基于Matlab的说话人识别
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的人脸识别技术研究与应用
基于MATLAB的人脸识别技术研究与应用人脸识别技术是一种通过对图像或视频中的人脸进行检测、识别和验证的技术。
随着计算机视觉和人工智能领域的不断发展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛的应用，如安防监控、人脸支付、门禁系统等。
而MATLAB作为一种强大的科学计算软件，被广泛应用于人脸识别技术的研究和开发中。
本文将探讨基于MATLAB的人脸识别技术研究与应用。
人脸识别技术概述人脸识别技术是一种生物特征识别技术，通过对人脸图像进行采集、处理和比对，实现对个体身份的自动识别。
人脸识别技术主要包括人脸检测、特征提取、特征匹配等步骤。
在MATLAB环境下，可以利用其丰富的图像处理工具箱和深度学习工具箱来实现人脸识别算法的开发和优化。
基于MATLAB的人脸检测人脸检测是人脸识别技术中的关键步骤，其目的是在图像中准确地定位出人脸区域。
在MATLAB中，可以利用Haar级联分类器、HOG特征以及深度学习方法如卷积神经网络（CNN）来实现人脸检测算法。
这些方法可以有效地提高人脸检测的准确性和鲁棒性。
基于MATLAB的人脸特征提取在进行人脸识别时，需要从人脸图像中提取出具有区分性的特征信息。
常用的人脸特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。
在MATLAB中，可以通过调用相应的函数或自行编写代码来实现这些特征提取算法，并对提取到的特征进行降维和优化。
基于MATLAB的人脸特征匹配在获取到人脸图像的特征表示后，需要进行特征匹配来判断两幅图像是否属于同一个人。
常用的匹配方法包括欧氏距离、余弦相似度、支持向量机（SVM）等。
在MATLAB中，可以利用其强大的数学计算功能和机器学习工具箱来实现不同的特征匹配算法，并根据具体应用场景选择合适的匹配策略。
基于MATLAB的人脸识别系统开发基于上述步骤，可以在MATLAB环境下开发完整的人脸识别系统。
该系统可以包括图像采集模块、预处理模块、特征提取模块、匹配比对模块以及结果显示模块等功能。
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。
Matlab在语音识别中的应用示例
Matlab在语音识别中的应用示例1. 引言语音识别是一项广泛应用于人机交互中的技术，其应用范围从智能助理到语音控制等众多领域。
而Matlab作为一种强大的数学建模与仿真工具，也在语音识别领域扮演着重要的角色。
本文将通过几个具体的应用示例，探讨Matlab在语音识别中的应用。
2. 语音信号的预处理语音信号的预处理对于后续的语音识别至关重要。
在Matlab中，我们可以使用数字滤波器对语音信号进行去噪和增强。
通过使用滤波器设计工具箱，我们可以根据语音信号的频谱特性，设计合适的数字滤波器。
另外，还可以利用Matlab中的时频分析工具对语音信号进行频谱分析，以了解信号的时域和频域特性。
3. 基于模板匹配的语音识别模板匹配是一种常见的语音识别方法，其基本思想是通过比较未知语音信号与预先录制的模板信号的相似度来进行识别。
在Matlab中，我们可以使用相关性分析函数corrcoef来计算两个语音信号的相关系数。
首先，我们需要将语音信号转化为MFCC（Mel频率倒谱系数），然后将其与预先录制的模板信号进行相关性分析。
通过设置阈值，我们可以判断未知语音信号是否匹配某个模板信号，从而进行语音识别。
4. 基于隐马尔可夫模型的语音识别隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种常用的语音识别技术。
在Matlab中，我们可以使用HMM工具箱对语音信号进行建模和识别。
首先，我们需要根据不同的语音类别，建立对应的HMM模型。
然后，通过计算待识别语音信号与不同HMM模型的概率，选取概率最大的模型进行识别。
通过调整模型参数和训练样本，我们可以提高语音识别的准确率。
5. 基于深度学习的语音识别近年来，深度学习在语音识别领域取得了重大突破。
在Matlab中，我们可以使用深度学习工具箱进行语音信号的处理和特征提取。
深度学习网络（如卷积神经网络和循环神经网络）可以有效地学习语音信号的特征表示，提高语音识别的准确性。
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
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的人脸识别算法的研究》范文
《基于MATLAB的人脸识别算法的研究》篇一一、引言人脸识别技术是近年来计算机视觉领域研究的热点之一，其应用范围广泛，包括安全监控、身份认证、人机交互等。
MATLAB作为一种强大的数学计算软件，为研究人员提供了丰富的工具和函数，使得人脸识别算法的研究和实现变得更加便捷。
