基于matlab的语音识别系统

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基于MATLAB的语音信号处理与识别系统设计与实现

基于MATLAB的语音信号处理与识别系统设计与实现

基于MATLAB的语音信号处理与识别系统设计与实现一、引言语音信号处理与识别是人工智能领域中的重要研究方向之一,随着深度学习和人工智能技术的不断发展,基于MATLAB的语音信号处理与识别系统设计与实现变得越来越受到关注。

本文将介绍如何利用MATLAB进行语音信号处理与识别系统的设计与实现。

二、MATLAB在语音信号处理中的应用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,可以方便地进行语音信号处理。

在语音信号处理中,MATLAB可以用于语音信号的采集、预处理、特征提取、模型训练等各个环节。

通过MATLAB提供的工具,可以高效地对语音信号进行分析和处理。

三、语音信号处理流程1. 语音信号采集在语音信号处理系统中,首先需要对语音信号进行采集。

通过MATLAB可以实现对声音的录制和采集,获取原始的语音信号数据。

2. 语音信号预处理采集到的语音信号数据通常包含噪声和杂音,需要进行预处理以提高后续处理的准确性。

预处理包括去噪、降噪、滤波等操作,可以有效地净化语音信号数据。

3. 特征提取在语音信号处理中,特征提取是一个关键步骤。

通过MATLAB可以提取出语音信号的频谱特征、时域特征等信息,为后续的模式识别和分类打下基础。

4. 模型训练与识别利用MATLAB可以构建各种机器学习模型和深度学习模型,对提取出的特征进行训练和识别。

通过模型训练,可以实现对不同语音信号的自动识别和分类。

四、基于MATLAB的语音信号处理与识别系统设计1. 系统架构设计基于MATLAB的语音信号处理与识别系统通常包括数据采集模块、预处理模块、特征提取模块、模型训练模块和识别模块。

这些模块相互配合,构成一个完整的系统架构。

2. 界面设计为了方便用户使用,可以在MATLAB中设计用户友好的界面,包括数据输入界面、参数设置界面、结果展示界面等。

良好的界面设计可以提升系统的易用性和用户体验。

五、基于MATLAB的语音信号处理与识别系统实现1. 数据准备首先需要准备好用于训练和测试的语音数据集,包括正样本和负样本。

基于Matlab的语音识别系统的设计_百度文库(2)

