用于孤立词识别的语音识别系统实验报告
语音识别系统实习报告
实习报告语音识别系统一、实习背景和目的作为一名计算机科学专业的学生，我一直对人工智能领域充满浓厚兴趣。
在大学期间，我学习了关于机器学习和语音处理的相关知识。
为了将理论知识与实践相结合，我参加了为期三个月的语音识别系统实习项目。
本次实习旨在深入了解语音识别技术的工作原理，掌握相关算法和工具，并提高实际问题解决能力。
二、实习内容和过程在实习过程中，我主要参与了以下几个方面的工作：1. 学习语音识别基本原理：我首先学习了语音信号处理的基本概念，了解了语音信号的特性以及常见的预处理方法。
同时，我还学习了自动语音识别系统的基本组成，包括特征提取、模式匹配和语言解码等环节。
2. 熟悉语音识别相关工具：为了更好地进行实践操作，我熟悉了开源语音识别工具CMU Sphinx和Kaldi。
通过阅读相关文档和参考教程，我掌握了这些工具的基本使用方法和编程接口。
3. 数据采集与预处理：为了训练语音识别模型，我首先进行了数据采集工作。
通过从网络和开源数据集中获取语音样本，我整理了一个小型的语音数据库。
随后，我对这些语音数据进行了预处理，包括去噪、分段和特征提取等操作。
4. 构建语音识别模型：基于预处理后的数据，我利用CMU Sphinx和Kaldi分别构建了两个语音识别模型。
在构建过程中，我调整了模型参数，并使用交叉验证方法评估了模型的性能。
5. 模型优化与测试：通过对比分析两个模型的识别效果，我发现CMU Sphinx在一些噪声环境下的表现较差。
为了提高识别准确率，我对CMU Sphinx模型进行了优化，包括调整特征参数和模型结构。
同时，我还进行了测试实验，验证了优化后模型的性能。
6. 撰写实习报告：在整个实习过程中，我详细记录了所学习到的知识和技能，以及遇到的问题和解决方案。
在实习结束后，我将这些内容整理成一篇报告，以总结本次实习的经验和收获。
三、实习收获和体会通过本次实习，我收获颇丰。
首先，我深入了解了语音识别技术的基本原理和实际应用，为今后进一步研究奠定了基础。
孤立词语音识别中期报告
1 课题研究的背景及意义国外的语音识别研究工作可以追溯到20世纪50年代AT&T贝尔实验室开发的第一个能实现十个英文数字的语音识别系统。
我国的语音识别研究起始于1958年，由中国科学院声学所利用电子管电路识别十个元音。
直至1973年才由中国科学院声学所开始计算机语音识别。
1986年3月我国高科技发展计划(863计划)启动，国家863智能计算机专家组为语音识别技术研究专门立项，每两年举行一次专题会议。
现在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。
国内有不少语音识别系统已研制成功。
在孤立字大词汇量语音识别方面，最具代表性的要数92年清华大学电子工程系与中国电子器件公司合作研制成功的THED-919特定人语音识别与理解实时系统。
在连续语音识别方面，91年12月四川大学计算机中心在微机上实现了一个主题受限的特定人连续英语---汉语语音翻译演示系统。
在非特定人语音识别方面，有清华大学计算机科学与技术系在87年研制的声控电话查号系统并投入实际使用。
随着信息产业的迅速发展，人们倾向于使用高效，快捷，方便的电子产品。
语音识别作为人机交互的一项关键领域，具备了实时，方便，快速等特点，在当今科学技术的发展上也有着日益重要的地位。
在一些特定的环境或是对于一些特定的人，语音识别可以带来很大的方便。
例如，驾驶员在高速行驶的汽车内电话拨号，飞行员在飞行过程中发出必要的命令等，都需要语音识别系统，另外语音识别也给失明者带来很大的帮助。
２课题任务探讨基于MATLAB的多个特定人孤立词语音识别的方法，期望在进行端点检测时，能进一步提高识别率。
该设计要求采用TW算法。
主要任务：1、理论分析，提出设计方案；2、语音采集；3、特征提取，形成训练集；4、特定人孤立词语音识别算法的程序实现。
３基本原理3.1语音识别的基本原理语音识别系统本质上是一种模式识别系统，因此它的基本结构与常规模式识别系统一样，包含有特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元。
孤立词语音识别算法性能研究与改进(1)
%&’
阶数 第一组
*$!
