【完整版】基于Matlab的语音识别系统的设计本科毕业论文设计
毕业设计基于MATLAB的语音信号分析和处置
基于MATLAB 的语音信号分析和处置【摘要】本设计用微软录音机收集了一段语音，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，进一步用双线性变换法设计了一个的巴特沃思低通滤波器，基于巴特沃斯模拟滤波器设计数字带通滤波器和用窗函数法设计了FIR低通滤波器，然后对加噪的语音信号进行滤波处置。
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，对比研究了巴特沃思IIR滤波器和FIR滤波器在信号处置尤其是信号滤波去噪方面的特性和应用。
论文从理论和实践上比较不同数字滤波器的滤波效果。
【关键词】语音信号；频域特性; 时域特性; 滤波器1绪论课题的研究意义语言是咱们人类所特有的功能，它是传承和记载人类几千年文明史，没有语言就没有咱们今天人类的文明。
语音是语言最大体的表现形式，是彼此传递信息最重要的手腕，是人类最重要、最有效、最常常利用和最方便的互换信息的形式。
语音信号处置属于信息科学的一个重要分支，大规模集成技术的高度进展和运算机技术的飞速前进，推动了这一技术的进展；它是研究用数字信号处置技术对语音信号进行处置的一门新兴学科，同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科，因此咱们进行语言信号处置具有时期的意义。
设计任务本设计先完成语音信号的收集，然后设计低通，高通，带通等滤波器对收集到的语音信号进行滤波处置，分析语音信号各频率段的特性。
并对所收集的语音信号加入不同的干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，针对受干扰语音信号的特点设计不同的滤波器，对加噪信号进行滤波，恢恢复信号。
把原始语音信号、加噪语音信号和滤波后的信号进行时域变换和频域变换，画出它们的时域波形和频域波形图，从视觉角度比较分析滤波的效果。
也可将这3类信号进行播放从听觉角度感受滤波的效果。
2大体原理语音信号概述语言是人类创造的，是人类区别于其他地球生命的本质特征之一。
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
（ 河南理工大学 电气学院 ， 河南 焦作 ４４０） ５ ０ ０
摘
要： 应用动 态时间规整 （Ｔ 为识别 算法， 用Ｍ Ｃ （ Ｅ 频率倒谱 系数） Ｄ Ｗ） 采 Ｆ ＣＭ Ｌ 为主要语音特 征参数 ， 建立 了一 个汉
语数字语音识别 系统 ， 中包括语音信号 的预 处理 、 其 特征 参数的提 取 、 别模板 的训练、 别匹配算 法； 识 识 同时 ， 出利 提 用 ＭＡ Ｌ Ｂ图形用户界 面开发环境设计语音识 别 系统界 面 ， ＴＡ 设计 简单 ， 用方便 ， 使 系统界 面友好 。
为 了体 现语 音 的动态 特性 及能 量对 语音 区分 的作 用 ， 在 上述 语 音 特征 矢 量 中加 人 了一 阶差 分 ＭＦ Ｃ 还 Ｃ 及 其 一 阶能 量 和一 阶差分 能 量 ， 中能量 参 数 用语 音 其
平 均能 量进 行 了归一 化 。
３ 训 练 与识 别
路 径不 是 随 意选 择 的 ， 因为任 何 一种 语 音 的发 音快 慢 都有 可 能变化 ， 但是 其各 部分 的先后 次 序不 可能 改变 ， 因此 所选 的路 径必 定是从 左 下角 出发 ， 在右上 角结 束 ，
一
ｘｋ ｚ ） ／ ． （一 ｎ （一 （ｅ Ｋ． ｉ ∑ ）
尸 ） ｘｋｌ （＝ｌ（ 。 ）．
。
（ １ ）
（ ２ ）
其中 ， 为 ５２ ｌ 点。然后再求信号能量谱 ， ： 即 ５ 根据 （ ） ） ４ 式进行频率弯折 ， 在弯折后 的频率轴 上取等间隔滤波器组在频域对功率谱进行滤波．
４ 对加窗后的语音信号进行 ５ ２ ） １ 点离散傅立叶变
换（ Ｆ ， ： Ｄ Ｔ） 即
用过零率找到语音端点的相对精确位置 ， 分解 出每一 个 语 音段 。 个实例见 图 ２ 其 中 ５ ， 表示无 声段 ，表示 有声 ， 段 ， 示 有 声 段 结束 后 的无 声 部 分 。从 图 中可 知 有 Ｈ表
基于matlab的语音识别
选取某一段短时域部分发音， 或者使用其内带的数字滤波器在频域中选取一段来发音， 通过 反复挑选发音段，可以发现人声与频率、音节长短、衰减快慢的定性关系。 (3)封装子模块 当需要对大量的声音信号作快速处理时（如不同人的同一发音或同一发音人的不同语 言） ，此时可以先在 simulink 中设计子模块：再利用子模块构建一个复杂系统，通过延迟线， 就可以使经过不同滤波处理的信号依次输出到耳机、音响等外设上。籍由这样连续的输出， 人耳就能更加清晰地便别出不同频率成分的影响。 可见，凭借 Matlab 强大的实时信号处理能力，只要在其中将程式模块组装完毕，就可 以将繁琐的仪器搭建、数模转换、信号分析等过程轻而易举地程序化，从而集中精力于研究 发声机理。
2.4 小波分析方法对语音识别的改进
在 matlab 中重写 DTW 等经典识别算法即可实现比较高精度的识别率。 但这些算法由于 物理例外使用傅立叶变换直接处理信号， 在其诞生之初本身即存缺陷。 傅立叶变换在实现将 信号转换至频域进行处理时，其缺点是只能对全时域信号作分析，而作为瞬变的语音信号， 其瞬时特征得不到反映。针对这种不足，前人提出了可以提高辨识精度的的改进方法，如通 过加窗实现“短时变换”等，但仍然存在缺陷，主要表现在： 1．时频局域化是一次性的，即窗函数的形状和大小是固定的，不能敏感的反应信号的 突变。而突变恰好是语音信号的特征之一。 2．由于信号分析中的“不确定性”原理，高频部分时域相对窄，即需较高的时域分辨 率而较低的频率分辨率；而低频部分，时域相对宽，即需较高的频率分辨率而较低的时域分 辨率。 [5] 而小波变换恰能满足这些要求。 它的窗宽随频率增高而减小， 符合高频信号高时域分辨 率的要求。故笔者考虑在算法中引入小波变换作为作为尝试作为改进。