基于Matlab的语音识别系统的设计_百度文库(2)
河南理工大学毕业设计(论文)说明书 2 近国外最高水平。 语音识别发展到一定阶段,世界各国都加快了语音识别引用系统的研究开发,通常连续语音是含有较完整语法信息的连续语句,最接近于人的自然讲话方式,从非连续语音到连续语音的研究面临着很多完全不同的技术难点,非连续语音的识别是一些孤立的声波片段,连续语音则面临着如何切分声波的问题。诸如此类的新问题使连续语音识别率的提高比非连续语音更加困难。 经过几十年的发展和摸索,人们终于在实验室突破了大词汇量、连续语音和非特定人这三大障碍,第一次把这三个特性一起集中于一个系统中,并以此确定了统计方法和模型在语音识别和语音处理中的主流地位。在声学识别层次,以多个说话人发音的大规模语音数据为基础,以马尔可夫链为基础的语音序列建模方法HMM(隐含马尔可夫模型)比较有效的解决了语音信号短时稳定、长时时变的特性,并且能根据一些基本建模单元构造成连续语音的句子模型,达到了比较高的建模精度和建模灵活性。 目前在语音识别研究领域非常活跃的课题为稳健语音识别、说话人自适应技术、大词汇量关键词识别算法、语音识别的可信度评测算法、基于类的语言模型和自适应语言模型,以及深层次的自然语音的理解。研究的方向也越来越侧重于口语对话系统。 1.3语音识别系统的分类 语音识别是近年来十分活跃的一个研究领域。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。本文介绍了语音识别的基本流程、所用到的语音参数算法、语音识别的训练算法和识别算法做初步的探究,主要运用了特定人孤立词识别的DTW算法和非特定人识别的连续HMM算法的Matlab识别系统。 语音识别按说话人的讲话方式可分为孤立词(Isolated Word)识别、连接词(Connected Word)识别和连续语音(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词条,一般用在语音电话拨号系统中。连接词语音识别支持一个小的语法网络,其内部形成一个状态机,可以实现简单的家用电器的控制,而复杂的连接词语音识别系统可以用于电话语音查询、航空定票等系统。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。显然,连续非特定人语音识别的难度要大得多,因为不仅有说话人口音的问题,还有协同发音、断字断句、搜索等问题,除了考虑语音的声学模型外还要涉及到语言模型,如构词法、文法等。 从识别对象的类型来看,语音识别可以分为特定人(Speaker Dependent)语音识别和非特定人(S针对一个用户的语音识别,非特定人则可用于不同的用户。实际上,非特定人语音识别的初始识别率往往都比较低,一般都要求用户花一定的时间对系统进行训练,将系统的参数进行一定的自适应调整,才能使识别率达到满意的程度。 非特定人大词表连续语音识别是近几年研究的重点,也是研究的难点。目前的连续语音识别大多是基于HMM(隐马尔可夫模型)框架,并将声学、语言学的知识统一引入来改善这个框架,其硬件平台通常是功能强大的工作站或PC机。 河南理工大学毕业设计(论文)说明书 3 1.4语音识别系统的基本构成 语音识别系统的典型实现方案为: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。语音信号经预处理后,接下来很重要的一环就是特征参数提取。对特征参数的要求是:1,提取的特征参数能有效地代表语音特征,具有很好的区分性。2,各阶参数之间有良好的独立性。3,特征参数要计算方便,最好有高效的计算方法,以保证语音识别的实时实现。 在训练阶段,将特征参数进行一定的处理之后,为每个词条得到一个模型,保存为模版库。在识别阶段,语音喜好经过相同的通道得到语音参数,生成测试模版,与参考模版进行匹配,将匹配分数最高的参考模版作为识别结果。同时还可以在很多先验知识的帮助下,提高识别的准确率。 1.5语音识别技术难点 虽然语音识别已突破了最初对技术的检验阶段,而进入通过对话及系统形象的设计,建立用户喜爱的应用系统时期。然而语音技术本身仍在不断进步,为市场提供更新更好的应用模式和技术。目前,技术及应用的焦点主要集中在三个方面。 首先,带口音(Dialect)语音的识别。首先要明确的是,口音是指同一种语言在不同地区的发音有所不同,与同一地区(例如中国)的不同方言是有区别的。例如,中国的八大方言多属于与普通话(北方语系)不同的语系。