基于BP神经网络语音识别方法研究
深度神经网络在语音识别中的应用研究
深度神经网络在语音识别中的应用研究深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）是一种基于多层神经元结构的人工神经网络。
近年来，深度神经网络在语音识别领域的应用研究引起了广泛关注。
本文将从深度神经网络在语音识别中的应用场景、优势和挑战以及最新研究进展三个方面进行探讨。
首先，深度神经网络在语音识别中的应用场景是多样的。
传统的语音识别系统使用的是高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）和隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）。
但是，这些方法会面临维度灾难和标注数据稀缺的问题。
深度神经网络可以通过端到端的学习方式，直接从原始语音信号中提取特征并输出最终的识别结果。
因此，深度神经网络在无噪声、噪声和多种语音背景下的语音识别应用中具有广泛的应用前景。
其次，深度神经网络在语音识别中的应用具有一些显著的优势。
首先，深度神经网络能够自动学习到有效的特征表示，不需要手动设计特征。
其次，深度神经网络可以通过增加网络的层数来提高模型的表达能力，从而提高识别准确率。
此外，深度神经网络还能够通过循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的引入来解决时序数据的建模问题，提高语音识别的性能。
最近的研究表明，通过使用更深、更强大的深度神经网络结构，可以进一步提高语音识别的性能。
例如，通过引入卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和长短时记忆网络（LongShort-Term Memory, LSTM）等结构，可以显著提高声学模型的准确率。
此外，研究人员还尝试将深度神经网络与其他技术结合，如注意力机制和强化学习等，以进一步提升语音识别的性能。
总之，深度神经网络在语音识别中的应用研究具有广阔的应用前景。
通过自动学习特征表示和增加网络层数等方法，可以提高语音识别系统的准确率和鲁棒性。
BP神经网络研究综述【文献综述】
文献综述电气工程及自动化BP神经网络研究综述摘要：现代信息化技术的发展，神经网络的应用范围越来越广，尤其基于BP算法的神经网络在预测以及识别方面有很多优势。
本文对前人有关BP神经网络用于识别和预测方面的应用进行归纳和总结，并且提出几点思考方向以作为以后研究此类问题的思路。
关键词：神经网络；数字字母识别；神经网络的脑式智能信息处理特征与能力使其应用领域日益扩大，潜力日趋明显。
作为一种新型智能信息处理系统，其应用贯穿信息的获取、传输、接收与加工各个环节。
具有大家所熟悉的模式识别功能，静态识别例如有手写字的识别等，动态识别有语音识别等，现在市场上这些产品已经有很多。
本文查阅了中国期刊网几年来的相关文献包括相关英文文献，就是对前人在BP神经网络上的应用成果进行分析说明，综述如下：（一）B P神经网络的基本原理BP网络是一种按误差逆向传播算法训练的多层前馈网络它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阀值，使网络的误差平方最小。
BP网络能学习和存贮大量的输入- 输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)，如图上图。
其基本思想是通过调节网络的权值和阈值使网络输出层的误差平方和达到最小，也就是使输出值尽可能接近期望值。
