别技 术 的发 展和 应用前 景 在 不久 的将 来 ， 们 使用 电话 与通 信 系统 时 ， 人 智能 语音 接 口能 够把 电话 机从 一个 单 纯 的服 务工 具 变成 为一 个 服务 的 “ 提供 者 ” 生活 “ 和 伴侣 ” 使 用 ； 电话 与通 信 网络 ， 人们可 以通过语 音 命令方 便地 从远 端的数 据库 系统 中查 询 与提 取有 关 的信 恳 随着 计 算机 的小 型化 ， 键盘 已经 成为 移动 平 台的 一个 很 大 障碍 ， 难 想象 ， 果手 机 仅仅 只有 一个 手表 那 么大 ， 不 如 再用 键盘 进行 拨 号 操作 已经是 不可 能的 。 语音 识别正 逐步 成为信息 技术 中人机接 口的 关键技术 ， 语音 识别技 术与语 音合 成技 术结合 使人 们能够甩 掉键盘 ， 通过语 音命令 进 行 操作 。 音技 术 的 应用 已经 成为 一个 具有 竞争 性的 新 兴高技 术产 业 。 语 语音 识 别技 术发 展到 今天 ， 别是 中小词 汇量非 特定 人语音 识 别系统 识 特 别精 度 已经 大于 ９ ％ ， ８ 对特 定人 语音 识 别系 统的 识 别精 度就 更高 。 些技 术 这 已经 能够 满 足通 常 应用 的要 求 。 由于大规 模 集成 电路 技 术 的发展 ， 些复 杂 这 的语 音识 别 系统 也 已经 完全 可 以制成 专 用芯 片 ， 大量 生产 。 在西 方经 济 发达 国家， 大量 的语 音识 别产 品 已经 进入 市场 和服 务 领域 ， 一些 用 户交 换机 、 电 话机 、 机 已经包 含 了语 音 识别 拨号 功 能 ， 有语音 记 事本 、 手 还 语音 智 能玩 具 等产 品也包 括语 音 识别 与语音 台 成功能 。 们可 以通过 电话 网络 用语音 识 别 人 口语 对话 系统查 询 有 关的 机票 、旅游 、 行信 息 ， 且取 得很 好 的结果 。 银 并 调 查统计 表 明多达８ ％ 以上 的 人对 语音 识别的 信息查询 服务 系统的性 能表示 满 ５ 意 。 国内 ， 运 场馆 的语 音查 询 系 统 已经 取 得 了成 功 ， 关研 究机 构开 发 在 奥 有 的智 能语 音 控制 机器 人 也进 入 了实 际应 用 阶段 。 随着 社 会 的进 步 ， 会 的公 社 共管 理愈 来 愈重 要 ， 们对 身 份识 别的需 求 愈来 愈 多 ， 其 安全 性 的要求 也 人 对 越来 越严格 。 于 传统 的密 码认证 的 身份识 别技 术在实 际的信息 网络 应用 中 基 已经 暴露 出许 多不 足之 处 ， 而基于 生物 特征辨 别 的身 份识 别技术 近年 来也 日 益 成熟 ， 并在实 际应用 中展 现 出极大地 优越 性 。 由于每 个 人的 发音器 官不 同 ， 所发 出来 的声音 及 其音调 各 不相 同 ， 由此决 定 了语音 识别 就是在 身份 识 别领 域最 有发 展前 景的一 种 技术 。 语音 识 别技 术是 非常 重要 的人机 交互 技术 。 随着 计算 机和语 音 处理 技术 的 发展 ， 语音识 别 系统 的实 用性将 进一 步提 高 。 应用语 音 的 自动 理解 和翻 译 ， 可 消除人类 相互 交往 的语 言障碍 。 国外 已有 多种基 于语音 识别 产 品（口 音监 女语 控系 统 、 语音 捕 捉与 跟踪 系 统等） 军事 与反 恐 中应用 ， 于特 定任 务和环 境 在 基 的 听写机 也 已经进 入 应用 阶段 。 以预见 ， 可 在语音 技术 的进 步 和计算 机技 术 、 网 络技 术 、 信 技术 飞 速发 展 的今天 ， 通 语音 识 别技 术将 为 网上 会议 、 业 管 商 理 、医药 卫 生 、教育 培训 、 防 监控 、工 业控 制 、公共 管理 、残疾 人 用 品开 安 发、 能机器 人开 发等 各个 领域 带来极 大 的便 利 ， 应用 前景 将越 来越广 阔 。 智 其
语音识别论文
摘要：本文针对语音信号时域、频域参数进行了系统详尽的分析，并在MATLAB环境下实现了基于DTW算法的特定人孤立词语音信号的识别。
关键词：语音信号；短时傅里叶；MFCC；动态时间规整引言语音信号参数分析是语音信号处理的前提和基础。
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。
只有通过语音信号的分析才能获得语音本质特性的参数，才能利用这些参数进行高效的语音通信，才能建立语音合成的语音库，也才可能建立用于语音识别的模板和知识库。
此外，语音合成音质的好坏、语音识别率的高低，都取决于语音信号参数分析的准确性和精度。
因此，语音信号参数分析是语音信号处理研究中一项非常有意义的工作[1]。
近年来，语音识别已经成为一个非常活跃的研究领域。
在不远的将来，语音识别技术有可能作为一种重要的人机交互手段，辅助甚至取代传统的键盘、鼠标等输入设备，在个人计算机上进行文字录入和操作控制。
而在手持式PDA、智能家电、工业现场控制等应用场合，语音识别技术则有更为广阔的发展前景[2]。
在特定人孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW(Dynamic Time Warping,动态时间规整)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，是语音识别中出现最早、较为经典的一种算法[3]。