也就是说是有别于普通话的不同的语言,应该用不同的声学模型来描述。而对于口音的适应性首先是由声学模型本身的品质决定的。对某一种口音,语言的声学模型的适应性决定了基础识别率,而在此基础上的优化和模型适应方案则提供了很好的解决方案。例如Nuance公司,作为拥有最大市场和最多用户的公司,也拥有最多的用户语音数据,保证了它极高的基础识别率。此外,该公司的系统优化工具为所有系统提供一个实用、有效的优化方法。优化过程对所有系统的表现都会有提高,也可以解决小范围的口音问题。而针对严重的口音问题,它的声学模型适应机制提供了很好的解决方案,可以使系统的识别率有很大改善。 焦点之二是背景噪音。人多的公共场所巨大的噪音对语音识别的影响自不用说,早期即使在实验室环境下,敲击键盘、挪动麦克风都会成为背景噪音。它将破坏原始语音的频谱,或者把原始语音部分或全部掩盖掉,造成识别率下降。实际应用中,噪音是无法避免的。研究将要解决的问题就是如何把原始语音从背景噪音中分离出来,即所谓提高音质(speech enhancement)或减噪(noise reduction)的预处理。这将会使识别系统具有很强的适应性。在这方面,Nuance优化的语音参数、灵活的模型结构、新的建模方法以及独有的噪音抑制功能,使得系统在背景环境噪声、手机、车载免提等高噪音环境下能保持良好的工作状况。 第三个就是“口语”的问题。这就是用户说话的自由度问题。它既涉及到自然语言理解,又与声学有关。语音识别技术的最终目的是要让用户在“人机对话”的时候,能够像进行“人人对话”一样自然。而一旦用户以跟人交谈的方式来进行语音输入时,口语的语法不规范和语序不正常的特点会给语义的分析和理解带来困难。你也许接触到一些语音软件声称是可以做到自然语言识别,而在这方面真正有实用商业系统的只有Nuance公司。Nuance的最新版识别软件所提供的“随意说(Say anything)”技术,使用户可以以自然的 河南理工大学毕业设计(论文)说明书 4 语言说出自己的需求。例如,“我对我的手机上的一些功能不太明白,想问一下”,或者“嗯,我的账单应该到期了,请帮我查一下要交多少钱”。它为用户提供了一种像“人人对话”的自然语音交互界面,这种更加友善的界面允许一般对话时的一些行为,如停顿及不完全的语句等。 1.6语音识别发展前景 语音技术是目前世界上最热门和最具有发展前景的技术之一。从某种意义上说,语音识别是将计算机变成真正的“智能化”设备的最佳途径。语音作为当前通讯系统中最自然的通信媒介,随着计算机和语音处理技术的发展,不同语种之间的语音翻译将成为语音研究的热点。自然语音数据库的设计:语音特征的提取;利用语音料库进行声学模型训练的研究;适应说话人声学模型的研究;语音识别算法的研究:语言翻译和对话处理的研究等成为语音技术的热点方向。语音识别研究的另一个发展方向是人体语言与口语相结合的多媒体人机交互。目前这种采用声觉、视觉两种信息融合进行识别的研究在全球范围内己经展开,成为语音识别研究的重要发展方向和研究热点之一。 一位业界的资深人士对IT产业发展的提出的八大预言之一即为:语音成为新人机界面。语音识别技术的成熟使人机界面发生革命性突破,网络时代用户需要更自然、更简单、更方便的以语音为中心点的人机界面。未来几年里,真正实用的语音识别和音字转换技术将首次走出实验室,走进千家万户的电器设备中。摩尔定律所预言的硬件产品奇迹般的更新速度使计算机处理复杂运算的能力突飞猛进,也使体积庞大的语音库有机会栖身于普通用户的硬盘或其他存储介质上;技术方面,新的语音统计算法日趋成熟:市场需求方面,简化PDA、移动电话和其他信息家电原本繁琐的操作步骤的最佳途径便是通过语音技术。 另外,语音识别是一门交叉学科,语音识别技术关系到多学科的研究领域,在不同领域上的进步都会促进语音识别的发展。(1)物理学(声学):声音产生与传播原理、声电转换以及声音在房间回响等相关知识。(2)生理学:有关人的声道与耳朵的生理结构、耳朵的听觉特征,在脑内高层的语言处理等。(3)统计学和模式识别理论;基于各种统计方法对模式进行匹配,以及建立有关的统计模型,对语音特征参数进行估值和分类。(4)信息理论和计算机科学:各种算法的研究、快速搜索查找匹配的方法。(5)语言学:有关人的语言产生、感觉方面的知识。(7)数字信号处理技术:信号的时域分析、噪声消除、数字滤波、线性预测等方面的知识。(8)微电子技术:超大规模集成电路(VLSI)技术的发展对语音识别的具体应用有很大的影响,VLSI使语音识别系统商品化成为可能。

