基于MATLAB的特定人语音识别算法设计毕业设计
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。
语音识别课程设计matlab
语音识别课程设计 matlab一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握语音识别的基本原理和MATLAB实现方法，培养学生运用语音识别技术解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：–了解语音识别的基本概念、发展历程和应用领域；–掌握语音信号处理的基本方法和MATLAB编程技巧；–理解语音特征提取、模式匹配和声学模型等关键技术；–熟悉常用的语音识别算法和MATLAB工具箱。
2.技能目标：–能够运用MATLAB进行语音信号的预处理、特征提取和识别；–具备搭建简单的语音识别系统的能力；–学会分析语音识别过程中的误差和优化方法；–能够阅读和理解相关的英文文献。
3.情感态度价值观目标：–培养学生对语音识别技术的兴趣和好奇心，激发创新精神；–培养学生团队合作意识和沟通交流能力；–使学生认识到语音识别技术在现实生活中的重要性和潜在价值。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.语音识别概述：介绍语音识别的定义、发展历程、应用领域和挑战；2.语音信号处理：讲解语音信号的预处理方法，如滤波、端点检测、语音增强等；3.语音特征提取：学习基于MATLAB的语音特征提取方法，如MFCC、PLP等；4.模式匹配与声学模型：探讨模板匹配、高斯混合模型和神经网络等声学模型；5.语音识别算法：介绍隐马尔可夫模型（HMM）、支持向量机（SVM）、深度学习等算法；6.MATLAB语音识别工具箱：学习MATLAB内置的语音识别工具箱，如HTK、SPTK等；7.实践项目：完成一个基于MATLAB的简单语音识别系统的设计和实现。
三、教学方法本课程采用多种教学方法相结合的方式，包括：1.讲授法：讲解基本概念、原理和方法，为学生提供系统的知识结构；2.案例分析法：分析典型的语音识别应用案例，使学生更好地理解实际应用；3.实验法：通过实验操作，让学生亲手实践，培养实际操作能力和问题解决能力；4.讨论法：学生进行小组讨论，激发创新思维和团队合作意识。
基于matlab语音信号处理 毕业设计
基于MATLAB 的语音信号处理系别：专业（班级）：作者（学号）：指导教师：完成日期：目录中文摘要 (1)英文摘要 (2)1 引言......................................................... - 3 -1.1课题的研究意义.................................................... - 3 -1.2设计任务.......................................................... - 3 -2 基本原理...................................................... - 4 -2.1 语音信号概述...................................................... - 4 -2.2数字滤波器原理.................................................... - 4 -2.2.1 数字滤波器的概念................................................ - 4 -2.2.2 数字滤波器的分类................................................ - 4 -3 总体设计思想................................................ - 6 -3.1 语音信号的采集.................................................... - 6 -3.2 语音信号处理工具的选择............................................ - 6 -3.3 数字滤波器的设计.................................................. - 7 -4 语音信号分析和滤波处理 ................................ - 10 -4.1 语音信号的采集................................................... - 10 -4.2 语音信号的读入与打开............................................. - 10 -4.3语言信号处理.................................................... - 10 -4.3.1 语音信号分析................................................... - 10 - 4.3.2 含噪语音信号的合成............................................. - 12 - 4.4.3双线性变换法设计Butterworth滤波器............................. - 13 -4.4.4 基于窗函数法的FIR滤器波....................................... - 16 -5 搻ȡ绗........................................... 错误！未定义书签。