MATLAB是一种功能强大、效率高、交互性好的数值计算和可视化计算机高级语言，它将数值分析、信号处理和图形显示有机地融合为一体，形成了一个极其方便、用户界面友好的操作环境。
本文就是在MA TLAB基础上来进行语音信号参数的分析与语音信号的识别的。
一、语音信号的分析1参数分析语音信号是一种典型的非平稳信号。
但是，由于语音的形成过程是与发音器官的运动密切相关的，这种物理运动比起声音振动速度来讲要缓慢得多，因此语音信号常常可被假定为短时平稳的，即在10一20ms这样的时间段内，其频谱特性和某些物理特征参量可被近似地看作不变。
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本科学生毕业论文（设计）题目(中文):特定人孤立词语音识别的研究(英文): Research Of Speaker-dependent Isolated-wordSpeech recognition姓名学号院（系）专业、年级指导教师毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部容。
作者签名：日期：科技学院本科毕业论文（设计）诚信声明本人重声明：所呈交的本科毕业论文（设计），是本人在指导老师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议，除文中已经注明引用的容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
本科毕业论文（设计）作者签名：二○○八年月日毕业论文（设计）任务书课题名称：特定人孤立词语音识别的研究学生：系别：物理与电子工程系专业：电子信息工程指导教师：科技学院本科毕业论文（设计）任务书注：本任务书一式三份，由指导教师填写，经教研室审批后一份下达给学生，一份交指导教师，一份留系里存档。
注：此表由学生本人填写，一式三份，一份留系里存档，指导老师和本人各保存一份科技学院毕业论文（设计）中期检查表注：此表用于指导教师在学生毕业论文（设计）初稿完成后对学生执行任务书情况进行中期检查时用，由指导教师填写。
科技学院毕业设计（论文）指导过程记录表秀，80—89分记为良好，70—79分记为中等，60—69分记为及格，60分以下记为不及格。
目录绪论 (1)1语音识别系统基本理论 (3)1.1语音识别系统的组成 (3)1.2预处理 (3)1.3特征参数的提取 (4)1.3.1 MFCC参数计算流程 (5)1.3.2差分倒谱参数 (5)2 Dynamic Time Warping算法 (7)2.1 DTW算法原理 (7)2.2改进的DTW算法 (8)3系统的软件设计与仿真 (12)3.1语音预处理 (12)3.2改进的端点检测算法及仿真 (12)3.2.1改进的端点检测算法 (12)3.2.2端点检测算法子程序流程图 (14)3.2.3端点检测仿真 (15)3.3特征参数提取子程序及仿真 (16)3.4 DTW算法仿真 (16)3.5语音识别仿真 (18)结论 (19)参考文献 (20)附录A 部分程序 (21)致谢 (28).WORD版本.插图索引图1 一般语音识别系统框图 (3)图2 用能量和过零率进行端点检测 (4)图3 线性频率上 fm 和 f 关系 (5)图4 动态时间弯曲（DTW）算法求最小失真 (7)图5 DTW算法搜索路径 (8)图6 匹配路径约束示意图 (9)图7 对角线附近的带状区域图 (10)图8 放宽端点后的区域限制 (11)图9 预加重后的语音效果 (12)图10 四状态转移的端点检测 (13)图11 “停止”的短时能量和过零率 (13)图12 基于四状态转移的端点检测流程图 (14)图13 无噪声环境下的端点检测 (15)图14 有噪声环境下的端点检测 (15)图15 24维特征参数部分值 (16)图16 数字1—6在MATLAB环境下的识别结果显示 (18)附表索引表1 实验一在传统DTW算法下的失真测度 (16)表2 实验一在改进DTW算法下的失真测度 (17)表3 实验二在传统DTW算法下的失真测度 (17)表4 实验二在改进DTW算法下的失真测度 (17)表5 实验一传统DTW算法和改进DTW算法的用时比较 (18)表6 实验二传统DTW算法和改进DTW算法的用时比较 (18)特定人孤立词语音识别的研究摘要语音是人类进行交流的手段，因此，使用语音作为人机交互的途径对于使用者来说是最自然的一种方式，同时设备的小型化也要求省略键盘以节省体积。
近年来，语音识别技术被广泛应用于工业控制、消费类产品及移动通信中，是高科技应用领域的研究热点。
本文就是在这种情况下对特定人孤立词语音识别系统做了一些探讨。
论文中首先介绍了孤立词语音识别系统的基本理论，分析了孤立词语音识别的基本工作过程。
接着介绍了常用的孤立词语音识别算法：DTW（Dynamic Time Warping，动态时间弯折）以及改进的DTW，对两种算法进行了比较，根据比较结果，采用比较高效的改进型DTW，以提高识别效率。
提出了基于动态噪声的四状态端点检测算法，给出了详细的算法流程图以及具体参数的设置。
用MATLAB6.5仿真了在有噪声和无噪声的情况下，利用这些算法对孤立词的端点检测效果，实验结果表明，些算法具有抗噪声能力。