基于MATLAB的特定人语音识别算法设计毕业设计

基于MATLAB的特定人语音识别算法设计毕业设计

本科毕业设计基于MATLAB的特定人语音识别算法设计摘要语言是人类交换信息最方便、最快捷的一种方式,在高度发达的信息社会中,用数字化的方法进行语音的传送、存储、识别、合成和增强等是整个数字化通信网中最重要、最基本的组成部分之一。

而在随着科技技术的发展的今天,除了人与人之间的自然语言通信之外,人与机或机器与机器之间也开始使用语言。

也就是因为如此,需要涉及到语音识别技术。

为了解决机器能“听懂”人类的语言,在科技如此迅猛发展的今天,语音识别技术一直受到各国科学界的关注,其对计算机发展和社会生活的重要性也日益凸显出来。

在孤立字语音识别中,如语音密码锁,汽车控制等领域,都运用到了特定人语音识别技术,也就是DTW算法,相对于HMM算法,DTW算法具有简单操作。

在相同环境下,两者识别效果相差不大,但是HMM算法要复杂得多,主要体现在HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据,而DTW算法则不需要额外的计算。

所以在特定人语音识别当中,DTW算法被广泛使用。

在本次设计中,将运用到MATLAB平台来对语音信号进行处理及识别。

相对于C语言而言,MATLAB平台更能给用户提供一个简单易懂的代码分析窗口。

而且在个性化设计中,MATLAB可以为用户提供一个人性化界面--GUI。

所以,此次设计,通过MATLAB 平台建立一个GUI界面,接着对一组语音信号的输入进行预处理及端点检测,提取特征参数(MFCC),形成参考模块。

然后再对一组相同的语音信号输入进行同样的操作作为测试模块,与参考模块进行DTW算法进行匹配,输出匹配后的识别结果。

关键词:MATLAB GUI 端点检测MFCC DTWDesign of Speech Recognition Algorithm Based on Specific MATLABCai Jingzuo(College of Engineering, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China) Abstract:Language is a way of human exchange of information the most convenient, quick, highly developed in the information society, for voice transmission, by using the digital method of storage, recognition, synthesis and enhancement is one of the most important parts of the whole, the most basic digital communication network. While with the development of science and technology today, in addition to natural language communication between people, between people and machine or machine and machine are also starting to use the language. It is because of this, need to involve the speech recognition technology. In order to solve the machine can "hear" the human language, the technology is so rapid development today, the speech recognition technology has been the subject of scientific attention of all countries, the importance of computer development and social life is increasingly prominent.In the isolated word speech recognition, such as voice password lock, auto control field, are applied to the speech recognition technology, which is relative to the DTW algorithm, HMM algorithm, DTW algorithm has the advantages of simple operation. In the same environment, both the recognition effect is similar, but HMM algorithm is much more complex, mainly reflected in the HMM algorithm need to provide a large amount of speech data in the training phase, while the DTW algorithm does not need the extra computation. So in the speaker-independent recognition, DTW algorithm is widely used.In this design, will apply to the MATLAB platform to carry on the processing and recognition of speech signal. Compared with the C language, MATLAB platform can provide users with a simple code analysis window. But in the personalized design, MATLAB can provide a human user interface --GUI. So, the design, the establishment of a GUI interface through the MATLAB platform, and then a set of the input speech signal pretreatment, endpoint detection, feature parameter extraction (MFCC), the formation of the reference module. Then a group of the same speech signal input to the same operation as a test module, matching with reference to DTW algorithm module, output matching recognition results.Key words:DTW GUI Endpoint detection MFCC DTW目录1 前言 (1)1.1语音识别的历史背景 (1)1.1.1国外研究历史及现状 (2)1.1.2 国内研究历史及现状 (3)1.2 语音识别技术的应用及研究方向 (4)1.3语音识别系统的基本构成 (5)2 语音信号的数字模型及采集 (6)2.1概述 (6)2.2 语音的发音原理 (6)2.2.1 人的发声器官 (6)2.2.2 语音生成 (8)2.3 语音的听觉机理 (9)2.3.1 听觉器官 (9)2.3.2 耳蜗的信号处理原理 (10)2.4 MATLAB中的语音信号模型 (12)2.4.1 wavrecord函数 (12)2.4.2 wavplay函数 (13)3 语音信号的端点检测 (13)3.1 概述 (13)3.2 MATLAB的语音端点检测算法 (16)3.2.1 短时能量的计算 (16)3.2.2 过零率的计算 (17)3.2.3 端点检测的流程 (19)4语音信号非线性预测分析 (20)4.1 概述 (20)4.2 MFCC的基本原理 (20)4.3 实验结果 (21)5特定人语音识别算法-DTW算法 (22)5.1 DTW算法原理 (22)5.2 DTW算法流程及实验结果 (24)5.2.1 算法流程 (24)5.2.2实验结果 (25)6GUI设计 (26)6.1概述 (26)6.2 GUI界面的打开 (27)6.3作品演示 (29)7结论 (31)参考文献 (31)附录 (32)附录A语音识别主函数 (32)致谢 (38)本科生毕业设计成绩评定表1前言语言是人类交换信息最方便、最快捷的一种方式,在高度发达的信息社会中,用数字化的方法进行语音的传送、存储、识别、合成和增强等是整个数字化通信网中最重要、最基本的组成部分之一。