（二）对BP网络算法的应用领域的优势和其它神经网络相比，BP神经网络具有模式顺向传播，误差逆向传播，记忆训练，学习收敛的特点，主要用于：（1）函数逼近：用输入向量和相应的输出向量训练一个网络以逼近一个函数；（2）模式识别：用一个待定的输出向量将它与输入向量联系起来；（3）数据压缩：减少输出向量维数以便于传输或存储；（4）分类：把输入向量所定义的合适方式进行分类；]9[BP网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能，，而数学理论已证明它具有实现任何复杂非线性映射的功能。
基于神经网络的语音信号识别
毕业设计（论文）开题报告附表二课题名称基于神经网络的语音信号识别学生姓名崔楠楠学号20102460304专业班级通信工程、三班一、选题的目的意义随着社会的不断发展，计算机的迅速普及，人们渴望一种符合人类自然交往的“人机对话”模式的出现，特别是人机自然语言对话。
目前一些专家和学者在这方面进行了大量的开发和研究工作。
但语音识别技术正处于蓬勃发展的时期，仍有待进行大量的研究工作以取得更进一步的突破。
人机自然语言的接口是一个非常重要的部分。
它要求计算机能说会听，应此要求出现了语音合成和语音识别两门学科。
所谓语音识别，就是利用计算机，对人们的语音信号进行时域或频域处理，识别出所说的是什么，通俗地讲，就是让计算机能够模拟人类的听觉功能。
国际上，对计算机语音识别的研究也有近四十年的历史，经过数辈科学家和科学工作者的艰辛努力，语音识别的研究方面取得了很大的成果。
尤其是近一、二十年，提出了许多有效的语音处理和识别的方法和策略，使得语音识别这门学科的研究日趋兴旺，许多的语音识别系统也正逐步实用化。
人们所期望赋予计算机能说会听的梦想正步步走向现实。
预计在未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域（如门禁系统，手机语音自动拨号系统）。
语音识别系统依照语音识别的单元、语音识别系统是否依赖人可以分成：特定人、孤立词语音识别系统；非特定人、孤立词语音识别系统；特定人、连续语音识别系统和识别系统和非特定人、连续语音识别系统四类。
神经网络是一门新兴交叉学科，是人类智能研究的重要组成部分，已成为脑科学、神经科学、认知科学、心理学、计算机科学、数学和物理学等共同关注的焦点。
它就是指模仿人脑神经网络的结构和某些工作机制建立一种计算模型的处理方法。
由于人工神经网络具备良好的自学习和自适应能力，将其应用于语音合成系统中的韵律模型研究具有很重要的意义。
将神经网络模型与已有的文语转换系统有机结合，可以改变传统的文语转换系统的韵律模型，具有更强的适应性和可训练性，使合成语音的自然度得到显著提高，增加了系统的灵活性和风格的多样性。
语音识别技术(数学建模)
其他 0, W (n) 2 n 0.54 0.46 cos( ), 0 n L 1 L 1
5
对语音信号进行加窗的函数为：
Qn
m
T [x (m )] * w (n m )
其中T[*]表示信号处理方法， {x(m)}为语音帧序列，w(n-m)为各个语音帧上的窗 函数。 窗函数的选择对语音信号的短时分析影响很大，窗函数越宽对信号的平滑 作用越好， 窗函数的主瓣宽度要窄， 旁瓣要尽可能小， 使能量尽量集中在主瓣中， 以抑制频谱的泄露。 若音框化的信号为S(n), n = 0,…N-1,则乘上汉明窗后为S'(n) = S(n)*W(n)， 此W(n) 形式如下： W(n, a) = (1 - a) - a cos(2pn/(N-1))，0≦n≦N-1 不同的a值会产生不同的汉明窗，如图5.3（程序见附录） ：
Original wave: s(n) 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4
After pre-emphasis: s 2(n)=s(n)-a*s(n-1), a=0.950000 0.05