【关键词】语音识别孤立词特定人DTWResearch Of Speaker-dependent Isolated-word Speech RecognitionAbstractSpeech is the means that human being carries on communication.Therefore,using speech as a human-computer interaction approach is the most natural way for the user.At the same time,equipment miniaturization also demands omitting the keyboard to economize volume.In recent years,the speech recognition technology has been widely applied to industrial control,consuming product and mobile communication.It is a hot research spot in high technology application field.This thesis makes some discussions on speaker-independent isolated word speech recognition system in this case.The thesis first introduces the elementary theory of isolated word speech recognition system and analyses the basic work process of isolated word speech recognition.Then it introduces two kinds of isolated word speech recognition algorithms in common use,Dynamic Time Warping(DTW) and advanced DTW,carrying on the comparison to the both.According to the comparison results and considering this system’s characteristic,it adopts advanced DTW at present to improve recognition rate.In this paper,it proposes a four-state endpoint detection algorithm based on dynamic noise and gives the detailed algorithm flow chart as well as the concrete parameters establishment.It also gives the isolated-word endpoint detection effect using the algorithm in noise and non-noise situation with the MATLAB6.5 software simulation.The experimental results indicate that this algorithm has the anti-noise ability.【Key words】speech recognition isolated word speaker-dependent DTW绪论语音识别（Speech Recognition）是机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本文件或命令的高技术。
作为专门的研究领域，语音识别又是一门交叉学科，它与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学、人工智能、数理统计等众多学科紧密相连。
语音识别经过四十多年的发展，已经显示出巨大的应用前景[1]。
随着计算机技术、模式识别和信号处理技术以及声学技术等的发展，使得语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。
近二三十年来，语音识别技术在工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等领域有着广泛应用。
当今，语音识别产品在人机交互应用中，已经占到了越来越大的比例。
其主要应用在语音命令、应用于电信增值业务、数据库检索等方面。
语音识别系统从不同角度、不同的应用围等都会有不同的分类。
一般语音识别系统按不同的角度有下面几种分类：1．按说话人的讲话方式可以分为孤立词（Isolated Word）识别连续语音（Continuous Speech）识别。
孤立词识别是指说话人每次只说一个词或短语，每个词或短语在词汇表中都算作一个孤立词条。
因此，可以用来实现简单的家用电器控制。
连续语音识别是指对说话人以日常自然的方式发音，通常特指用于语音录入的听写机。
2．按识别对象的类型可以分为特定人（Speaker Dependent）语音识别和非特定人（Speaker Independent）语音识别。