本文将介绍基于MATLAB的人脸识别算法的研究，包括算法原理、实现方法、实验结果及分析等方面。
二、人脸识别算法原理人脸识别算法主要基于计算机视觉和模式识别技术，通过对人脸特征进行提取和匹配，实现身份识别。
常见的人脸识别算法包括特征提取、特征匹配等步骤。
其中，特征提取是关键步骤，需要从人脸图像中提取出有效的特征，如纹理、形状、颜色等。
特征匹配则是将提取出的特征与人脸库中的特征进行比对，找出最匹配的人脸。
三、基于MATLAB的人脸识别算法实现1. 预处理在人脸识别算法的实现中，首先需要对人脸图像进行预处理，包括灰度化、归一化、降噪等操作。
这些操作可以有效地提高图像的质量，为后续的特征提取和匹配提供更好的基础。
2. 特征提取特征提取是人脸识别算法的核心步骤之一。
在MATLAB中，可以使用各种算法进行特征提取，如主成分分析（PCA）、局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等。
本文采用PCA 算法进行特征提取，通过降维的方式将高维的人脸图像数据转化为低维的特征向量。
3. 特征匹配特征匹配是将提取出的特征与人脸库中的特征进行比对的过程。
在MATLAB中，可以使用各种相似度度量方法进行特征匹配，如欧氏距离、余弦相似度等。
本文采用欧氏距离作为相似度度量方法，通过计算特征向量之间的欧氏距离来找出最匹配的人脸。
四、实验结果及分析为了验证基于MATLAB的人脸识别算法的有效性，我们进行了多组实验。
实验数据集包括ORL人脸库、Yale人脸库等。
在实验中，我们使用了不同的特征提取和匹配方法，对算法的性能进行了评估。
实验结果表明，基于PCA算法的特征提取方法和欧氏距离相似度度量方法在人脸识别中具有较好的性能。
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)。
使用Matlab进行语音识别的方法
使用Matlab进行语音识别的方法引言语音识别是人工智能领域的一个重要研究方向，它在现代社会中应用广泛，包括语音助手、语音指令、语音识别系统等。
而Matlab作为一款强大的数据处理和分析软件，也提供了丰富的工具和算法用于语音识别。
本文将介绍如何使用Matlab进行语音识别，包括特征提取、模型训练与识别等方面的方法和步骤。
一、波形预处理在进行语音识别之前，首先需要对语音波形进行预处理。
常见的预处理方法包括端点检测、语音分段、降噪等。
其中，端点检测是指识别语音信号开始和结束的时间点，语音分段是指将语音信号切分成较小的语音片段，而降噪则是为了去除环境噪声对语音信号的干扰。
在Matlab中，可以使用信号处理工具箱提供的函数来实现这些预处理步骤。
比如，使用`detectSpeech`函数进行端点检测，使用`vad`函数进行语音分段，使用`wiener`函数进行降噪。
同时，也可以结合其他信号处理算法进行更复杂的处理，比如基于频谱的方法和小波变换方法等。
二、特征提取特征提取是语音识别中的关键步骤，目的是从语音信号中提取出具有鉴别能力的特征。
常用的特征包括MFCC（Mel频率倒谱系数）、PLP（Perceptual Linear Predictive）系数和LPCC（Linear Prediction Cepstral Coefficients）等。
在Matlab中，可以使用音频处理工具箱提供的函数来提取这些特征。
比如，使用`mfcc`函数来计算MFCC系数，使用`lpc`函数来计算LPCC系数等。
同时，也可以根据具体任务的需求选择合适的特征提取算法和参数设置，以提高语音识别的准确性和鲁棒性。
三、建立模型建立模型是语音识别的核心步骤，它是为了将特征与语音类别建立映射关系。
常见的模型包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）、高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）和深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）等。
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。
在Matlab中进行语音合成和语音识别
在Matlab中进行语音合成和语音识别一、引言语音合成和语音识别是人工智能领域的重要研究方向之一。
语音合成是指通过计算机生成人工合成的语音，使其听起来像自然语音一样。
语音识别则是指计算机分析和理解输入的语音信号，将其转化为文本或其他可用形式的信息。
在本文中，我们将介绍在Matlab中进行语音合成和语音识别的方法和技术。
二、语音合成语音合成是一种将文字转化为语音的技术。
在Matlab中，我们可以使用Speech Synthesis Toolbox（SPTK）来实现语音合成任务。
SPTK是一个功能强大且易于使用的工具包，提供了一系列函数和算法，可用于合成高质量的合成语音。
首先，我们需要准备一个文本输入文件，其中包含要合成的文本内容。