0
-0.05
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
二、 问题分析
语音识别系统的结构
样本语言 预加重 加窗分帧 端点检测
建立 BP 神经网络输入样本 训练 BP 神经网络 使用神经网络
特征提取 识别结果
待测语音
预处理
特征提取
2
对于第一问，从图中的系统整体架构可以看到，建立基于 BP 神经网络的语 音识别系统可分为两个阶段,即训练阶段和识别阶段。首先对原始语音进行预处 理。预处理包括预加重，加窗分帧和端点检测三个过程。系统的前端采用了端点 检测,目的是在一段语音信号中确定起点和终点。 而在特征提取部分,本系统采用 了 MFCC 作为特征参数。从而有效区分“流量” 、 “话费” 、 “套餐”和“优惠”四 个音频（wav 格式）文件。在训练阶段,通过说话人多次重复语音,本系统从原始 语音样本中去除冗余信息即去噪,提取说话人语音的特征参数并存储为 BP 神经 网络的输入样本， 在此基础上建立输入与输出的 BP 神经网络模型；在识别阶段, 待测语音经过预处理，使用已经训练好的 BP 神经网络进行识别得到结果，最后 由结果分析误差。 对于第二问， 由第一问中建立出来的模型， 根据 “声学模型” 和 “语言模型” ， 为该手机运营商制定出一份可行的用户使用手册。 第三问中，根据第二问中制定的用户使用规则，录制一段“查询话费”的音 频文件，从而检验语音识别模型的正确性。
基于BP神经网络的语音情感识别研究
基于BP神经网络的语音情感识别研究作者：徐照松元建来源：《软件导刊》2014年第04期摘要：随着科技的迅速发展，人机交互越来越受到人们的重视，语音情感识别更是学术界研究的热点。
将BP神经网络算法用于语音情感识别研究，并在汉语情感数据集上进行了相关实验，识别的准确率达到了91.5%，相较于SVM算法分类精度提高了5%。
关键词关键词：语音情感识别；BP神经网络；SVM中图分类号：TP302文献标识码：A 文章编号文章编号：16727800（2014）004001103作者简介作者简介：徐照松（1990-），男，广西师范学院计算机与信息工程学院硕士研究生，研究方向为数据挖掘、语音情感、智能计算；元建（1986-），男，广西师范学院计算机与信息工程学院硕士研究生，研究方向为数据挖掘、智能计算。
0 引言随着科技的迅速发展，人机交互显得尤为重要。
语音是语言的载体，是人与人之间交流的重要媒介。
相较于其它交流方式而言，语音交流更加直接、便捷。
近年来，随着人机交互研究的不断深入，语音情感识别更成为了学术界研究的热点，其涉及到信号处理、模式识别、人工智能等相关领域。
语音中除了能够传达语义信息外，还包含了一些情感信息，然而这些情感信息往往被人们所忽略[3]。
语音情感识别实际上是利用计算机所提取的语音信号特征来判断其属于哪一类情感。
利用模式识别方法研究语音情感识别的文献较多，朱菊霞[4]等使用SVM算法对语音情感进行识别，并取得了86%的识别率。
余华[5]等使用粒子群算法优化神经网络来进行语音情感识别，识别率较高。
BP神经网络是神经网络的一种，属于多层前馈神经网络，与其它神经网络算法所不同的是采用了反向传播的学习算法，不断地计算输出端的误差向回传递来进行权值调整，从而达到误差最小的效果。
文中结合了BP神经网络的优点，将其用于语音情感识别研究中，并且在汉语情感数据集上进行了相关实验，识别的准确率达到了91.5%，相较于其它方法提高了5%。
基于脉冲神经网络的语音信号处理技术研究
基于脉冲神经网络的语音信号处理技术研究随着科技的发展，语音信号处理技术渐渐走入了人们的视野。
基于脉冲神经网络的语音信号处理技术是目前比较先进的技术之一，它不仅能够更好地识别声音特征，同时还能够对信号进行处理和优化。