精简表示语音的特征序列中特征矢量的数目
在对两个语音特征序列进行匹配时， 这两个序列各自的长
度（ 总帧数） 将对计算速度具有极大影响， 这 在 123 计 算 中 表 现得尤其突出， 由此可以想到， 为了提高识别速度， 可以从减少 语音序列的总帧数方面着手。减少帧数的可行办法主要有两 种， 一是删除次要帧， 二是相邻帧合并。 根据语音识别理论，一段语音是由一个个不同状态组成， 同一个状态内语音特征呈较平稳的形态，相邻帧距离较小， 而 在不同状态过渡的过程中， 语音模式变化剧烈， 相邻帧距离较 大。研究表明， 在语音识别中起主要作用的帧是处于不同状态 过渡位置的帧 4,6。 根据该结论可以尝试如下方法： 先顺序求出一 次语音的全部相邻特征矢量的距离， 然后删除相邻帧间距较小 的一部分特征帧，利用余下的相邻帧间距较大的帧进行识别。 此外还可考虑用平均的方法把语音序列的相邻的若干帧合并 为一帧， 该方法在实验中取得了良好效果。
+
实验数据及结论
实验对象： 打开、 关闭、 制冷、 取暖、 升 #+ 个 两 至 三 字 词 （
温、 降温、 强风、 弱风、 温度一、 温度二、 温度三、 温度四、 温度五、 温度六） ， 由两名男性青年发音作为测试集。 其中一名男青年在 噪音（ 说话声、 音乐声、 较大的空调噪声混合） 大、 中、 小情况下 对各语音各发 #! 遍，另一名男青年在噪音适中情况下对各语 音 发 #! 遍 ， 每个词的前两次发音作为训练音， 后 #" 次 发 音 作 为 被 识 别 音 。 被 识 别 音 按 上 述 顺 序 分 别 构 成 第 #、 !、 *、 + 测试 集， 各由 #+" 个语音构成。其中 # 、 + 测试集以各种不同规律进 行发音（ 轻、 重、 缓、 急、 先轻后重、 先重后轻、 先缓后急， 先急后 缓） ， !、 * 测试集发音相对一致性较好。 实验平台： &;;;+0" ， .+< 内存， =:<:>:-!+ 声卡和廉价微 型麦克风。计算所使用的软件为 ?@ABC?D,) 操 作 系 统 和 <:2E
用于孤立词识别的语音识别系统实验报告
用于孤立词识别的语音识别系统实验报告语音是人际交流的最习惯、最自然的方式，它将成为让计算机智能化地与人通信，人机自然地交互的理想选择。
让说话代替键盘输入汉字，其技术基础是语音识别和理解。
语音识别将人发出的声音、音节、或短语转换成文字和符号，或给出响应执行控制，作出回答。
该系统用于数字0～9的识别，系统主要包括训练和识别两个阶段。
实现过程包括对原始语音进行预加重、分帧、加窗等处理，提取语音对应的特征参数。
在得到了特征参数的基础上，采用模式识别理论的模板匹配技术进行相似度度量，来进行训练和识别。
在进行相似度度量时，采用DTW 算法对特征参数序列重新进行时间的对准。
一、 特征提取1、端点检测利用短时平均幅度和短时过零率进行端点检测，以确定语音有效范围的开始和结束位置。
首先利用短时平均幅度定位语音的大致位置。
做法为：（1）确定一个较高的阈值MH,短时平均幅度大于MH 的部分一定是语音段。
（2）分别沿这一语音段向两端搜索，大于某个阈值ML 的部分还是语音段，这样能较为准确地确定语音的起始点，将清音与无声段分开。
因为清音的过零率远远高于无声段，确定一个过零率的阈值Z min , 从ML 确定的语音段向前搜索不超过一帧的长度，短时过零率突然低于Zmin 三倍的点被认为是语音的起始点。
2、预加重对输入的原始语音进行预加重，其目的是为了对语音的高频部分进行加重，增加语音的高频分辨率。
假设在n 时刻的语音采样值为x(n),则经过预加重处理后的结果为：y(n)=x(n)+αx(n-1) α=0.983、分帧及加窗语音具有短时平稳的特点，通过对语音进行分帧操作，可以提取其短时特性，便于模型的建立。
帧长取为30ms ，帧移取为10ms ，然后将每帧信号用Hamming 窗相乘，以减小帧起始和结束处的信号不连续性。
Hamming 窗函数为： w(n)=0.54-0.46cos(12-N n π) (0≤n ≤N-1) 该系统中，hamming 窗的窗长N 取为240。
基于HMM的孤立词语音识别
Markov链 （, A）
状态序列 q1, q2, ..., qT
随机过程 （B）
观察值序列 o1, o2, ..., oT
LOGO
HMM可解决的问题
4.HMM可解决的问题：
问题一： （前向后向算法） 给定观察序列O=O1,O2,„OK,以及模型λ =(π ，A，B), 如何计算 P(O|λ )？即在λ 模型下观察到O=O1,O2,„OK结果的概率是多少。 问题二： （Viterbi算法） 给定观察序列O=O1,O2,„OK以及模型λ ,如何选择一个对应的状态序 列S = s1,s2,„sT，使得S能够最为合理的解释观察序列O？即给定 上述模型，若观察到上述序列，最可能的状态转换序列是什么？ 问题三： （Baum-Welch算法） 如何调整模型λ =(π ，A，B)的参数,对于给定观测值O=O1,O2,„OT， 使得P(O|λ )最大？即模型中的状态转移矩阵A、状态输出概率B和 初始状态分布π 均未知，如何根据观察序列得到λ 模型？
中的某一个模板获得最佳匹配的过程。