然后，我们可以使用SPTK中的函数来读取文本文件，并将其转化为音素序列。
音素是语音的最小可区分的单位，可以通过SPTK提供的工具来进行音素分析和转换。
接下来，我们需要使用语音合成算法来生成语音波形。
在Matlab中，我们可以使用PSOLA（Pitch-Synchronous Overlap and Add）算法来实现。
该算法基于声道模型和喉音模型，通过调整合成参数，如基频、谐波加权和共振峰频率等，来合成自然语音。
最后，我们可以通过Matlab的音频播放器来播放合成的语音波形。
这样，我们就可以听到由计算机合成的语音，以及所输入的文本内容对应的语音输出。
三、语音识别语音识别是从语音信号中提取和识别语音内容的过程。
在Matlab中，我们可以使用Speech Recognition Toolbox（SRTK）来实现语音识别任务。
SRTK提供了一系列函数和算法，用于语音特征提取、模型训练和语音识别。
首先，我们需要准备一组已知语音信号和对应的文本标注。
这些标注可以是音素序列、拼音序列或文字序列。
然后，我们可以使用SRTK中的函数来提取语音特征，如MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）和PLP（Perceptual Linear Prediction）系数等。
Matlab中的语音识别算法
Matlab中的语音识别算法引言：语音识别是对人类语言进行自动识别和理解的技术，旨在将语音信号转化为文本或其他形式的可理解信息。
随着科技的不断发展，语音识别技术在人工智能、智能音箱、无线通信等领域得到广泛应用。
在语音识别算法中，Matlab作为一个功能强大且易于使用的编程工具，提供了多种算法和函数，为语音识别的研究和实现提供了便捷的支持。
一、语音特征提取语音信号在识别前需要进行特征提取，以减少数据量和保留关键信息。
Matlab提供了多种方法来提取语音特征，其中最常用的是倒谱系数和MFCC（Mel频率倒谱系数）。
1. 倒谱系数（Cepstral Coefficients）倒谱系数是语音信号的谱包络特征。
在Matlab中，倒谱系数的计算可以通过对语音信号进行窗函数切片、进行傅里叶变换、取对数谱、进行倒谱变换得到。
这些过程都可以使用Matlab的信号处理工具箱中的函数轻松实现。
2. MFCC（Mel频率倒谱系数）MFCC是一种基于人耳听觉模型的语音特征提取方法。
它通过将声音信号转换为频谱图，并将频谱数据通过Mel滤波器组进行加权，再进行对数变换和离散余弦变换得到。
Matlab中可以使用音频处理工具箱中的函数来实现MFCC特征提取，例如melSpectrogram和mfcc函数。
二、语音识别算法语音识别算法是通过对语音信号进行处理和分析，利用模式匹配和统计学习的方法来区分不同的语音信息。
在Matlab中，可以使用一些经典的语音识别算法来实现，例如隐马尔可夫模型（HMM）和深度学习算法。
1. 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model）隐马尔可夫模型是一种常用的语音识别算法，它利用状态转移概率和输出概率来描述语音信号的特征变化和语音单元之间的关系。
在Matlab中，可以使用HMM工具箱中的函数来构建和训练隐马尔可夫模型，并通过Viterbi算法进行语音识别。
2. 深度学习算法深度学习算法是近年来在语音识别领域取得突破的一种方法。
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。
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。
使用Matlab进行语音识别与识别率优化的方法与案例
使用Matlab进行语音识别与识别率优化的方法与案例引言：语音识别技术是人工智能领域的重要研究方向之一。
它的应用非常广泛，包括语音助手、智能家居、车载导航等。
本文将介绍使用Matlab进行语音识别的基本原理，以及如何优化识别率。
一、语音识别基本原理语音识别的基本原理是将人类的语音信号转化为文字信息。
这涉及到信号处理、特征提取和模式匹配等技术。
1.1 语音信号处理语音信号是一种时间变化的连续信号，首先需要将其离散化，即将连续信号转化为离散信号。
常用的方法是使用采样定理，对语音信号进行采样。
1.2 特征提取从语音信号中提取有效特征是语音识别的关键。
常用的特征提取方法包括MFCC（Mel频率倒谱系数）、PLP（Perceptual Linear Prediction）等。
这些方法可以提取信号的频谱特性，并且能够将高维的语音信号降维。
1.3 模式匹配模式匹配是将提取到的语音特征与已知的模型进行比较，找出最匹配的模型。
常用的模式匹配算法包括隐马尔可夫模型（HMM）、支持向量机（SVM）等。
这些算法可以根据提取的特征进行判别，并给出最终的识别结果。
二、使用Matlab进行语音识别Matlab是一种强大的科学计算软件，也提供了丰富的语音处理工具包。
下面将介绍使用Matlab进行语音识别的基本流程。