根据发声原理低频部分标志着基音的特征所以当不同的人发同样的音时本实验中受试者都以正常方式发a音基频频谱峰值应大致相同而不同的人由于声带构造不同在基音大致相同的情况下都发同一个音高频谐波的衰减将会有很大不同体现在频谱上就是高频区频谱差异显著这是分辨不同人的特征之一
毕业设计(论文)-语音智能识别系统设计[管理资料]
![毕业设计(论文)-语音智能识别系统设计[管理资料]](https://img.taocdn.com/s3/m/3c7e9b3cda38376bae1fae0b.png)
目录1 绪论 (3) (3) (3) (4)DSP的应用前景 (4)2 方案论证与比较 (5)语音识别方案的论证 (5)语音的采集和处理方案论证 (6)控制部分方案论证 (6)显示部分方案论证 (7)接口部分方案论证 (7)3 硬件系统设计 (8)系统概述 (8)语音采集部分 (9)DSP处理部分 (9)控制——显示部分 (10)硬件电路设计 (11)DSP接口电路设计 (11)串行接口电路设计 (11)单片机串行通信接口设计 (12)LCD电路设计 (13)4 软件实现 (14)DSP的软件实现 (14)端点检测 (14)语音特征提取 (15)模式识别——动态时间规整（DTW） (16)FLASH引导的实现 (17) (18) (18) (18) (18)FLASH的烧写 (19)——显示板软件设计 (19) (19)LCD程序设计 (20)5 总结与展望 (22) (22) (22)致谢 (24)参考文献 (25)附录一 (26)附录二 (28)1 绪论语音识别技术发展到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98%，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。
这些技术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，这些复杂的语音识别系统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、手机已经包含了语音识别拨号功能、语音记事本、语音智能玩具等产品，同时也包括语音识别与语音合成功能。
人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的机票、旅游、银行信息。
调查统计表明，多达85%以上的人对语音识别的信息查询服务系统的性能表示满意。
可以预测，在近5年内，语音识别系统的应用将更加广泛，各种各样的语音识别系统产品将不断出现在市场上。
语音识别技术在人工邮件分拣中的作用也日益显现，发展前景诱人。
一些发达国家的邮政部门已经使用了这一系统，语音识别技术逐渐成为邮件分拣的新技术。
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)。
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。
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。
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。
THANKS FOR WATCHING
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。
（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。
基于MATLAB的特定人语音识别算法设计本科毕业设计
毕业论文声明本人郑重声明：1．此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。
除了特别加以标注地方外，本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。
对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。
本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
2．本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定，同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版，允许此文被查阅和借阅。
本人授权大学学院可以将此文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本文。
3．若在大学学院毕业论文审查小组复审中，发现本文有抄袭，一切后果均由本人承担，与毕业论文指导老师无关。
4.本人所呈交的毕业论文，是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。
论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。
论文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。