基于MATLAB的汉语数字语音识别系统

基于MATLAB的汉语数字语音识别系统
张 培 玲 , 凌 飞 成
( 河南理工大学 电气学院 , 河南 焦作 440) 5 0 0

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 ,

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

基于matlab的听音识曲系统的设计与实现

基于matlab的听音识曲系统的设计与实现

基于matlab的听音识曲系统的设计与实现随着人工智能技术的发展,听音识曲技术成为了一个重要的研究课题,它是利用计算机识别歌曲,并自动辨别出歌曲的名字和作者的技术。

在这里,我们将介绍一种基于Matlab的听音识曲系统的设计与实现方法。

第一步是语音分析,也叫音频特征提取。

这一步需要我们对输入的音频进行语音信号分析,来提取出语音的频率特性和能量特性。

我们可以使用Matlab的一些函数来实现这一步,比如短时傅立叶变换、滑动均值滤波及基于频率特性的谱聚类函数等。

这些函数可以实现音频的带宽限定和变换,同时提取出音频的语音特征,如能量特性、基频、频率谱、音频频谱等特征。

第二步是特征比较,也叫特征识别。

这一步需要我们与设定的歌曲数据库中的特征进行比较,以确定输入音频的歌曲名称和识别分数。

为了提高识别率,我们可以采用Matlab的矩阵计算技术,来自动计算特征之间的差异度,从而实现准确的歌曲识别。

第三步是输出结果。

当特征比较完成后,就可以给出歌曲名称和识别出的表示。

为了更好的展示,我们可以利用Matlab中的数据可视化技术,来展示识别出来的歌曲及其相应的特征、识别分数等信息,以便更好的识别结果。

以上就是基于Matlab的听音识曲系统的设计方法和实现方法,该系统可以有效的实现歌曲的名称识别和准确的歌曲特征比较,具有较高的精度及可靠性。

此外,该设计还具有较好的实现维护性、可扩展性及可行性,可以有效改进歌曲识别效率,有利于实现数字音频的自动化处理。

总之,Matlab是一款强大的计算机软件工具,可以完美的支持基于Matlab的听音识曲系统的设计与实现,帮助用户在音频识曲任务中取得更多的成功。

基于matlab的语音识别技术

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的特定人语音识别软件开发与设计

基于MATLAB的特定人语音识别软件开发与设计

基于MATLAB的特定人语音识别软件开发与设计本文将详细介绍基于MATLAB的特定人语音识别软件的开发与设计,从数据采集、数据预处理、特征提取、训练模型以及测试评估等方面进行介绍。