2.1 数据预处理首先需要将语音信号进行预处理，包括去除噪声、音频切割等。
Matlab提供了丰富的音频处理函数，如resample、deNoise等，可以方便地进行预处理操作。
2.2 特征提取接下来需要提取语音信号的特征。
在Matlab中，可以使用声学参数提取工具箱进行MFCC和PLP等特征的提取。
这些工具箱提供了丰富的函数和工具，可以方便地对语音信号进行特征提取。
2.3 模式匹配特征提取后，需要进行模式匹配。
Matlab中可以使用HMM工具箱进行隐马尔可夫模型的训练和匹配。
HMM工具箱提供了EM算法用于模型参数的学习，以及Viterbi算法用于模型匹配。
基于Matlab GUI的说话人识别测试平台设计
基于Matlab GUI的说话人识别测试平台设计邬晓红;唐红军;赵琳;柏业金【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2013(000)008【摘要】为了克服在Matlab中语音处理工具箱的不足，设计出基于Matlab图形用户界面(GUI)的说话人识别测试平台。
系统框架设计：特征参数采用美尔倒谱系数及差分美尔倒谱系数，识别模型采用矢量量化模型；人机交互实现：设置各控件属性，通过回调函数实现系统功能；测试实例：测试人数50人，识别率为96%，表明了该测试平台的有效性。
该平台的特点是：功能较为完整，可设置参数，如：人数、字数、帧长等，方便用户实验，具有良好的实用性、可交互性等。
%In order to overcome the insufficiency of voice processing tool box in Matlab,a speaker recognition test platform based on graphic user interface(GUI)in Matlab was designed. In the system frameworkdesign,Mel⁃Frequency Cepstral Coeffi⁃cient and difference Mel⁃Frequency Cepstral Coefficient were adopted for feature parameters,and vector quantization model was adopted for recognition model. In implementation of human⁃computer interaction,the CheckBoxs’attribute was set,and system functions were achieved with callback function. 50 persons had been tested,and the recognition ratio is 96%. The result shows the validityof the test platform. The platform has the features of completefunction,parameter regularity,such as number of peo⁃ple,number ofwords,frame length and so on. It is convenient for the clients to test and has very good applicability and interac⁃tivity.【总页数】3页(P59-60,62)【作者】邬晓红;唐红军;赵琳;柏业金【作者单位】西南交通大学峨眉校区电气工程系，四川峨眉山614202;南京地铁，江苏南京 211100;西南交通大学峨眉校区电气工程系，四川峨眉山 614202;西南交通大学峨眉校区电气工程系，四川峨眉山 614202【正文语种】中文【中图分类】TN911-34;TP39【相关文献】1.基于MATLAB GUI 的虹膜识别算法测试平台 [J], 田启川;潘泉;程咏梅;张洪才2.基于MATLAB GUI的电池测试平台设计 [J], 周苏;肖凯旋;陈凤祥3.基于MATLAB GUI的导航卫星测试数据分析处理系统的设计与实现 [J], 李绅;杨国学;寇会钢4.基于MATLAB GUI的数字滤波仿真平台设计 [J], 张丽丽;陈福佳;牛群5.基于MATLAB/GUI缓冲材料测试数据处理软件设计 [J], 郭勇;杨凌云因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
如何利用Matlab进行语音识别与语音合成
如何利用Matlab进行语音识别与语音合成引言：语音识别与语音合成是现代人工智能技术中的重要应用领域之一。
随着人们对自然语言处理和人机交互的需求越来越高，语音识别与语音合成在智能手机、智能助理和自动驾驶等方面发挥着重要作用。
本文将介绍如何利用Matlab进行语音识别与语音合成，以帮助读者进一步了解和应用该技术。
一、语音信号的数字化语音信号是一种连续的模拟信号，无法直接在计算机上处理。