示例：模板库：M0、M1、M2、M3、M4、M5、M6、M7、M8、M9
M3-M6-M9-M7
3-6-9-7
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HMM介绍
隐马尔科夫模型的介绍
隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)
HMM是一种统计分析模型，是在马尔可夫链的基础上发展起来的。
算量相对较大。
LOGO
马尔可夫链
1.马尔可夫链：
在已知系统目前的状态(现在)的条件下，一个过程的“将来”仅依赖 “现在”而与“过去”无关，这种过程称为无记忆的单随机过程（马尔可 夫过程）。时间和状态都离散的马尔可夫过程称为马尔可夫链。设S是一 个由有限个状态组成的集合，S={1, 2, 3, „,n-1, n}，可以把马尔可夫 链看做小球随时间在n种状态跳动的过程。
孤立词语音识别系统的实现
孤立词语音识别系统的实现
引言
在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用动态时间规整(Dynamic Time Warping，DTW)算法，该算法解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现最早、较为经典的一种算法。
用于孤立词识别，该算法较现在比较流行的HMM 算法在相同的环境条件下，识别效果相差不大，但HMM 算法要复杂的多，这主要体现在HMM 算法在训练阶段需要提供大量的
语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW 算法的训练中几乎不需
要额外的计算。
所以在孤立词语音识别中，DTW 算法仍得到广泛的应用。
本
系统就采用了该算法。
系统概述
语音识别系统的典型实现方案如图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、断点检测、预加重等。
语音信号经过预处理后，接下来重要的一环就是特征参数提取，其目的是从语音波形中提取出随时间变化的语音特征序列。
然后建立声学模型，在识别的时候将输入的语音特征同声学模型进行比较，得到最佳的识别结果。
硬件构成系统构成
这里采用DSP 芯片为核心(图2)，系统包括直接双访问快速SRAM、一路AlDC／一路DAC 及相应的模拟信号放大器和抗混叠滤波器。
外部只需扩展FLASH 存储器、电源模块等少量电路即可构成完整系统应用。
系统主要功能模块构成
语音处理模块采用TI TMS320VC5402，其主要特点包括：采用改进的哈。
语音识别系统实习报告
一、实习背景随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术逐渐成为我国信息技术领域的重要研究方向之一。
语音识别系统作为人工智能技术的重要组成部分，具有广泛的应用前景。
为了更好地了解语音识别系统的设计原理和应用场景，我参加了为期一个月的语音识别系统实习。
二、实习目标1. 熟悉语音识别系统的基本原理和关键技术；2. 掌握语音识别系统的开发流程和实验方法；3. 能够运用所学知识设计和实现一个简单的语音识别系统；4. 了解语音识别技术在实际应用中的优势和挑战。
三、实习内容1. 语音识别基本原理实习期间，我学习了语音识别的基本原理，包括声学模型、语言模型和声学模型。
声学模型用于将语音信号转换为声学特征，语言模型用于生成可能的词汇序列，声学模型则用于匹配声学特征和词汇序列。
2. 语音信号预处理在语音识别系统中，语音信号预处理是一个非常重要的环节。
实习期间，我学习了语音信号的预处理方法，包括静音检测、降噪、分帧和倒谱变换等。
3. 语音识别算法实习期间，我了解了多种语音识别算法，如隐马尔可夫模型（HMM）、支持向量机（SVM）和深度神经网络（DNN）等。
通过对这些算法的学习，我掌握了它们的原理和特点。
4. 实验设计与实现在实习过程中，我设计并实现了一个简单的语音识别系统。
该系统采用HMM算法进行语音识别，并使用Matlab进行编程实现。
系统主要包括以下步骤：（1）语音信号预处理：对采集到的语音信号进行降噪、分帧和倒谱变换等处理；（2）声学模型训练：根据预处理后的语音数据，训练声学模型；（3）语言模型训练：根据词汇表和声学模型，训练语言模型；（4）语音识别：将待识别语音信号输入系统，通过声学模型和语言模型进行匹配，得到识别结果。
5. 实验结果与分析在实验过程中，我收集了不同说话人、不同环境和不同语音内容的语音数据，对实验结果进行了分析。
结果表明，所设计的语音识别系统在大部分情况下能够实现较好的识别效果。
四、实习收获1. 理论知识：通过实习，我对语音识别系统的基本原理和关键技术有了更深入的了解，为今后的学习和研究打下了坚实的基础。
2012届语音信号处理课程设计报告孤立词识别资料
课程设计报告名称语音信号处理课程设计基于动态时间规整的小规模孤立词语音识别系统设计与开发指导教师李红莲设计起止日期2015-5-14 至 2015-6-14学院信息与通信工程专业电子信息工程学生姓名班级/学号成绩指导老师签字12级“语音信号处理课程设计”任务书摘要本论文主要阐述了语音识别系统开发的过程，采用了端点检测和特征参数提取的思路，主要的关注点是如何运用MEL频率倒谱系数(MFCC)的算法,也运用了动态时间规整(DTW)算法，以MATLAB 语言为编程语言，编程和获得语音识别算法。