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作者：蒲开放李智慧黄明慧王凤鑫王超来源：《数字技术与应用》2017年第04期摘要：本文介绍了基于MATLAB的特定人语音识别软件开发方法以及GUI界面设计，阐述了具体开发设计的过程。
本识别方法以Mel频率倒谱系数作为特征参量，采用DTW技术进行识别，识别效果较好。
本软件仍有待改进的地方，如：在有背景噪声的条件下如何提高识别率。
关键词：MATLAB；语音识别；Mel频率倒谱系数；DTW；GUI中图分类号：TN912.34 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）04-0170-031 引言语音识别主要指让机器听懂人说的话，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[1]。
当今，语音识别产品在人机交互应用中，已经占到越来越大的比例。
语音识别系统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[2]。
本文提出一种基于MATLAB的特定人语音识别系统，通过测试，能够达到试验要求。
2 系统功能及子模块介绍基于MATLAB进行语音识别软件的开发与设计，识别过程分为录入语音、预处理、端点检测（即提取语音）、提取语音特征参数、与模板库中的特征参数逐一进行比较，然后选取失真测度最小的作为识别结果输出，其流程图如图1所示。
2.1 录入语音MATLAB中录入语音可以通过wavrecord函数来录入语音。
2.2 预处理预处理包括预加重、分帧、对语音信号加窗。
（1）预加重。
预加重就是把语音信号乘以一个高通滤波器，用来对语音信号进行高频率提升，高通滤波器用一阶FIR滤波器来实现，公式为：预加重对于语音信号有两个作用：①增加一个零点，用来去除声门脉冲的高频频谱下跌，使得语音信号频谱变得更加平滑，所提取的语音特征符合原始声道模型；②由于是乘以一个高通滤波器，不但对高频提升外，还把低频部分也进行衰减，同时降低基频对共振峰的检测的干扰。
浅论MATLAB的特定人语音识别软件开发与设计
浅论MATLAB的特定人语音识别软件开发与设计摘要：语音识别主要指让机器听懂人说的话，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。
当今，语音识别产品在人机交互应用中，已经占到越来越大的比例。
语音识别系统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。
基于此，本文就从MATLAB的特定人语音识别软件开发与设计展开分析。
关键词：MATLAB；特定人语音识别软件；开发与设计1、系统功能及子模块介绍基于MATLAB进行语音识别软件的开发与设计，识别过程分为录入语音、预处理、端点检测（即提取语音）、提取语音特征参数、与模板库中的特征参数逐一进行比较，然后选取失真测度最小的作为识别结果输出。
1.1录入语音MATLAB中录入语音可以通过wavrecord函数来录入语音。
1.2预处理预处理包括预加重、分帧、对语音信号加窗。
1.2.1预加重预加重就是把语音信号乘以一个高通滤波器，用来对语音信号进行高频率提升，高通滤波器用一阶FIR滤波器来实现，公式为：s`（n）=s（n）-as（n-1），其中a是一个常数。
预加重对于语音信号有两个作用：①增加一个零点，用来去除声门脉冲的高频频谱下跌，使得语音信号频谱变得更加平滑，所提取的语音特征符合原始声道模型；②由于是乘以一个高通滤波器，不但对高频提升外，还把低频部分也进行衰减，同时降低基频对共振峰的检测的干扰。
1.2.2分帧由于语音信号是时变的，处理时变的信号计算非常复杂，也不容易观察到语音信号的特征。
但是在很短的时间内，即10ms-30ms内，语音信号可以看成非时变的。
这就用到了语音的分帧技术。
如果两帧不重叠，可能有一个跳变。
为了使其平稳过渡，在相邻两帧设置重叠部分。
1.2.3加窗语音信号经过采样后为x（n），实际上是无限长的，需要处理的量将会很大。
但进行分帧处理过后相当于乘以一个有限长的窗函数，这样就可以很好的进行运算。
加窗函数的数学表达式为：窗函数一般具有低通特性，窗函数的不同将会有不同的带宽和频谱泄漏。
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
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。
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)。
在MATLAB环境下实现的语音识别_龙银东
技术创新软件天地您的论文得到两院院士关注１引言近年来，由于人工神经网络以及支持向量机所具有较强的自适应和自学习能力而获得了普遍的重视，并在语音识别中获得了成功的应用。
目前，针对汉语语音识别的研究得到学者的广泛关注，并且对大词汇量连续语音识别系统的研究取得很大进展。
本文对语音识别的端点监测，引入平均的概念，测试结果表明，可进一步提高识别率。