同时,本文还会对该软件的实时性、准确性、稳定性进行分析并进行改进优化。

一、数据采集数据采集是语音识别系统开发的第一步,也是最为关键的一步。

采集到的数据质量将直接影响后续的预处理、特征提取以及模型训练。

在采集数据时,应该尽可能保证采集设备的统一性,以便后续的数据处理与模型训练。

同时,采集的语音数据应具有较高的覆盖率和多样性,以便让模型具有更好的泛化能力。

二、数据预处理在数据预处理阶段,需要对采集到的语音数据进行一系列的预处理操作,例如去除背景噪音、去除重复数据、平衡数据分布等。

这些操作有助于提高预处理的效果,从而提高后续的特征提取以及模型训练的准确度。

三、特征提取特征提取是语音识别系统中最为复杂的一步,其目的是将原始的语音信号转化为易于处理的数学特征。

在特征提取中,需要使用一些特征提取算法,例如短时傅里叶变换、梅尔倒谱系数、线性预测系数等。

这些算法可以大大减少语音信号的冗余信息,提取出信号的主要特征,从而提高模型的分类准确度。

四、训练模型在模型训练中,需要选择适当的模型算法以及调整算法的超参数。

在语音识别中,常用的模型算法有隐马尔可夫模型、深度神经网络、循环神经网络等。

训练模型的过程中,需要使用一些评估指标,例如准确率、召回率、F1值等,以评估模型的优劣。

同时,在训练过程中,需要使用一些技巧,例如交叉验证、正则化、学习率衰减等,以优化模型的泛化能力。

五、测试评估在模型训练完成后,需要使用测试数据对模型进行评估。

在测试评估中,需要使用一些评估指标,例如准确率、召回率、误判率等,以评估模型的性能。

同时,还需要针对测试结果进行分析,从而找出模型存在的问题并进行改进优化。

六、实时性、准确性、稳定性改进优化在实际应用中,需要保证语音识别系统的实时性、准确性以及稳定性,否则无法满足用户需求。

基于MATLAB的语音识别DTW算法设计

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

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

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)。

基于Matlab的说话人识别

基于Matlab的说话人识别

目录摘要 (I)Abstract .................................................................................................................................. I I 第一章引言 (1)1.1 研究背景及意义 (1)1.2 优势及应用前景 (1)1.3 国内外研究现状 (1)第二章说话人识别的基本原理 (3)2.1 说话人识别基本知识 (3)2.1.1 语音的发声机理 (3)2.1.2 清音和浊音 (3)2.1.3 语音信号模型 (3)2.1.4 语音识别基本过程 (4)2.2 预处理模块 (4)2.2.1 采样 (4)2.2.2 量化 (5)2.2.3 预加重 (5)2.2.4 加窗 (5)2.3 特征提取模块 (6)2.3.1 短时平均能量分析 (6)2.3.2 短时平均幅度分析 (7)2.3.3 短时过零率分析 (8)2.3.4 短时自相关分析 (8)2.3.5 LPC倒谱系数(LPCC) (9)2.3.6 Mel频率倒谱系数(MFCC) (9)2.4 训练和识别模块 (10)2.4.1 矢量量化模型(VQ) (10)2.4.2 隐马尔可夫模型(HMM) (11)2.4.3 人工神经网络模型(ANN) (12)2.4.4 HMM和ANN的混合模型 (13)第三章基于Matlab的说话人识别 (14)3.1 说话人识别系统平台介绍 (14)3.2 语音采集模板(Speech Recording Plane) (14)3.3 预处理模板(V oice Preprocessing Plane) (15)3.4 特征提取模板(Feature Extraction Plane) (17)3.5 训练识别模板(Speech Recognition Plane) (18)第四章总结与展望 (25)4.1 总结 (25)4.2 展望 (25)致谢 (27)参考文献 (28)附录 (29)摘要说话是人类相互沟通交流最方便、最快捷的一种方式,世界上每一个说话人都拥有自己特定的语音,正如每个人的指纹一样,都是绝无仅有的。