笔者设计的语音识别算法的识别率相对较高，而以该算法为基础的语音识别系统可以达到设计的要求，所以其市场前景广阔。
关键词：语音识别系统；MFCC；DTW；孤立词识别AbstractThis paper mainly expounds the voice recognition system development process, using the endpoint detection and feature extraction of ideas, the main concern is how to use MEL Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) algorithm, also used the Dynamic Time Warping (DTW) algorithm in MATLAB language programming language programming and access to speech recognition algorithm.The author design the speech recognition algorithm of the recognition rate is relatively high, and based on the algorithm of speech recognition system can meet the design requirements, so its wide prospect of market.Keywords: speech recognition system, MFCC,the DTW (dynamic time warping); isolated words recognition;目录12级“语音信号处理课程设计”任务书 (2)摘要 (3)Abstract (4)第一章概述 (6)1.1主要内容 (6)1.2要求 (6)1.3主要仪器设备 (6)1.4基本方法 (6)第二章信号特征参数MFCC提取 (7)第三章 DTW算法 (9)第四章实现过程及结果 (11)4.1 实现过程 (11)4.2 结果及分析 (11)结束语 (12)参考文献 (12)附录 (13)1、place_recgrnition (13)2、vad (13)3、mfcc (15)4、dtw (16)5、out (19)第一章概述21世纪，人类要不断地进行信息交流和传递，而在这一过程中，语音无疑是最为方便的工具和主要的交流媒介。
孤立字词识别
$
引言
语音识别以语音为研究对象， 它是语音信号处理的一个
向量。第二类为变换域特征向量， 即对一帧语音信号进行某 种变换后产生的特征向量。前者的优点在于计算简单， 缺点 是不能压缩维数且不适于表征幅度谱特性。与此对应， 各种 变换域特征向量的计算比较复杂， 但能从不同的角度反映幅 度谱的特征。 特征的选取取决于具体的系统， 下面的特征是有代表性 的： （或功率） ； $）幅度 !）过零率； -）邻界带特征矢量； 5）234 预测系数特征矢量； .）234 倒谱特征矢量； ’）(:L 倒谱参数； )）2W3 特征矢量； ,）前三个共振峰 &$、 &!、 &-； （计算量较小） 。 %）滤波器组输出 幅度是端点检测的主要依据， 也用于区分元音和辅音。 过零率可以用来表示擦音和齿音与平谱平衡作用相同。高分 辨率的谱信息 （即共振峰、 提供共 234 参数或滤波器组输出） 振峰和共振峰变迁的信息。前后相继的预测系数是高度相关 的， 有时采用 X2 变换压缩数据并提高参数的灵敏度。
-
特征提取
特征提取完成从语音信号提取出对语音识别有用的信
收稿日期： 基金项目： 云南省自然科学基金项目 （%%&""$’(） !"""#$!#$% 作者简介： 赵文 （$%)’ * ） ， 男 （白族） ， 云南大理人， 硕士研究生， 主要研究方向： 语音识别与研究； 杨澄宇 （$%)" * ） ， 男， 云南昆明人， 硕士研 究生， 主要研究方向： 语音识别与研究； 杨鉴 （ ） ， 男 （纳西族） ， 云南丽江人， 副教授， 主要研究方向： 语音识别与研究 $%’’ * + 万方数据
第 !$ 卷 !""$ 年 ’ 月
基于孤立词的单片机语音识别
学生研究性学习与创新性实验项目
结题报告
项目名称：基于孤立词的单片机语音识别
项目负责人：指导教师: 项目组其他成员：
起止年月：年月至年月
责任学院：
填写日期： 2014 年 6 月 3 日
填表说明
一、填写结题报告书前，请先征求指导教师意见。
报告书的各项内容要求实事求是，逐条认真填写。
表达明确、严谨，一律要求用打印稿件。
二、要求在本报告后，必须附带经指导教师审阅、签字的详细研究资料与结果（论文、实验报告等）材料。
对不能以书面形式展示的成果要有图像或软件、视频等材料，并成果实物应交学院存档。
三、如表格不够，可以另加附页。