本文将介绍基于脉冲神经网络的语音信号处理技术的研究方向和应用领域。
一、基于脉冲神经网络的语音信号处理技术研究方向1. 声学特征提取声学特征是语音信号的基本特征，包括音调、节奏、语速等。
为了更好地应用语音信号处理技术，需要将声学特征提取出来，通过数据处理进行分析和优化。
在基于脉冲神经网络的语音信号处理技术中，声学特征提取是非常重要的步骤之一，它能够提高语音信号的识别精度，从而使得语音处理技术得以更好地发挥作用。
2. 语音识别语音识别是基于脉冲神经网络的语音信号处理技术中的另一个研究方向。
语音识别是将人类语言转换为计算机可识别的语言的过程，它需要人工智能技术的支持。
基于脉冲神经网络的语音信号处理技术在语音识别方面的表现比传统的方法有很大的进步，它可以更好地处理语音信号的动态特征，从而提高语音识别的精度。
3. 声纹识别声纹识别是通过对人的语音进行分析和处理，将其转换为唯一的生物特征，用来识别人的身份。
基于脉冲神经网络的语音信号处理技术在声纹识别方面也有很大的应用前景。
它可以通过脉冲神经网络模型对声纹进行分析和处理，提高识别的准确性和稳定性。
二、基于脉冲神经网络的语音信号处理技术应用领域1. 音频搜索随着数字媒体和互联网的发展，音频搜索成为了很多人的需求。
基于脉冲神经网络的语音信号处理技术可以通过深度学习模型对音频信号进行分析和处理，从而实现更准确、更快速的音频搜索。
2. 语音控制语音控制技术是指通过语音命令控制设备的一种技术，如图像识别、推荐功能等。
基于脉冲神经网络的语音信号处理技术可以通过对声纹的识别和命令的语义分析实现智能语音交互。
3. 语音翻译随着国际化的趋势，语音翻译技术也日益受到重视。
基于过程神经网络的语音识别技术研究
１ 引 言
语 音识 别 Ｓ ｓｅｃ ｃｇ ｉｏ ） 指让 机 器 听 Ｒ（ｐ ｅｈｒ ｏｎｔ ｎ 是 ｅ ｉ
组成。随着误差逆传播修正的不断进行 ， 网络对输 入 模 式 响应 的 正 确 率 不 断 上 升 。然 而 Ｂ Ｐ算 法 是
一
懂人 说 的话 ， 即在各种 情 况下 ， 准确 地识 别 出语 音 的
种 梯度 下 降 算 法 ， 度 下 降 存 在 多 极 值 问题 ， 梯 且
内容 ， 而根 据其信息 ， 从 执行人 的各 种意 图…。现
代 语音 识别 技术 以神 经 网络 为 主 要 发展 趋 势 ， 入 进
Ｂ Ｐ网络 学 习训 练 速 度 慢 ， 易 陷 入 局 部 最 小 或 振 容 荡 。 因此 ， 数 的选择 非 常 重 要 பைடு நூலகம்为 了克 服传 统 神 参
基 于 过 程 神 经 网络 的语 音 识别 技术 研 究
田 丽， 刘英 楠 ， 孟耀 华
（ 黑龙江八一农 垦大学信息技 术学 院 ， 黑龙 江 大庆 １３ １ ６ ３９）
摘 要 ： 程神 经 网络是 一种 基于 过程 神经 元 的新 型 神经 网络 ， 输入 及 权 值 皆为 时序 函数 。 过 其 针 对语 音识 别 的特 点 ， 对过 程 神经 网络在 语 音识别 技 术 中的应用 进 行 了探 索性 的研 究 ， 与传 并 统的 Ｂ Ｐ神经 网络 、 向基 函数 网络进 行 了比较 。仿 真结 果表 明 ， 用过 程 神经 网络进 行 的语 径 采
经 网络 Ｂ Ｐ算 法 存 在 的各 种 缺 点 ， 文 研 究 用 过程 本
２ 纪９ ０世 ０年代 以来 ， 经 网 络 已 经 成 为 语 音 识 别 神
的一条重 要途 径 。 由于神经 网络 反映 了人脑 功 能 的
基于神经网络的语音信号识别研究
基于神经网络的语音信号识别研究近年来，随着技术的发展和普及，人们对于语音信号的需求也越来越大。
而语音信号识别技术则是其中非常重要的一环。
智能语音助手、语音识别软件等等，都需要依赖于语音信号识别技术实现。