本文还以系数（ＬＰＣＣ）以及动态时间弯折（ＤＴＷ）算法为核心，针对多个特定人连接词语的识别，给出了基于Ｍａｔｌａｂ环境下的图形界面的实现。
２语音识别系统概述语音识别系统的典型识别方案如图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。
３在ＭＡＴＬＡＢ环境中的语音识别实现３．１端点检测本文用的是双门限算法，在开始进行端点检测之前，首先为短时能量和过零率分别确定两个门限，信号必须达到比较高的强度，该门限才可能被超过。
且低门限被超过未必就是语音的开始，有可能是由短时间的噪声引起；高门限被超过则可以基本确定是由于语音信号引起的。
为了尽量减小环境噪声带来的干扰，在本设计的ＭＡＴＬＡＢ环境中，通过以下语句，引入了平均的概念，成功的提高了端点检测的识别率：图１语音识别系统概述ｚｃｒ＝ｓｕｍ（ｓｉｇｎｓ．＊ｄｉｆｆｓ，２）；％每帧过零率Ｎ＝ｓｉｚｅ（ｚｃｒ，１）；ＺＲ＝ｓｕｍ（ｚｃｒ，１）／Ｎ；％平均过零率％在此求平均从而消除环境变化引起的部分噪声ａｍｐ＝ｓｕｍ（ａｂｓ（ｅｎｆｒａｍｅ（ｆｉｌｔｅｒ（［１－０．９７］，１，ｘ），ＦｒａｍｅＬｅｎ，ＦｒａｍｅＩｎｃ）），２）；％每帧能量ＥＮ＝ｓｕｍ（ａｍｐ，１）／Ｎ；％平均能量％在此求平均也是为了消除环境变化引起的部分噪声。
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。
【毕业论文】基于matlab的人脸识别系统设计与仿真(含matlab源程序)
基于matlab的人脸识别系统设计与仿真（含matlab源程序）目录第一章绪论 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 人脸图像识别的应用前景 (3)1.3 本文研究的问题 (4)1.4 识别系统构成 (5)1.5 论文的内容及组织 (7)第二章图像处理的Matlab实现 (7)2.1 Matlab简介 (7)2.2 数字图像处理及过程 (8)2.2.1图像处理的基本操作 (8)2.2.2图像类型的转换 (8)2.2.3图像增强 (9)2.2.4边缘检测 (10)2.3图像处理功能的Matlab实现实例 (10)2.4 本章小结 (15)第三章人脸图像识别计算机系统 (15)3.1 引言 (15)3.2系统基本机构 (16)3.3 人脸检测定位算法 (17)3.4 人脸图像的预处理 (25)3.4.1 仿真系统中实现的人脸图像预处理方法 (25)第四章基于直方图的人脸识别实现 (28)4.1识别理论 (28)4.2 人脸识别的matlab实现 (29)4.3 本章小结 (29)第五章总结 (30)致谢 (31)参考文献 (32)附录 (35)第一章绪论本章提出了本文的研究背景及应用前景。
首先阐述了人脸图像识别意义；然后介绍了人脸图像识别研究中存在的问题；接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成；最后简要地介绍了本文的主要工作和章节结构。
1.1 研究背景自70年代以来.随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉研究的进展.人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情，并形成了一个人脸图像识别研究领域，.这一领域除了它的重大理论价值外，也极具实用价值。
在进行人工智能的研究中，人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力，以及识别事物、处理事物的能力，因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制，并努力将这些机制用于实践，如各种智能机器人的研制。
人脸图像的机器识别研究就是在这种背景下兴起的，因为人们发现许多对于人类而言可以轻易做到的事情，而让机器来实现却很难，如人脸图像的识别，语音识别，自然语言理解等。
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。
（完整版）语音信号处理及MATLAB实现毕业课程设计
（完整版）语音信号处理及MATLAB实现毕业课程设计目录摘要(Ⅰ)1. 设计原理 (1)1.1 设计的目的及要求 (1)1.2 课题的研究意义 (1)2. 设计原理 (2)2.1采样频率 (2)2.2采样位数 (2)2.3采样定理 (2)2.4时域信号的FFT分析 (2)2.5数字滤波器设计原理和方法 (3)2.6各种不同类型滤波器的性能比较 (3)3. 设计内容 (4)3.1语音信号的录入与提取 (4)3.2加噪处理（高频噪音） (6)3.3设计窗函数带阻滤波器 (8)3.4滤波处理 (9)3.5加躁处理（低频噪音） (11)3.6设计椭圆函数高通滤波器滤波处理 (13)总结 (16)致谢 (17)参考文献 (17)附录 (18)摘要语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。
通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。
Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以将声音文件变换为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等，它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。