一种基于MATLAB的智能语音识别系统设计

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。

基于Matlab语音识别系统的设计与实现

基于Matlab语音识别系统的设计与实现
多语言支持
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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感谢您的观看
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。

matlab语音识别系统(源代码)最新版

matlab语音识别系统(源代码)最新版

matlab 语音识别系统(源代码)最新版目录一、设计任务及要求⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1二、语音识别的简单介绍2.1 语者识别的概念⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯22.2 特征参数的提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯32.3 用矢量量化聚类法生成码本⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯32.4VQ 的说话人识别⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4三、算法程序分析3.1 函数关系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.43.2 代码说明⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯53.2.1 函数mfcc ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯53.2.2 函数disteu ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯53.2.3 函数vqlbg ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.63.2.4 函数test ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯63.2.5 函数testDB ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯73.2.6 函数train ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯83.2.7 函数melfb ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯8四、演示分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.9五、心得体会⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.11附:GUI 程序代码⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯12、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2.1 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。

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

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在语音合成与语音识别中的应用指南

MATLAB在语音合成与语音识别中的应用指南

MATLAB在语音合成与语音识别中的应用指南一、引言随着科技的不断发展,语音合成和语音识别技术在各个领域得到了广泛应用,比如人机交互、智能家居、医疗辅助等。

而在这些技术的背后,MATLAB作为一种强大的数学软件环境,也扮演着重要的角色。

本文将给出一份MATLAB在语音合成与语音识别中的应用指南,帮助读者更好地利用MATLAB进行语音处理。

二、语音合成语音合成是将文字转化为语音的技术,它在很多场景中都非常有用,比如语音助手、有声读物等。

在MATLAB中,我们可以使用Speech Synthesis Toolbox来实现语音合成功能。

这个工具箱提供了丰富的语音合成函数和工具,帮助用户轻松创建高质量的语音合成应用。

首先,我们需要加载Speech Synthesis Toolbox。

在MATLAB的命令行中输入以下代码:```matlabload('Speech Synthesis Toolbox');```接下来,我们可以使用synthesize函数来合成语音。

该函数需要输入一个字符串作为输入文本,并输出相应的语音波形。

示例代码如下:```matlabtext = 'Hello, welcome to MATLAB!';fs = 44100; % 采样率为44100Hzwaveform = synthesize(text, fs);```以上代码中,我们使用了一个简单的文本字符串作为输入,并指定了采样率为44100Hz。

运行代码后,我们将得到一个包含合成的语音波形的向量waveform。

接下来,我们可以将该波形进行播放。

MATLAB提供了sound函数来实现播放功能。

示例代码如下:```matlabsound(waveform, fs);```以上代码中,我们传入了语音波形waveform和采样率fs作为参数。

运行代码后,我们就能听到合成的语音。

除了基本的合成功能,Speech Synthesis Toolbox还提供了其他强大的功能,比如调节音调、速度、音量等。

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机电信息工程学院专业综合课程设计
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)。

人的言语过程本质上也是一个双重随机过程,语音信号本身是一个可观测的时变列。

可见,HMM合理地模仿了这一过程,是一种较为理想的语音信号模型。

其初始状态概率向量π,状态转移概率矩阵向量A,以及概率输出向量B一起构成了HMM的3个特征参量。

HMM 模型通常表示成λ={π,A,B}。

2.4HMM模型的三个基本问题
HMM模型的核心问题就是解决以下三个基本问题:
(1)识别问题:在给定的观测序列O和模型λ=(A,B,π)的条件下,如何有效地计算λ产生观测序列O的条件概率P(O︱λ)最大。

