基于MATLAB的汉语数字语音识别系统

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使用MATLAB进行语音识别的基本原理

使用MATLAB进行语音识别的基本原理

使用MATLAB进行语音识别的基本原理语音识别是一种将人类语音转化为计算机可识别文本的技术。

它可以应用在语音识别系统、智能助手等多个领域,具有广泛的应用前景。

而MATLAB是一种功能强大的数学软件工具,提供了丰富的信号处理和模式识别函数,使得它成为进行语音识别的理想选择。

本文将介绍使用MATLAB进行语音识别的基本原理。

一、语音信号预处理在进行语音识别之前,需要对语音信号进行预处理。

预处理的目的是去除噪声、降低维度以及提取特征等。

其中,常用的预处理技术包括语音信号分帧、加窗、预加重以及语音信号归一化等。

语音信号分帧是将连续的语音信号分成若干短时帧,一般选择帧长为20-40毫秒。

然后对每一帧信号进行加窗操作,常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗等,目的是减少频谱泄漏效应。

预加重是为了解决语音信号中的频率能量分布不均的问题。

预加重的思想是在进行傅里叶变换之前对语音信号进行高通滤波,增强高频部分的能量。

语音信号归一化是为了消除语音信号能量的差异性,一般使用均方根归一化或幅度归一化等方法,使得语音信号具有相似的能量特征。

二、特征提取在预处理之后,需要进行特征提取,以便将语音信号转化为计算机可识别的形式。

常用的特征提取方法包括线性预测分析(Linear Predictive Analysis, LPC)、梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency Cepstral Coefficients, MFCC)等。

LPC是一种基于线性预测模型的方法,它假设语音信号是由前面的语音样本线性预测后产生的。

LPC通过提取语音信号的倒谱系数以及预测误差,将语音信号转化为一组具有较低维度的特征向量。

MFCC是一种基于梅尔刻度的频谱特征提取方法。

它模拟了人耳对声音的感知机制,通过将频率轴转换为梅尔刻度,进而使用离散余弦变换将频谱分析结果转化为梅尔频率倒谱系数,得到更加稳定和鲁棒的特征。

三、模型训练与分类在特征提取之后,需要进行模型训练与分类。

基于Matlab的语音识别系统的设计本科毕业设计

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。

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的特定人语音识别算法设计

基于MATLAB的特定人语音识别算法设计

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 (5)2.1概述 (5)2.2 语音的发音原理 (5)2.2.1 人的发声器官 (5)2.2.2 语音生成 (7)2.3 语音的听觉机理 (8)2.3.1 听觉器官 (8)2.3.2 耳蜗的信号处理原理 (10)2.4 MATLAB中的语音信号模型 (11)2.4.1 wavrecord函数 (11)2.4.2 wavplay函数 (12)3 语音信号的端点检测 (12)3.1 概述 (12)3.2 MATLAB的语音端点检测算法 (15)3.2.1 短时能量的计算 (15)3.2.2 过零率的计算 (15)3.2.3 端点检测的流程 (17)4语音信号非线性预测分析 (18)4.1 概述 (18)4.2 MFCC的基本原理 (19)4.3 实验结果 (20)5特定人语音识别算法-DTW算法 (20)5.1 DTW算法原理 (20)5.2 DTW算法流程及实验结果 (23)5.2.1 算法流程 (23)5.2.2实验结果 (23)6GUI设计 (25)6.1概述 (25)6.2 GUI界面的打开 (25)6.3作品演示 (27)7结论 (28)参考文献 (29)附录 (30)附录A语音识别主函数 (30)致谢 (36)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。

matlab语音识别系统(源代码)18676

matlab语音识别系统(源代码)18676

(威海)《智能仪器》课程设计题目: MATLAB实现语音识别功能班级:学号:姓名:同组人员:任课教师:完成时间:2012/11/3目录一、设计任务及要求 (1)二、语音识别的简单介绍语者识别的概念 (2)特征参数的提取 (3)用矢量量化聚类法生成码本 (3)的说话人识别 (4)三、算法程序分析函数关系 (4)代码说明 (5)函数mfcc (5)函数disteu (5)函数vqlbg (6)函数test (6)函数testDB (7)函数train (8)函数melfb (8)四、演示分析 (9)五、心得体会 (11)附:GUI程序代码 (12)一、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。

二、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。

语音是人的自然属性之一,由于说话人发音器官的生理差异以及后天形成的行为差异,每个人的语音都带有强烈的个人色彩,这就使得通过分析语音信号来识别说话人成为可能。

用语音来鉴别说话人的身份有着许多独特的优点,如语音是人的固有的特征,不会丢失或遗忘;语音信号的采集方便,系统设备成本低;利用电话网络还可实现远程客户服务等。

因此,近几年来,说话人识别越来越多的受到人们的重视。

与其他生物识别技术如指纹识别、手形识别等相比较,说话人识别不仅使用方便,而且属于非接触性,容易被用户接受,并且在已有的各种生物特征识别技术中,是唯一可以用作远程验证的识别技术。