信号处理是Matlab重要应用的领域之一。
本实验设计用电脑自带的录音机采集了一段语音，对其进行了时域分析，频谱分析,分析语音信号的特性。
并应用matlab平台对语音信号加入了不同的噪声，进一步用窗函数法，椭圆函数法分别设计了一个带阻滤波器和一个高通滤波器，然后对加噪的语音信号进行滤波处理。
最后对比滤波前后的语音信号的时域和频域特性，回放加噪语音信号和去噪语音信号。
对比研究处理前和处理后的声音的不同。
【关键词】语音信号；频域特性; 时域特性; 滤波器1.设计目的和要求1.1 设计目的及要求本次课程设计要求利用MATLAB对语音信号进行处理和分析，要求学生采集语音信号后，在MATLAB软件平台进行频谱分析，并对速配采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪音，恢复信号。
一种基于MATLAB的特定声音识别算法的研究【开题报告】
毕业设计开题报告电气工程及其自动化一种基于MATLAB的特定声音识别算法的研究一、选题的背景、意义语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代AT&T贝尔实验室的Audry系统，它是第一个可以识别十个英文数字的语音识别系统。
但真正取得实质性进展，并将其作为一个重要的课题开展研究则是在60年代末70年代初。
这首先是因为计算机技术的发展为语音识别的实现提供了硬件和软件的可能，更重要的是语音信号线性预测编码（LPC）技术和动态时间规整（DTW）技术的提出，有效的解决了语音信号的特征提取和不等长匹配问题。
这一时期的语音识别主要基于模板匹配原理，研究的领域局限在特定人，小词汇表的孤立词识别，实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立词语音识别系统；同时提出了矢量量化(VQ) 和隐马尔可夫模型(HMM) 理论。
20世纪90年代前期，许多著名的大公司如IBM、苹果、AT＆T和NTT都对语音识别系统的实用化研究投以巨资。
语音识别技术有一个很好的评估机制，那就是识别的准确率，而这项指标在20世纪90年代中后期实验室研究中得到了不断的提高。
比较有代表性的系统有：IBM公司推出的Via Voice和Dragon System公司的Naturally Speaking，Nuance公公的Nuance Voice Platform语音平台，Microsoft的Whisper，Sun的VoiceTone 等。
我国语音识别研究工作起步于五十年代，但近年来发展很快。
研究水平也从实验室逐步走向实用。
从1987年开始执行国家863计划后，国家863智能计算机专家组为语音识别技术研究专门立项，每两年滚动一次。
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，并达到国际先进水平。
中科院自动化所、声学所、清华大学、北京大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、中国科技大学、北京邮电大学、华中科技大学等科研机构都有实验室进行过语音识别方面的研究，其中具有代表性的研究单位为清华大学电子工程系与中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室。
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。
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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。
随着人类步入信息社会步伐的加快，越来越多的地方需要用到语音信号处理的知识。
而MATLAB作为一个语音信号处理的平台，是一个高性能的科学计算软件，广泛应用于数学计算、算法开发、数学建模、系统仿真、数据分析处理及可视化、科学和工程绘图、应用系统开发（包括建立用户界面）等。
其语言是一种简单、高效、功能极强的高级语言，具有强大的矩阵运算能力和极高的编程效率，这一方面使得MATLAB程序可以被高度向量化，另一方面使得程序易读易写。
本设计主要围绕着MATLAB平台进行语音信号的录制及预处理,提取特征参数，建立两种模块，一组为参考模块，一组为测试模块，然后通过DTW算法进行匹配，算出匹配结果。
主要通过用户开发界面直观地呈现出来。
1.1语音识别的历史背景早在计算机发明之前，自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程，早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。
而1920年代生产的"Radio Rex"玩具狗可能是最早的语音识别器，当这只狗的名字被呼唤的时候，它能够从底座上弹出来。
最早的基于电子计算机的语音识别系统是由AT&T贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统，它能够识别10个英文数字。
其识别方法是跟踪语音中的共振峰。
该系统得到了98%的正确率。
到1950年代末，伦敦学院(Colledge of London)的Denes已经将语法概率加入语音识别中。