（根据窗口内容，可自行加页）。
语音识别实验报告总结
一、实验背景随着科技的飞速发展，人工智能技术在各个领域得到了广泛应用。
语音识别技术作为人工智能的一个重要分支，近年来取得了显著的进展。
为了深入了解语音识别技术，我们开展了语音识别实验，通过实际操作，对语音识别系统的原理、实现过程及性能进行了深入研究。
二、实验目的1. 了解语音识别的基本原理和关键技术；2. 掌握语音识别系统的实现方法；3. 评估语音识别系统的性能；4. 分析影响语音识别系统性能的因素。
三、实验内容1. 语音信号预处理（1）语音信号采集：采用麦克风采集一段普通话语音，采样频率为16kHz。
（2）语音信号预处理：对采集到的语音信号进行预加重、分帧、加窗等处理，提高语音信号的信噪比。
2. 特征提取（1）MFCC（梅尔频率倒谱系数）提取：将预处理后的语音信号进行MFCC特征提取，得到语音信号的时频特征。
（2）PLP（感知线性预测）提取：将预处理后的语音信号进行PLP特征提取，得到语音信号的线性预测特征。
3. 说话人识别（1）说话人特征提取：对语音信号进行说话人特征提取，包括声谱图、倒谱等。
（2）说话人识别：将提取的说话人特征与说话人数据库进行匹配，识别说话人。
4. 语音识别（1）声学模型训练：利用大量语音数据，训练声学模型。
（2）语言模型训练：利用大量文本数据，训练语言模型。
（3）语音识别：将提取的语音特征输入声学模型和语言模型，进行语音识别。
四、实验结果与分析1. 语音信号预处理通过预加重、分帧、加窗等处理，提高了语音信号的信噪比，为后续的特征提取奠定了基础。
2. 特征提取MFCC和PLP特征提取效果较好，能够有效表示语音信号的时频特征。
3. 说话人识别说话人识别准确率较高，能够有效识别不同说话人的语音。
4. 语音识别语音识别准确率较高，能够较好地识别语音内容。
五、实验结论1. 语音识别技术是实现人机交互的重要手段，具有广泛的应用前景。
2. 语音信号预处理、特征提取、说话人识别和语音识别是语音识别系统的关键环节。
语音识别实习报告
实习报告：语音识别技术的研究与实践一、实习背景及目的随着人工智能技术的飞速发展，语音识别技术在各个领域的应用越来越广泛，如智能家居、智能医疗、智能交通等。
本次实习旨在深入学习语音识别技术的基本原理，掌握相关算法，并在此基础上进行实际操作，提高自己的实践能力。
二、实习内容与过程1. 学习语音识别技术的基本原理在实习过程中，我首先学习了语音识别技术的基本原理，包括声学模型、语言模型和解码器三个部分。
声学模型主要研究如何从原始语音信号中提取特征；语言模型则关注如何表示和处理语言知识；解码器则负责在给定声学模型和语言模型的基础上，找出最可能的识别结果。
2. 掌握相关算法了解了语音识别的基本原理后，我学习了常用的语音识别算法，如隐马尔可夫模型（HMM）、支持向量机（SVM）和深度学习算法等。
这些算法在声学模型、语言模型和解码器环节都有广泛应用。
3. 实际操作与实践在理论学习的基础上，我使用Python编程语言和开源语音识别工具包（如CMU Sphinx、Kaldi等）进行了实际操作。
首先，我通过调整参数和优化模型，提高了语音识别的准确率。
然后，我将语音识别技术应用于实际场景，如语音命令识别、语音翻译等。
在实践过程中，我不断总结经验，优化算法，提高了语音识别的性能。
三、实习成果与反思1. 实习成果通过本次实习，我掌握了语音识别技术的基本原理和常用算法，能够独立完成语音识别系统的搭建和优化。
同时，我将语音识别技术应用于实际场景，提高了自己的实际操作能力。
2. 实习反思在实习过程中，我认识到语音识别技术虽然取得了显著的成果，但仍存在一些局限性，如噪声干扰、方言识别等。
为了进一步提高语音识别的性能，需要继续深入研究相关技术和算法。
此外，在实际应用中，还需关注用户体验和系统稳定性等方面的问题。
四、展望未来本次实习让我对语音识别技术有了更深入的了解，也为我今后的研究和工作打下了坚实基础。
在未来的学习和工作中，我将继续关注语音识别技术的发展动态，探索更高效、更准确的语音识别算法，并将所学知识应用于实际场景，为人工智能事业的发展贡献自己的力量。
-2012011257-孤立词语音识别技术研究
其中N是窗口的长度。下图是三种窗函数的相关波形图。
图4三种窗的时域和频域波形图
海明窗和汉宁窗都属于广义升余弦函数，经过对两者频率特性的研究发现，矩形窗的谱旁瓣比海明窗和汉宁窗都要高，可能会使其频谱泄露，高频成分不易保存；汉宁窗也有其自身的局限性，比如说频谱衰减太快；因为海明窗的低通特性好和旁瓣低而被较多的运用。虽然上面三种窗函数存在一些异同点。但是为了很好的处理信号我们需要选择一种比较好的方式。综合而言在本文的研究中，要选用的函数是海明窗。
Keywords:SpeechRecognition; Isolated Word; HMM; DTW;MATLAB; GUI
引言
语音是人类进行交流的手段，因此，使用语音作为人机交互的途径对于使用者来说是最自然的一种方式，同时设备的小型化也要求省略键盘以节省体积。近年来，语音识别技术被广泛应用于工业控制、消费类产品及移动通信中，是高科技应用领域的研究热点。语音识别技术的创立是以上一个世纪Bell实验室研发的能识别一到十字母的实验为旗帜，近年来该技术发展也比较迅速。本文就是在这种情况下对特定人孤立词语音识别系统做了一些探讨。