因此,说话人识别的应用前景非常广泛:今天,说话人识别技术已经关系到多学科的研究领域,不同领域中的进步都对说话人识别的发展做出了贡献。

基于MATLAB的说话人识别系统设计与实现

基于MATLAB的说话人识别系统设计与实现
第 l8卷 第 3期 2016年 5月
石 家 庄 学 院 学 报 Journal of Shijiazhuang University
Vo1.18,No.3 M av 2016
基 于 MATLAB的说话人识别 系统设计 与实现
王现彬 ,杨 洁 ,贾英 茜 ,饶 立婵
(石家 庄 学院 物理 与 电气信 息工 程 学院 ,河 北 石家庄 050035)
识 别 的 目的.
在进行共振峰分析时 ,需根据语音信号频域包
络来确定共振峰 ,故需先对语音信号进行功率谱分
析 ,参照其功率密度谱上的峰值来确定共振峰.为了 更好地描述功率密度谱上的尖峰 ,应该选用具有全 极点的模 型进行估计 ,而 白回归(AR)模 型恰好满足 此条件.描述 AR全极点模型的方程如式(3)所示 :
0 100 20o 30o 400 500 600 700 800
时间/帧 图 2 语 音 信 号 中的 基 音 频 率
),( ):∑biy(n— )+ (n).
= I
(3)
其 中 b 为系数 ,y(n)为输 出,y(n— )如
设计过程包括语音信号时域分析 、语音信号增强 、基 音频率 (周期 )分析 、共振峰分析 、结果识别等步骤 ,现分别 加 以说 明 .
在语音信号时域分析阶段 ,主要是借助 MATLAB强大 的数值计算能力及图形 显示能力,观测语音信号的时域波 形 ,图 1给出了语音信号为“物电学 院”的语音信 号波形 , 记为 s0.该语音信号可以借助 Windows自带的“录音机”软 件 来进 行语 音 信号 的录制 .通过 观测 图 1可 以看 出 ,在 语 音 信 号波 形 当中夹 杂 着 一些 噪声 ,这 主要 是 由声 音 采集 设 备 所 引入 的.

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。

Matlab中的语音识别技术简介

Matlab中的语音识别技术简介

Matlab中的语音识别技术简介语音识别是一门应用广泛的领域,它涉及到将人类语音信号转化为机器可以理解和处理的形式。

随着人工智能技术的发展,语音识别技术在日常生活中的应用越来越普遍,比如智能语音助手、车载语音导航等。

本文将介绍在Matlab中实现语音识别的基本原理和技术方法。

1. 语音信号的数字化在计算机中处理语音信号之前,首先需要将模拟语音信号转化为数字形式。

这一步骤称为模拟到数字转换(A/D Conversion)。

Matlab提供了丰富的信号处理工具箱,可以实现将语音信号进行采样和量化,生成数字化的语音信号。

2. 预处理在进行语音识别之前,通常需要对语音信号进行预处理,以提高后续处理的准确性和效果。

预处理包括去噪、降噪、语音信号增强等步骤。

Matlab中提供了多种预处理算法和函数,例如经典的Wiener滤波器、语音增强算法等,可以有效地提高语音识别的结果。

3. 特征提取语音信号是一种时间序列信号,而机器学习算法通常要求输入的特征是固定长度的向量。

因此,在进行语音识别之前,需要将语音信号转化为特征向量。

常用的特征提取方法包括短时能量、倒谱系数、梅尔频率倒谱系数(MFCC)等。

在Matlab中,我们可以使用信号处理工具箱提供的函数来提取这些特征。

4. 建立模型在特征提取之后,通常需要建立一个模型来对语音信号进行分类。

常见的模型包括高斯混合模型(GMM)、隐马尔可夫模型(HMM)等。

这些模型通常需要通过训练数据来学习模型的参数。

Matlab中提供了强大的统计建模和机器学习工具箱,可以方便地建立和训练这些模型。

5. 识别与解码在模型建立和训练完成之后,可以使用已经训练好的模型对新的语音信号进行识别和解码。

基于模型的语音识别通常包括前向算法、后向算法、维特比算法等。

这些算法可以在Matlab中进行实现,进行语音信号的解码。

6. 性能评估在进行语音识别任务时,通常需要对算法的性能进行评估。

常见的性能评估指标包括准确率、召回率、F值等。

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。

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。

Matlab在语音识别中的应用

Matlab在语音识别中的应用

Matlab在语音识别中的应用1.基于GUI的音频采集处理系统注:本实验是对“东、北、大、学、中、荷、学、院”孤立文字的识别!首先是GUI的建立,拖动所需控件,双击控件,修改控件的参数;主要有string Tag(这个是回调函数的依据),其中还有些参数如value style 也是需要注意的,这个在实际操作中不能忽视。