而基于神经网络的语音信号识别技术，则是当前最为流行和具有应用价值的一种。
一、什么是语音信号识别技术语音信号识别技术，是指将人类语音转换成计算机识别的数字信号，并对该数字信号进行分析和处理，以达到自动识别语音内容的目的。
语音信号识别技术即自动语音识别技术，是应用领域广泛的关键技术之一。
二、神经网络在语音信号识别中的应用神经网络（Neural Network）是由一组构成各层次的神经元（neuron）所组成的网络。
在语音信号识别中，神经网络第一次被引入是在20世纪80年代初期。
早期的神经网络在语音信号识别中应用的效果并不好，主要因为神经网络的学习算法和初始参数的设定都存在问题。
然而，随着技术的发展和经验的积累，神经网络逐渐在语音信号识别中发挥重要作用。
在基于神经网络的语音信号识别技术中，通常采用的是深度神经网络（Deep Neural Network）。
深度神经网络在语音信号识别中的作用主要分为两个方面：特征提取和分类。
其中，特征提取主要是指对于语音信号进行预处理，提取出其中优秀的特征；分类则是指对于提取出的特征，进行归类识别。
在深度神经网络中，通常采用的算法是卷积神经网络（Convolutional Neural Network）或递归神经网络（Recurrent Neural Network）。
三、语音信号识别中常用的数据集针对于语音信号识别，目前已经出现了很多开发用的数据集，其中最为流行的有TIMIT、WSJ、Switchboard三个数据集。
TIMIT数据集是由美国宾夕法尼亚大学为了开发语音识别系统而录制的语音语料库，包含了625个不同说话人的6300句语音材料。
这个数据集是英语语音识别研究领域中最常用的数据集之一。
基于神经网络的智能语音识别系统
基于神经网络的智能语音识别系统我们生活中的方便程度越来越高，这归功于科技的不断发展进步。
智能语音识别技术的出现，为人们的日常生活带来了巨大的便利。
基于神经网络的智能语音识别系统，成为当今最先进、最有效的语音识别技术之一。
一、智能语音识别技术的基础智能语音识别技术是由语音输入和自然语言处理两个部分组成的。
语音输入是将听到的语言转换为信息的过程，自然语言处理则是根据语音输入生成有意义的指令和回答。
基于神经网络的智能语音识别系统，是应用神经网络技术来完成语音识别和自然语言处理的。
在神经网络中，人工神经元通过相互连接，形成了一张强大的网络，可以实现对语音信号的处理和特征提取。
二、神经网络的架构神经网络的构成包括三个层次：输入层、隐藏层和输出层。
输入层是接收语音信号的部分，隐藏层是进行特征提取和模式识别的部分，输出层则是生成人类可理解的文字或语音的部分。
神经网络的超参数和训练方式对语音识别的质量有很大的影响。
超参数包括神经元的数量、层数、激活函数等。
同时，训练方式也有很多种，例如直接优化目标函数、分段训练和多任务训练等，每一种训练方式都会有不同的效果。
三、智能语音识别技术的应用智能语音识别技术在日常生活中得到了广泛的应用，其中包括语音搜索、智能家居、车载语音识别等方面。
基于神经网络的智能语音识别系统，也成为了这些应用中的重要部分。
在语音搜索方面，基于神经网络的智能语音识别系统可以实现人机交互，让用户输入更加便捷。
智能家居系统则可以通过语音识别技术实现对家庭设备的控制，为居民提供带有智能化的居家生活。
车载语音识别系统也可以帮助人们在驾驶过程中完成人机交互，保证安全驾驶的同时提供高质量的交互体验。
四、智能语音识别技术的未来虽然现代智能语音识别技术已经取得了很大的进步，但是仍然存在着一些问题。
对于语音信号的噪声、口音和方言等问题，语音识别系统仍然有待进一步提升。
为此，我们需要不断地探索新的技术和方法，为智能语音识别技术的未来发展提供更多的可能性.对于基于神经网络的智能语音识别系统而言，我们还需要更多的关注相关研究和理论，以及不断探索更加高效的网络构架和训练方式。