（6）
sgn[ ]表示符号函数，具体的算法见下式：
（7）
这里运用两者相结合的方法来处理。同时应用这两种检测法可以更高效的检测信号的开始点以及结束点。具体方法需要根据流程检验。
1.4
1、端点检测之后我们就要开始了整个系统中比较重要的一项技术那就是特征提取。它之所以如此的重要是因为特征参数的选择正确与否不仅会对系统识别的正确度起重大作用。而且能将信号的某些特征很好地表现出来。
1.3.2
预加重是我们处理信号时常常会使用的一种信号处理方式，其作用在不同的信息处理中有不同的作用，在这里我们主要是为了放大信号中的高频分量[]。这种信号处理有一种经常使用的处理函数，通常情况下，预加重一般是使用一阶的数字滤波器µ：H(Z)=1-µ ，µ值接近于1。
语音识别实习报告
一、实习背景随着科技的飞速发展，人工智能技术在我国得到了广泛应用。
语音识别作为人工智能领域的一个重要分支，其技术已经取得了显著的成果。
为了更好地了解语音识别技术，提高自身的实践能力，我于近期参加了语音识别实习。
二、实习目的1. 了解语音识别技术的基本原理和发展趋势；2. 掌握语音识别系统的构建方法；3. 提高实际操作能力，为今后的研究和工作打下基础。
三、实习内容1. 语音识别基本原理实习期间，我们学习了语音识别的基本原理，包括语音信号处理、特征提取、模型训练和识别算法等方面。
通过学习，我们了解到语音识别是一个复杂的系统工程，涉及多个学科领域。
2. 语音识别系统构建在实习过程中，我们尝试构建了一个简单的语音识别系统。
首先，我们收集了一组普通话语音数据，并对其进行预处理，包括静音填充、分帧、特征提取等。
然后，我们使用深度学习算法对预处理后的语音数据进行训练，构建了一个语音识别模型。
最后，我们对模型进行测试，评估其识别准确率。
3. 实践操作在实习过程中，我们使用了多种工具和平台进行实践操作。
以下是一些主要的实践内容：（1）使用声学模型库：实习期间，我们使用了Kaldi开源语音识别工具包，学习如何构建和训练声学模型。
（2）使用语言模型库：我们使用了SRILM开源语言模型库，学习如何构建和训练语言模型。
（3）使用深度学习框架：我们使用了TensorFlow和PyTorch等深度学习框架，学习如何实现语音识别算法。
4. 语音识别算法研究实习期间，我们还对语音识别算法进行了深入研究，包括隐马尔可夫模型（HMM）、深度神经网络（DNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
通过对比分析，我们了解了不同算法的优缺点，为实际应用提供了参考。
四、实习成果1. 掌握了语音识别的基本原理和发展趋势；2. 学会了构建语音识别系统的方法和流程；3. 提高了实际操作能力，为今后的研究和工作打下了基础；4. 完成了一篇关于语音识别实习的报告，总结了实习过程中的收获和体会。
基于ARM嵌入式孤立词语音识别系统研究与实现的开题报告
基于ARM嵌入式孤立词语音识别系统研究与实现的开题报告一、研究背景随着物联网技术的不断发展，嵌入式系统越来越广泛应用于各个领域。
而语音识别技术则作为人机交互的重要手段，同样在嵌入式系统中得到了应用。
孤立词语音识别系统（Isolated Word Speech Recognition，简称IWSR）是语音识别领域中的一个重要分支，它可以对语音信号中的单个孤立的词进行识别。
目前，基于一些开源的语音识别工具库如CMU Sphinx和Kaldi等已经可以很方便地实现孤立词语音识别系统，但是他们在处理效率和嵌入式系统的适应性上还有瓶颈，尤其是在嵌入式系统的资源限制下，这些工具库难以满足实际需求。
因此，一个基于ARM嵌入式系统的高效、精准以及低功耗的孤立词语音识别系统是非常有必要的。
二、研究目的和意义本次研究旨在通过在ARM嵌入式系统上实现孤立词语音识别系统，以探究解决开源语音识别库在嵌入式系统上无法满足高效低功耗的问题的有效途径。
同时，为大数据背景下语音识别技术的普及和使用提供一种新的解决方案。
三、研究内容本次研究将从以下几个方面展开：1. 孤立词语音识别算法研究：介绍孤立词语音识别算法的理论基础，并从训练数据集的选择、特征提取、模型训练等方面对算法进行深入研究。
同时，比较不同算法的复杂度和准确率，为嵌入式系统的应用提供优化策略。
2. 基于ARM嵌入式系统的孤立词语音识别系统设计：针对ARM嵌入式系统的特点和资源限制，系统设计满足实际需求的系统架构，包括硬件平台和软件平台的选择、系统预处理等功能模块的实现、以及实时响应和低功耗的优化。
3. 系统实现和测试：在中国环境下收集人类发音的音频数据，根据预设计算法训练得到声学模型。
通过在嵌入式系统上实现孤立词语音识别算法并进行测试，验证系统的性能和实用性。
四、研究计划本次研究的时间进度如下：1. 孤立词语音识别算法研究与优化（约14个月）：（1）算法理论：阅读并理解常见的语音识别算法，以及CMU Sphinx等相关工具库的原理和技术细节；（2）算法实现：根据预设下的算法选型和设计，实现算法，并对其进行效率和准确率的优化。