对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中已明确的方式标明。
学位论文作者（签名）：年月关于毕业论文使用授权的声明本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料（包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等），知识产权归属华北电力大学。
本人完全了解大学有关保存，使用毕业论文的规定。
同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版，允许论文被查阅或借阅。
本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。
如果发表相关成果，一定征得指导教师同意，且第一署名单位为大学。
本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为大学。
本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存或汇编本学位论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 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)。
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 timedomain,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, Markov model (HMM) recognition algorithm using MFCC (MEL frequency 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 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 (3)1.4语音识别系统的基本构成 (3)1.5语音识别技术难点 (4)1.6语音识别发展前景 (5)二、语音信号分析 (6)2.1语音学知识 (6)2.1.1音素和音节 (6)2.1.2汉语的声调 (7)2.1.3语音信号产生模型 (8)2.2语音信号数字化和预处理 (9)2.2.1数字化 (9)2.2.2预加重处理 (9)2.2.3防混叠滤波 (10)2.2.4加窗处理 (11)2.3语音信号的时域分析 (12)2.3.1短时能量分析 (12)2.3.2短时平均过零率 (14)2.3.3短时自相关函数和短时平均幅度差函数 (15)2.3.4语音端点检测 (17)2.4语音信号的频域分析 (17)2.4.1滤波器组法 (17)2.4.2傅立叶频谱分析 (18)2.5特征参数提取 (19)2.5.1 LPCC倒谱系数 (19)2.5.2 Mel频率倒谱系数 (20)三、语音识别主要算法 (21)3.1动态时间伸缩算法 (21)3.2基于规则的人工智能方法 (23)3.3人工神经网络方法 (24)3.4隐马尔可夫方法 (26)3.5 HMM和ANN的混合模型 (27)四、隐含马尔可夫模型算法 (29)4.1 HMM的基本理论和数学描述 (29)4.2 HMM的三个基本问题及解决算法 (31)4.3 HMM算法的改进 (38)4.4 HMM的结构和类型 (41)4.5 HMM算法实现的问题 (42)五、基于Matlab环境下的语音识别算法实现 (43)5.1识别系统平台介绍 (43)5.2在Matlab中HMM算法的实现 (45)5.2.1端点检测 (45)5.2.2特征参数提取 (45)5.2.3训练和识别 (46)5.3实验结论分析........................................................................... 错误!未定义书签。
六、结束语.............................................................................................. 错误!未定义书签。
6.1回顾............................................................................................ 错误!未定义书签。
6.2展望 (48)七、致谢 (49)参考文献 (49)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。
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。
因此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。
研究语音识别，开发相应的产品有着广泛的社会意义和经济意义。
语音识别中的说话人辨认的研究始于20世纪30年代。
早期的工作主要集中在人耳听辨试验和探讨听音识别的可能性方面。
Bell实验室的L．G．Kesta目视观察语谱图进行识别，提出了“声纹(Voiceprint)”的概念。
Bell实验室的S．Pruzansky提出了模版匹配和概率统计方差分析的声纹识别方法，形成了声纹识别研究的一个高潮。
60年代末和70年代初语音识别最重要的发展是语音信号线性预测编码(LPC)技术和动态时间规整(DTW)技术，有效地解决了语音的特征提取和时间不等长匹配问题，对特定人的语音识别十分有效。
研究特点是以孤立字语音识别为主，通常把孤立字作为一个整体来建立模板。