BP神经网络及深度学习研究 - 综述
BP网络的基本结构如图21所示，其模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)三层结构。
输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求。中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。隐层节点一般采用Sigmoid型函数，输入和输出节点可以采用Sigmoid型函数或者线性函数。
(3)网络的结构设计,即隐节点数的选择，尚无理论指导，具有很大的盲目性。
(4)新加入的样本对已经学好的样本影响较大，且每个输入样本的特征数目要求相同，泛化能力较差。
针对BP算法存在的缺陷，目前国内外已有不少人对BP网络进行了大量的研究，提出了各种不同的改进方案，如优化训练输入参数，加入动量参数，以及学习步长的适应调整，采用带动量的自学习率BP算法，动态全参数自调整学习算法，记忆式初值权值和阀值方法，快速自适应学习算法等，这些方案均提高BP神经网络收敛速度。
作用函数是反映下层输入对上层节点刺激脉冲强度的函数又称刺激函数，一般取为(0，1)内连续取值Sigmoid函数：
它反映了神经元的饱和特性。上式中，Q为表示神经元非线性的参数，称增益值(Gain)，也称调节参数。Q值越大，S形曲线越陡峭；反之，Q值越小，S形曲线越平坦；一般取Q=1。
(3)误差计算模型
关键词：BP神经网络、算法分析、应用
1
人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN），作为对人脑最简单的一种抽象和模拟，是人们模仿人的大脑神经系统信息处理功能的一个智能化系统，是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。人工神经网络以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。
BP神经网络应用于孤立词语发音识别的研究
Ａ ｓｒｃ ｂｔ ｔ ａ
Ｔ ｅｌ ｒｉｇｐｉｃｐｅｏ Ｂ ｒｆ ｉ ｅｒ ｅ ｏ （ Ｎ ｈ ａｎｎ ｒ ｉｌ ｆ Ｐ Ａｔ ｃ ｌ ｕａ Ｎ ｔ ｒ Ａ Ｎ）ａ ｄｔｅｂｓ ｅｒ ｏ ｐ ｅｈｒｃｇｉｏ ｔ ｄ ｃｄｉ ｔｉ ｅ ｎ ｉ ａＮ ｉ ｌ ｗ ｋ ｎ ａｉ ｔ ｏｙ ｎｓｅｃ ｏｎ ｉ ｉ ｉ ｒ ｕｅ ｓ ｈ ｃｈ ｅ ｔｎ ｓｎ ｏ ｎｈ
姜 占 孙 燕２ 才
（ 海 师 范 大学 物 理 系 青 青 海 西 宁 ８ ００ ） １０ ８
（ 海民族学 院计算机科学 与技 术系 青
青海 西宁 ８ ００ １０７）
摘 要
介 绍 了Ｂ Ｐ神 经 网络 的 学 习规 则 和用 于 语 音 识 别 的基 本 原 理 ， 立 了 一 个 用 于 常 用 孤 立 词 语 音 识 别 的 Ｂ 建 Ｐ神 经 网络 ， 选
总 数为Ⅳ则 误差的 为Ｅ ＝ ∑Ｅｎ， 学习 ，平方 均值 Ａ — １ （） Ａ为 Ｅ
的 目标函数 ， 它是 网络所有 权值和阈值 以及输入信号 的函数 ， 学 习的 目的是使 Ｅ 达到最小 。
记 （） ｎ ＝∑ｗ（）（） 为 到 元 前 入的 数， ｉ ｙｎ， 加 单 输 个 ￣ ｉ Ｐ ｎ
０ 引 言
—
差 ÷ （，输 端 的 方 差 瞬 值 Ｅ） 为 ｎ则 出 总 平 误 的 时 为 （ ＝ ） ｎ
｝∑ ｎ， 包括 的 出 元， 练 本 中 本 （） 其中ｃ 所有 输 单 设训 样 集 样
．