常用的算法是前后向算法,它可以使其计算量降低到N2T次运算。

(2)最佳状态链的确定:如何选择一个最佳状态序列Q=q1q2…qT,来解释观察序列O。

常用的算法是Viterbi算法。

(3)模型参数优化问题:如何调整模型参数λ=(A,B,π),使P(O︱λ)最大:这是三个问题中最难的一个,因为没有解析法可用来求解最大似然模型,所以只能使用迭代法(如Baum-Welch)或使用最佳梯度法。

第一个问题是评估问题,即已知模型λ=(A,B,π)和一个观测序列O,如何计算由该模型λ产生出该观测序列O的概率,问题1的求解能够选择出与给定的观测序列最匹配的HMM模型。

第二个问题力图揭露模型中隐藏着的部分,即找出“正确的”状态序列,这是一个典型的估计问题。

第三个问题是使模型参数最优化,即调整模型参数,以使模型能最好地描述一个给定观测序列,最好说明这个观测序列就是最优化模型产生出来的。

用于调整模型参数,使之最优化的观测序列称为训练序列。

通过训练自适应调整模型参数使之适应于训练序列并最优化,从而得到实际应用中最好的模型。

三.系统设计
3.1系统框图
图3 系统整体结构框图
3.2实施方案
实施方法及具体过程如下:
(1)端点检测vad(x):采用双门限的算法。

输入为采样语音数据x,输出X1,X2是起始端点和结束端点的帧数,并将xi到x2帧的语音数据存sample(k).wave 结构数组中。

(2)MFCC参数算法mfcc(x):输入为采样语音数据x,输出为mfcc参数,取x1—2至x2—2帧的mfcc参数到sample(k).data结构数组中。

(3)HMM参数初始化inithmm(samples,M):输入为samples和NX*1的数组M,N为状态数,M是每个状态包含的高斯混合个数。

(4)viterbit识别算法:输入删模型和mfcc参数,回溯最佳状态路径,返回输出概率和状态路径。

(5)训练过程train(sample,M):对一次迭代函数baum.m实施n次迭代(设置迭代次数)。

输出为训练后的HMM模型参数和总输出概率,将模型参数存入hmm{i}(hmm为一个cell数组)。

(6)识别主程序(recog):对输入待识别的语音用函数vad进行端点检测,计算出MFCC参数之后,交由识别函数viterbi.m计算得到其对数形式的输出概率,最后显示出识别结果。

四.心得体会
通过这次课题,我们在自己的亲身实践中掌握了有关Labview以及matlab设计的思想和方法,对专业知识有了进一步的理解,对语言识别领域有了初步的认识。

我们将以前学习的知识在这次设计中进行了充分的应用,通过解决问题得到了很多实践的经验,有助于我们以后的学习.。

通过自己搜集的资料和相关的专业知识,我们完成了理论算法与实际应用的设计,虽然在设计的过程中不断的遇到了很多问题,但是我们克服困难,一步步前进,这不仅丰富了我们的知识,给我们对理论与知识的结合与应用提供了动力,也给我们最后解决问题提供了欣喜的源泉,为我们今后的工作打下了坚实的基础。

参考文献
1.郭圣权,连晓峰.MATLAB环境下的基于HMM模型的语音识别系统.计算机测
量与控制,2004,12(5):470- 475.
2.王炳锡,屈丹,彭宜.实用语音识别基础.北京:国防工业出版社,2005:258-266.
3.刘么和.语音识别与控制应用技术.北京:科学出版社,2008: 1- 35.
4.胡广书.现代信号处理教程.北京:清华大学出版社,2004: 397- 398.
5.吴朝晖,杨莹春著.说话人识别模型与方法.北京:清华大学出版社,2009: 21- 7
6.
6.段红梅,汪军,马良河,等.隐马尔可夫模型在语音识别中的应用.工科数学,2002.
7.谢锦辉.隐Markov模型(HMM)及其在语音处理中的应用.武汉:华中理工大学
出版社,1995.。

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