基于matlab的语音识别系统
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。
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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
端点检测数据储存模型训练模型库
特征参数提
取识别
原始语音数据识别结果
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
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