语音 信号是非平稳 的随机复杂信号 。目前用于语音识别 的 模型主要 有 ： 态时 间规整 （ Ｔ ， 动 Ｄ Ｗ） 隐马 尔可 夫模 型 （ ＭＭ） Ｈ ， 神经 网络 （ Ｎ ， Ｎ ） 分类模 型 （ Ｖ 等 。它 们用 于语 音 识别 的不 Ｓ Ｍ） 同场合 ， 各有所 长。Ｎ Ｎ就是模 仿人 脑 工作 方式 而设 计 的一种 机器 ， 以用软件 在计算 机 上仿 真 ； Ｎ能 够通 过 学习 ， 取知 可 Ｎ 获 识并 解决问题 。Ｎ 中的 Ｂ Ｎ Ｐ神经 网络 诞生 于 １８ ９ ６年 ， 是基 它
BP网络在语音识别中的应用
对 于 一 句 “hello”，大 约 持 续 0.6s，用 44100Hz 的 CD 音 质 录 制 下 来有 26460 个点，经过时域抽样和频谱截半后，只剩 1323 个点。
di
（x ）， 则 判
x∈ωm
K 近邻法：由于最近邻法只根据待识模式最近的一个样本的类别
而决定其类别，通常称为 1-NN 方法。 为了克服单个样本类别的偶然
性以增加分类的可靠性， 我们可以考察待识模式的 k 个最近邻样本，
这 k 个最近邻元中哪一类的样本最多，就将 x 判属哪一类。 设 k1 ，k2 ，
人发声器官发声的频域集中在 500~2000Hz。 因此，为了减轻后续 算法的耗时，没必要保留完整频谱，只需得到在此频段上的频谱即可。 先 对 波 形 进 行 抽 样 。 例 如 对 原 先 采 样 频 率 为 44100Hz 的 CD 音 质 声 音，对其每隔 10 个点抽 一 个 样 ，根 据 奈 奎 斯 特 定 律 ，重 建 信 号 的 最 高 频 率 为 抽 样 频 率 4410Hz 的 一 半 ，即 2205Hz，已 基 本 覆 盖 人 的 语 音 范 围。
科技信息
○ＩＴ 论坛○
ＳＣＩＥＮＣＥ ＆ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ
2013 年 第 1 期
ＢＰ 网络在语音识别中的应用
周琍 （中国人民解放军蚌埠汽车士官学校，安徽 蚌埠 233011）
【摘 要 】本 文 选 取 BP 神 经 网 络 作 为 识 别 方 法 ，通 过 自 身 的 机 器 学 习 ，构 建 出 一 个 对 特 定 人 、小 词 汇 量 、孤 立 词 的 语 音 识 别 系 统 ，而 且 用 matlab 封装成友好便捷的图形用户界面，很好的实现了人机交互，实验结果可行。
基于BP神经网络的语音识别技术
精选完整ppt课件
3
• 语音识别系统可以分为孤立字(词)语音识别系统、 连接字语音识别系统以及连续语音识别系统。
• 语音识别系统分为两个方向：一是根据对说话人 的依赖程度可以分为特定人和非特定人语音识别 系统；二是根据词汇量大小，可以分为小词汇量、 中等词汇量、大词汇量，以及无限词汇量语音识 别系统。
精选完整ppt课件
6
2.语音信号的分帧 语音信号是一种典型的非平稳信号，它的均值函数u(x)和自相关
函数R(xl,x2)都随时间而发生较大的变化。但研究发现，语音信号在 短时间内频谱特性保持平稳，即具有短时平稳特性。因此，在实际 处理时可以将语音信号分成很小的时间段(约10~30ms)，称之为 “帧”。
精选完整ppt课件
5
三.语音信号预处理
1.预加重
语音从嘴唇辐射会有6dB/oct的衰减，因此在 对语音信号进行处理之前，希望能按6dB/oct 的比例对信号加以提升(或加重)，以使得输 出信号的电平相近似。可采用以下差分方程 定义的数字滤波器：
y(n)x(n)a x(n 1 )
式中，系数常在0.9至1之间选取。
精选完整ppt课件
8
下图是我本科课程设计中一个关于端点检测的程序GUI界面，其中语音是教材中的示例语音“他去无 锡市”，我通过cooledit在示例语音中加入了白噪音，可以看出清音段混杂在噪音中，如果短时能量的门 限值选取过高可能会屏蔽掉清音段，所以加入过零率能更好的识别出清音段。
精选完整ppt课件
.