因此，首先需要将语音信号进行数字化处理，使其能够在计算机上进行分析和处理。
在Matlab中，可以使用“audioread”函数将语音信号从音频文件中读取出来，并得到其数字化表示。
例如，以下代码展示了如何读取一个.wav格式的音频文件：```matlab[sample, fs] = audioread('example.wav');```其中，sample表示读取到的音频信号数据，fs表示音频信号的采样率。
二、语音信号的特征提取为了进行语音识别或语音合成任务，需要从语音信号中提取出特征，以代表语音信号的关键信息。
一种常用的语音特征提取方法是使用短时傅里叶变换（STFT）。
在Matlab中，可以使用“spectrogram”函数对语音信号进行短时傅里叶变换，并得到其频谱表示。
例如，以下代码展示了如何对一个语音信号进行短时傅里叶变换：```matlabspectrogram(sample, hann(256), 128, 1024, fs, 'yaxis');```其中，sample为待处理的语音信号，hann(256)表示窗口函数，128表示帧移长度，1024表示帧长，fs表示采样率。
通过该代码，可以绘制出语音信号的频谱图。
除了频谱图，还可以从语音信号中提取出其他一些特征，如MFCC（Mel频率倒谱系数）、短时能量、短时过零率等。
这些特征可以用于后续的语音识别或语音合成任务。
三、语音识别语音识别是将语音信号转换为相应文本的过程，常用于语音助手、语音搜索和语音控制等方面。
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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。
说话人识别应用广泛，现已应用到通信、消费电子产品等各个领域。
本文将把语音进行数字化传输、存储、然后进行识别等。
说话人识别系统主要包括预处理、特征提取、训练和识别四个模块。
其中预处理和特征提取尤为重要。
有许多的预处理方法，对语音信号的采样和量化是第一，然后预加重和加窗。
特征提取是指提取语音信号的重要特征的过程。
信号的时域分析包括信号的短时平均能量和短时过零率等。
频域分析可以采用LPC倒谱系数法和Mel倒谱系数法。
为了训练得到模版语音信号，可以利用矢量量化（VQ）、隐马尔可夫模型（HMM）、BP神经网络（ANN）等对说话人的语音信号进行训练识别。
说话人识别实现过程中的算法是多种多样的。
本文将运用MATLAB仿真工具强大的编程、图形开发功能和数学计算能力。
本文将把BP神经网络作为训练识别的方法，利用MFCC(MEL频率倒谱系数)产生的语音信号特征向量，最后运用十字交叉法，建立起一个说话人识别系统。
结合MATLAB平台中的GUI设计预处理、特征提取、训练等几个模板，最后利用神经网络的模式识别，真正实现说话人的识别。
关键词：语音识别MATLAB 模式识别倒谱系数AbstractTalking is a way of human communication, the most convenient and quick communication, each of the speakers all over the world have their own specific speech, as everyone's fingerprints, are unique. Speaker recognition is widely used in various fields, have been applied to communications, consumer electronic products. This paper will make speech digital transmission, storage, and then identify etc.. The speaker recognition system includes preprocessing, feature extraction, training and recognition of four modules. The preprocessing and feature extraction is very important. There are many preprocessing methods of sampling and quantization, the speech signal is first, and then the pre emphasis and the window. Feature extraction is the process to extract important features of speech signal. Signal analysis in time domain signal short-time average energy and short-time zero crossing