这里需要给说明一下:图中所示按钮都是在一个按钮组里面,都属于按钮组的子控件。

所以在添加回调函数时,是在按钮组里面添加的,也就是说右击三个按钮外面的边框,选择View Callback——SelectionChange,则在主函数中显示该按钮的回调函数:functionuipanel1_SelectionChangeFcn(hObjec t, eventdata, handles)以第一个按钮“录音”为例讲解代码;下面是“播放”和“保存”的代码:以上就是语音采集的全部代码。

程序运行后就会出现这样的界面:点击录音按钮,录音结束后就会出现相应波形:点击保存,完成声音的保存,保存格式为.wav。

这就完成了声音的采集。

2.声音的处理与识别2.1打开文件语音处理首先要先打开一个后缀为.wav的文件,这里用到的不是按钮组,而是独立的按钮,按钮“打开”的回调函数如下:function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)其中pushbutton1是“打开”按钮的Tag.在回调函数下添加如下代码:运行结果如图:2.2预处理回调函数如下:function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)运行结果如图:2.3短时能量短时能量下的回调函数:function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)其回调函数下的代码是:2.4端点检测这里要先声明一点,为了避免在以后的函数调用中,不能使用前面的变量,所以其实后面的函数都包含了前面的部分。

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。

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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
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
值 较 大 , 声 语 音 ( 摩擦 音 ) 无 如 的过 零 率 较 高 , 因此 可 以通 过 计 算 短 时能 量 大致 判 断 出语音 的端 点 , 后 使 然
频 预加 重 ;
3 用 海 明 窗 (a migwn o s 函数对 每个 帧进 ) hm n idw ) 行 加窗 处理 , 减少 吉 布斯 (ib) 应 ; i s效 b
11 预 处 理 .
健 性 , 非 特定 人 语 音识 别 方 面有 利 于 减 少 因说 话 人 在
不 同的差 异 可 能带 来 的影 响 。大 量 的研 究 表 明 , 从识
预加重是对信号进行平滑, 即提升高频部分 , 使信 号的频谱变得平坦 , 保持在低频到高频 的整个频带 中 能用 同样 的信噪 比求频谱 , 以便于频谱分析或声道参
n= , , , 仁12 …… , ()1 (7 Mo 为 了使 路 径 不 Ⅳ, 1 , 』= = 7 、 ) 至 于过倾 斜 , 以约束斜 率 在 05 2 可 . 的范 同内 , 如果路 径 已经 通 过 了格 点 , , 么下 一个 通 过 的格 点 ( 那 Ⅲ 只可 能是 下 列 种情 况 之一 。即 : , )( 1m + ) Ⅲ:力+ ,
} 《————
有 声 段

背 景 噪 声

结 束段
图 2 语 音 信 号 的 端 识 别 系统 基 本 原 理框 图
Me频 率 倒谱 系数 ( C ) l MF C的分 析 就是 着 眼 于人 耳 的 听 觉 机 理 , 据 听觉 实 验 的结 果 来 分 析语 音 的 频 依
率 。与 LC P C相 比 , 突 出 优 点 是 不 依 赖 全极 点语 音 其 产 生 模 型 的假 定 , 且 在 噪声 环境 下 表 现 出更 强 的 顽 而
1 语 音信 号 的预 处理
从图 1 知, 可 整个识 别 系统 包括 4 部 分 : 个 预处 理 ; 特征 参数 提 取 ; 练 ; 训 识别 ”I 一。
得 到模 型参 数 , D W 算 法 的训 练 中几乎 不需 要额 外 而 T 的计算 m ; 以 , 所 在孤 立词 语 音识 别 中 ,T 算 法得 到 DW
广 泛 应 用 。 本 系 统 应 用 动 态 时 间 规 整 fT 为识 别 D W) 算法。
31 动 态 时间规 整 .