语音识别实验报告
语音识别实验报告篇一：语音识别报告“启动”的时域波形1、语音预加重：由于语音信号在高频部分衰减，在进行频谱分析时，频率越高，所占的成分越小，进行语音预加重，可以提升语音高频部分，使频谱变得平坦，以方便进行频谱的分析和处理。
通常的措施是采用数字滤波器进行预加重，传递函数是：H(z)?1??z?1，其中?一般去0.92-0.98之间，所以在计算的时候取0.9375。
预加重后的波形2、分帧加窗语音信号具有较强的时变特性，其特性是随时间变化的，但是语音的形成过程与发音器官的运动有关，这种物理运动比起声音振动的速度十分缓慢，在较短的时间内，语音信号的特征可以被认为是保持不变的，通常对语音处理是通过截取语音中的一段进行处理的，并且短段之间彼此经常有一些叠加，这一段语音成为一帧语音，语音段的长度称为帧长，对每一帧处理的结果可用一组数来表示。
一般取帧长为10—30ms。
采样频率是8000Hz，所以取的帧长是256，帧移是178。
分帧之后加汉明窗。
3、端点检测端点检测从背景噪声中找出语音的开始和终止点。
短时能量就是每帧语音信号振幅的平方和。
En??[s(m)]；m?0N?1短时能量曲线短时过零率是每帧内信号通过零点的次数，是信号采样点符号的变化次数。
1N?1Zn??sgn[x(m)]?sgn[x(m?1)]；2m?0“启动”的过零率曲线在实验室的安静的环境下，依靠短时能量和短时过零率就可进行语音信号的起止点判断。
当背景噪声较小时，没有语音信号的噪声能量很小，而语音信号的短时能量增大到了一定数值，可以区分语音信号的开始点和终止点。
当背景噪声较大时，可以用短时平均过零率和短时能量结合来判断。
基于能量一过零率的端点检测一般使用两级判决法，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。
整个语音信号的端点检测可以分为四段：静音、过渡音、语音段、结束时的静音段，（1）如果能量或过零率超越了低门限，就应该开始标记起点，进入过渡段。
噪声环境下的孤立词语音识别技术的开题报告
噪声环境下的孤立词语音识别技术的开题报告一、选题背景噪声环境是日常生活中普遍存在的现象，如路边的车辆噪声、咖啡厅里的谈话声等等。
这些噪声会干扰人类语音交流和识别能力，更不用说影响语音识别技术的性能了。
然而，语音识别技术在现代信息处理中扮演着至关重要的角色，在语音交互、智能家居、车载语音、在线客服等领域广泛应用。
因此，如何在噪声环境下实现准确和高效的语音识别成为了一个热门的研究领域。
孤立词语音识别是一个相对简单的语音识别任务，它只需要识别单个词语，而非连续的句子，因此具有一定的可实现性。
本文将以孤立词语音识别为研究对象，探索如何在噪声环境下提高语音识别技术的准确率。
二、研究目的和意义本文的研究旨在探究如何在噪声环境下实现准确和高效的孤立词语音识别。
具体来说，本研究将针对以下几个问题进行探究：1. 噪声环境对孤立词语音识别的影响以及如何应对这些影响；2. 比较和分析不同的语音信号预处理方法在噪声环境下的表现；3. 探究各种特征提取方法的优劣以及在噪声环境下的适用性；4. 探究不同的分类器在噪声环境下的表现，并比较其性能优劣。
本研究具有以下意义：1. 提高实际应用场景中的语音识别准确率；2. 探索和比较各种孤立词语音识别的方法及其在噪声环境下的应用；3. 可能为未来噪声环境下的连续语音识别研究提供参考。
三、研究内容和方法本研究将通过以下步骤进行实验和分析：1. 数据集准备：选择适合噪声环境下的孤立词语音识别的数据集；2. 语音信号预处理：分别尝试使用去噪、降噪、滤波等预处理方法，比较它们的效果；3. 特征提取：使用MFCC、LPC、PLP等特征提取方法提取语音信号的特征；4. 分类器构建：使用决策树、贝叶斯、SVM等分类器构建模型；5. 模型训练和测试：利用数据集进行模型训练和测试，并分析结果。
四、预期结果和成果预期的结果和成果如下：1. 分析和总结噪声环境对孤立词语音识别的影响；2. 比较和分析不同的预处理方式在噪声环境下的效果；3. 比较和分析不同的特征提取方法在噪声环境下的适用性；4. 分析和总结不同的分类器在噪声环境下的表现。
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用于孤立词识别的语音识别系统实验报告
语音是人际交流的最习惯、最自然的方式，它将成为让计算机智能化地与人通信，人机自然地交互的理想选择。
让说话代替键盘输入汉字，其技术基础是语音识别和理解。
语音识别将人发出的声音、音节、或短语转换成文字和符号，或给出响应执行控制，作出回答。
该系统用于数字0～9的识别，系统主要包括训练和识别两个阶段。
实现过程包括对原始语音进行预加重、分帧、加窗等处理，提取语音对应的特征参数。
在得到了特征参数的基础上，采用模式识别理论的模板匹配技术进行相似度度量，来进行训练和识别。
在进行相似度度量时，采用DTW 算法对特征参数序列重新进行时间的对准。
一、 特征提取
1、端点检测
利用短时平均幅度和短时过零率进行端点检测，以确定语音有效范围
的开始和结束位置。
首先利用短时平均幅度定位语音的大致位置。
做法为：（1）确定一个