rate. Frequency domain analysis can be used LPC cepstrum coefficient and Mel cepstrum coefficient method. In order to get the template training speech signal, can use vector quantization (VQ), hidden Markov model (HMM), BP neural network (ANN) training recognition on the speaker's voice signal.Speaker recognition in the process of realizing the algorithm is varied. This paper will use the MATLAB simulation tool powerful programming, graphical function and mathematical computation ability. This paper will use the BP neural network as a method of training recognition, using MFCC (MEL frequency cepstrum coefficient) speech signal feature vector is generated, finally using cross method, set up a speaker recognition system. Combined with the MATLAB platform GUI design in the preprocessing, feature extraction, training and several other template, finally using pattern recognition, neural network, realizing the speaker recognition.Keywords: Speech recognition MATLAB Pattern recognition Cepstral coefficients第一章引言1.1 研究背景及意义说话人识别技术也被称之为声纹识别技术，它属于一种生物的识别技术。
说话人识别技术拥有方便，经济，准确等特点，广受世人瞩目。
最早的语言研究被称为“口耳之学”。
因为当时没有可供研究的仪器，只能通过耳听口模仿来进行研究。
最早的语音信号处理研究起源于1876年，电话的发明者贝尔首次使用声电、电声转换技术实现了语音的远距离传输[6]。
语音信号经过语音合成，语音编码和语音识别三个发展过程。
语音识别的实验追溯到20世纪50年代贝尔实验室的Audry系统，此系统仅仅只能识别10个英文数字。
又经过很长时间的研究发展，现在我们已经完全进入语音识别时代。
1.2 优势及应用前景生物认证技术有：虹膜识别，掌纹识别，指纹识别和声纹识别（语音识别）。
声纹识别有不丢失，没有记忆和使用方便等独特的优点[1]。
对于虹膜识别技术，虽然准确性很高，但是实现困难，成本较高，所以不能普遍使用。
指纹识别虽然是一种使用比较普遍的识别技术，成本也不算太高，但是用户不易接受，指纹往往和犯罪牵扯在一起。
还有一些生物认证技术也因为实现难度过大而不被关注。
但是说话人识别技术只需简单的麦克风，一台普通计算机就可以实现。
和其他生物识别技术进行对比，说话人识别系统还具有使用方便，低成本，易实现等优点。
说话人识别技术应用前景十分广泛，可在各种安全认证身份的领域发挥重要作用。
随着数字化时代的急速发展，数字音频数据随处可见，说话人识别技术不仅在语音检索和信息检索中投入使用，而且不少手机已经加入了语音拨号，语音书写短信，语音打开应用程序等等功能。
1.3 国内外研究现状20世纪60年代末，世界掀起了一股语音识别的研究热潮。
这期间研究出的重要成果包括动态规划（DP）和线性预测编码（LPC）技术等。
语音识别技术取得突破性进展是在20世纪70年代的时候。
LPC技术得到了进一步发展，特别是其中的VQ和HMM系统理论。
直到今天，这两种理论依旧是研究语音识别最有效，最常用的方法。
20世纪80年代，语音识别迎来了一股新新力量。
人们重新开始了人工神经网络（ANN）研究，并有效地将ANN和HMM在同一语音识别中结合使用，使连续语音识别问题变得更加容易。
近年来对于人工神经网络(ANN)的研究不断发展，关于语音信号处理的各项内容研究是促使其迅速发展的重要原因之一。
同时，它的许多成就体现在语音信号处理技术。
人工神经网络（ANN）以其简单灵活有效的特点，逐渐成为实现语音识别技术的新宠。
它将说话人识别技术的探究带入了一个新的高度。
第二章 说话人识别的基本原理2.1 说话人识别基本知识2.1.1 语音的发声机理空气从肺排入喉咙，然后通过声带进入通道，最后由口辐射声波，从而形成了声音。