来 实现 , U的值一般在 0 4 0 8 . ~ . 之间 , 9 9 在本系统中
取 09 。 .7
帧信 号 ; 2 每 一 帧 信 号 用 滤 波 器 H() —09z 作 高 ) z一1 .7
1 语 音信 号 的 端点检 测 . 2
端点检测就是从一段信号 中检测出语音信号的起 始点和结束点 , 这可借助于语音信号 的能量和过零率 两个 时域 参 数来判 断 各数 字 的边界 。有 声语 音 的能 量
数 分 析 。 预加 重 一 般 是 通 过 一 个 数 字 滤波 器 1 , —1 l Z
别 效 果及 抗 噪 声性 能 上来 看 , C 要 优 于 L C 因 MF C PC , 此 本 系统采 用 MF C特征 参数 。MF C 算 方法 如下 : C C计
1 以一 定 窗长 ( 文 取 2 ms 和窗 移 ( 为 1 ms ) 本 0 ) 取 0 ) 把 语 音分 成 一 个个 相 互 重 叠 的帧 , 以下 步骤 用 于 每 将
现 了汉 语语 音 的端点 检 测和 切分 。
在 人机 语 音 通 信 中 “ 瞳” 听 人类 口述 的语 言 , 是人 机 通 信 技术 的基 础 之一 , 目前 正 广 泛应 用 于 控 制 、 信 、 通 消 费 等行业 。

I8帧 =6
S= 1  ̄ 49 ]
J 七
— —
个 典 型 的语音 识别 系统 , 图 1 示 。 如 所
第 4 ( 第 12 ) 期 总 2期
N _(U o12 o4S M N . ) 2
机 械 管 理 开 发
MECHANI AL MANAGE C MENT A ND DE VE OP L MEN T
21年8 01 月
Au . 0 g2 1 1
基于 MA L B的汉语数字语音识 系统 : TA l :
声段是从信号 的第 l 帧开始到第 10 5 0 帧结束 , 由每一 帧 的宽 度还 可 知 端 点 的开 始 时 间 和字 节 长 度 , 而 实 从
收稿 日期 :0 10 —1 : 2 1- 2 7 修回 日期 :0 10 — 4 2 1- 4 1 ’
基 金项 目:00 2 1年度河 南省 高等 学校 青年 骨干教 师基金 资助项 目(00 G S06 ; 21G J-5 )河南理 工大学青年基金 资助 项 目( 2 1—6 ; 南理工 大学大 Q 006 )河 学生科学研 究训练计划基金 资助项 目(9 204 。 0— —3 ) 作者 简介 : 张培玲(97 )女 , i7一 , 山东济南人 , , , 讲师 硕士 从事信号处理和信 息工程教 学与科研 工作 。
关 键 词 : 音 识 别 ; 态 时 间规 正 ; 立 词 ; 形 用 户 界 面 (U ) 语 动 孤 图 G I
中图分类号 :N 1.4 T 9 23
文献标识 码 : A
文章编号 :O 3 7 3 2 1 )4 0 0 — 3 lO — 7 x(0 10 — 2 5 0
0 引 言 语 音识 别 研 究 目的是 让 机 器 具有 人 的 听觉 能力 ,
2; , =力 1 m + ) , = + , 。米 用 , 不 上 ) 埘)( + , 1; 1 表
已存 入模 板 库 的各 个 词 条称 为 参 考模 板 , 个 参 一 考 模 板 可 表 示 为 肚 { 1, ()… … , ( , … , )R2, nm)… ( }/为训 练语 音 帧 的时序标 号 , l ,3 1 m= 为起 点语 音 帧 ,
7 对 ,J 行 离 散 余 弦 变 换 ( C ) 得 到 了 MF ) ,进 7 D T就 —
C C系数 。
J c 一5・ ( (, 表 示测 试 模式 中某一 帧 的交 汇 点 。DP算 法 可 以 苦 O (0) s . 5 nm) ( ) )
这里 , 为倒谱系数的阶数 , i 一般可取 l~6 ; 2 1个 卢1 为滤 波器 的个 数 。在本 文 中 i 1 , 2 。 一Q = 2 Q= 4
如图3 示。 所


在 汉语 数 字 语 音识 别 中 , 为 简单 有 效 的 方法 是 最 采 用 动 态 时 间 规 整 (T 算 法 , 算 法解 决 了发 音 长 D W) 该
短 不一 的模 板 匹配 问题 , 语 音识别 中出现最 早 、 是 较为



/ 『

2 5・ 0
第4 ( 第 12 ) 期 总 2期
机 械 管 理 开 发
Me f =1 2 . 4 ×o 2 +‘ ) l ) l7 1 l ( . ( 0 8 g1
6 计 算通 过各 个频 带 的能量 并取 L G得 到 ) O
( 3 )
用, 距离 越 小则相 似度 越高 。为 了计 算这 一失 真距 离 ,
通 过 的格 点 即 为测试 和参 考模 板 中进行 计 算 的帧 号 。

, 1l ( ( 1 Q. ( 7 o( 志 志; ≤≤ 4 2 g∑ ) ) , ] 一 I PJ I )
式 中: Q为滤 波器 的个 数 ; j ) 第 c( 为 k 个滤 波器 的加 权
函数 。
图3 T 算法搜索路径 示意 图 D W
为 了捕 述 这 条路 径 , 设路 径 通 过 的所 有 格点 依 假
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