较高的阈值MH,短时平均幅度大于MH 的部分一定是语音段。
（2）分别沿这一语音段向两端搜索，大于某个阈值ML 的部分还是语音段，这样能较为准确地确定语音的起始点，将清音与无声段分开。
因为清音的过零率远远高于无声段，确定一个过零率的阈值Z min , 从ML 确定的语音段向前搜
索不超过一帧的长度，短时过零率突然低于Z
min 三倍的点被认为是语音的
起始点。
2、预加重
对输入的原始语音进行预加重，其目的是为了对语音的高频部分进行加重，增加语音的高频分辨率。
假设在n 时刻的语音采样值为x(n),则经过预加重处理后的结果为：
y(n)=x(n)+αx(n-1) α=0.98
3、分帧及加窗
语音具有短时平稳的特点，通过对语音进行分帧操作，可以提取其短时特性，便于模型的建立。
帧长取为30ms ，帧移取为10ms ，然后将每帧信号用Hamming 窗相乘，以减小帧起始和结束处的信号不连续性。
Hamming 窗函数为： w(n)=0.54-0.46cos(1
2-N n π) (0≤n ≤N-1) 该系统中，hamming 窗的窗长N 取为240。
设原始信号为s(n),加窗后为：
s w (n)=
∑∞
-∞=-m m n w m s )()( 4、特征参数的计算
人耳对不同频率的语音具有不同的感知能力，试验发现，在1000Hz 以下，感知能力与频率成线性关系，而在1000Hz 以上，感知能力则与频率成对数关系。
为了模拟人耳对不同频率语音的感知特性，人们提出了Mel 频率概念，其意义为：1Mel 为1000Hz 的音调感知程度的1/1000。
频率f
与Mel 频率的转换关系为：)10log()7001log(2595f B +⨯=
原始语音信号s （n ）经过预加重、分帧、加窗处理，得到每个语音帧的时域信号x （n ）。
将时域信号x （n ）后补若干0以形成长为N （程序中取N ＝512）的序列，然后经过快速傅立叶变换（FFT ）得到线形频谱X(k)，再将X （k ）通过Mel 频率滤波器组得到Mel 频谱。
其中Mel 频率滤波器组为在语音的频率范围内设置的若干个带通滤波器)(k H m ,0<=m<M,M 为滤波器的个数。
F(0)f(1) f(2) f(3) f(4) f(5) f(6)
通过Mel 滤波器组得到Mel 频谱
每个滤波器具有三角形滤波特性，其中心频率为f(m),当m 值小时相邻f(m)之间的间隔也小，随着m 的增加相邻f(m)的间隔逐渐变大。
其中关于)(k H m 和f(m)的计算公式在书上有详细的叙述，这里就不再叙述。
为了使结果和谱估计误差有更好的鲁棒性，对Mel 频谱取对数能量，
⎪⎭
⎫ ⎝⎛=∑-=1
02
)(|)(|ln )(N k m k k x m S H ，得到对数频谱S(m)。
程序中滤波器的个数M ＝26,最高频率fh ＝4000Hz ，最低频率fl ＝100Hz ，语音信号的采样频率fs ＝8000Hz 。
将对数频谱S （m ）经过离散余弦变换（DCT ）得到倒谱频域，即可得到Mel 频率倒谱系数（MFCC 参数）c （n ）：
C(n)=
∑-=1
0M m S （m ）cos(M m n )2/1(+π) (0≤m ≤M )
在实际的语音识别应用中，并不是取全部维数的MFCC 系数，试验表
明，通常取前12维的MFCC 系数即可。
二、 训练和识别
训练。
用户输入若干次训练语音，然后用上面所述的方法提取各个数
字的特征参数，用模板匹配技术训练模板，得到每个数字的特征模板，放入特征模板库中。
识别。
为了进行相似度度量，将特征模板库中的各个模板称为参考模
板，将待识别的输入语音经过预处理以及特征提取以后得到的特征矢量序列称之为测试模板。
计算测试模板和参考模板之间的相似度，可以计算它们之间的失真，失真越小相似度越高。
对于特征矢量之间的失真度，有多种度量的方法，为了简单和便于处理，使用欧氏距离来进行度量。
在语音识别的过程中，进行相似度度量时，对用户语音进行训练或识
别时，即使每次尽量以同样的方式说同一个词汇，其持续时间的长度也会随机改变，而且每个词内部各个部分的相对时长也是随机变化的，因此，如果直接用特征矢量序列的模式来进行相似度的比较，其效果不可能是最佳的。
需要用DTW 算法对特征参数序列模式重新进行时间的对准来进行相似性的比较。
DTW 算法通过寻找一条通过测试模板和参考模板各个交叉点的帧失真度总和最小的路径，再向前回溯，即可得最佳路径。
识别过程中，将待识别数字的特征参数与每个参考模板进行比较，帧失真度最小的模板即识别为该模板中的数字。
三、 界面
界面分识别和训练两个模块，训练时先选择所要训练的数字，再录音加入训练集。
识别时录入任意数字，即可进行识别。
通过录音按钮和暂停按钮控制录音，录音时均可显示波形。
使用Waveform 函数waveInOpen 、waveInPrepareHeader 、waveInAddBuffer 、waveOutOpen 、waveOutReset 等显示声音波形。
四、 实验小结
在该系统中，采用了频域分析方法对语音信号进行分析，提取了可靠、量化、突出的特征。
对数字0～9的识别率可达80％以上。
对于语音波形相似的2和8、1和7较难识别，但是增加训练样本后，问题可得到改善。