将取所有音频的mfcc系数处理
/SampleCreate. 成神经网络函数所需的输入格
m
式
. /Main.c
主程序函数，在这里设置参数，
采用神经网络的语音信号处理技术研究
采用神经网络的语音信号处理技术研究语音信号处理技术已经是现代化社会不可或缺的一部分。
随着智能手机和智能家居等产品的不断普及，语音识别技术更是成为了主流。
而神经网络技术，则为语音信号处理技术的进一步提升奠定了坚实的基础。
一、神经网络神经网络是指由神经元组成的一种数学模型。
它能够模拟出人类大脑的处理方式。
神经网络的结构概念简单，但需要训练和优化，才能够达到预期的性能表现。
神经网络在语音识别、图像处理等众多领域已经得到广泛的应用。
二、语音信号的采集和处理语音信号处理的第一步是采集。
日常生活中，我们使用的麦克风会将声音转化为电信号，再通过放大电路、滤波电路等进行处理，最后传输到语音信号处理器或智能设备中进行后续的处理。
语音信号处理主要分为两个部分：特征提取和识别。
三、特征提取语音信号处理的特征提取是将语音信号转化为可以被机器识别的数字信号的过程。
其核心在于将语音信号转化为一维的特征向量。
传统的特征提取方法多为基于梅尔频率提取的MFCC（Mel-frequency cepstral coefficients）特征提取，但该方法无法处理非线性特征。
而基于神经网络的特征提取，则可应对非线性的特征信息，更符合语音信号的实际情况。
四、语音识别语音识别是将语音信号转化为文本的过程。
在早期的语音识别技术中，使用的主要是 HMM（Hidden Markov Model）算法。
而基于神经网络的语音识别算法是RNN（Recurrent Neural Network）和CNN（Convolutional Neural Network）等。
五、结合神经网络的语音信号处理技术当前，基于深度学习的语音信号处理技术已经成为了主流。
应用于语音信号处理的深度学习有很多种算法和模型，如前面提到的 RNN、CNN，还有 GAN （Generative Adversarial Network）等。
这些模型的不断发展和更新，推动了语音信号处理技术的不断向前发展。
基于深度学习的语音识别技术研究毕业设计1
基于深度学习的语音识别技术研究毕业设计1深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，近年来在语音识别领域取得了巨大的突破。
本文将探讨基于深度学习的语音识别技术，并以此为基础展开毕业设计的研究。
1. 引言语音识别技术是将口述的语言转化为可理解的文本或指令的过程。
传统的语音识别方法通常基于统计模型，需要大量的特征工程和人工设定参数。
然而，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的语音识别方法已经成为主流。
2. 深度学习与语音识别技术深度学习是一种模仿人脑神经网络结构的机器学习方法。
它通过多层次的神经元网络构建，可以学习到高级抽象的特征表示。
在语音识别领域，深度学习通过使用卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）等结构，实现了更准确和鲁棒的语音识别。
3. 数据预处理在进行深度学习的语音识别之前，需要对原始音频数据进行预处理。
这包括去除噪声、标准化音频强度、分割句子和标记音素等。
预处理的目的是提高模型对语音特征的提取能力，并减少噪音的干扰。
4. 特征提取特征提取是将语音信号转化为可供深度学习模型处理的数值表示。
其中，常用的特征提取方法包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、滤波器组和深度神经网络等。
这些方法可以有效地捕捉语音信号的特征，提高语音识别的准确性。
5. 深度学习模型深度学习的语音识别模型通常基于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）进行建模。
其中，LSTM是最常用的循环神经网络模型，其通过记忆和遗忘机制实现对长序列数据的建模能力。
而CNN则主要用于提取局部特征，对于语音识别任务中音频的时间和频率特征具有较好的适应性。
6. 模型训练与优化模型训练是深度学习语音识别技术的核心环节。
通过使用大量的标注语音数据进行有监督学习，模型可以逐渐调整参数以最大程度地减小预测误差。
此外，基于深度学习的语音识别还可以使用优化算法，如随机梯度下降（SGD）和自适应学习率等，来提高模型的训练效果。
7. 实验与结果分析为了验证基于深度学习的语音识别技术的效果，本课题设计将进行一系列实验。
基于深度神经网络的语音识别算法优化
基于深度神经网络的语音识别算法优化近年来，随着深度学习的飞速发展，基于深度神经网络的语音识别算法已经取得了巨大的突破和进展。
然而，仍然存在一些问题和挑战，需要进一步优化算法，提高语音识别的准确性和性能。
本文将针对这一问题展开讨论，并提出了一些优化算法的方法和建议。
首先，为了提高基于深度神经网络的语音识别算法的准确性，我们可以使用更大规模的数据集进行训练。
由于深度神经网络的优势在于其强大的模型拟合能力，更多的数据将有助于提高模型的准确性和泛化能力。
可以使用公开的语音数据集，如TIMIT、LibriSpeech等，或者自行收集和标注数据。
通过扩充训练数据集，我们能够更好地捕捉语音信号的多样性和变化，从而提高识别的准确性。
其次，针对深度神经网络模型本身，我们可以考虑使用更深层次的网络结构。
深度神经网络的主要优势在于其多层次的特征表示能力，通过增加网络的深度，我们能够更好地抽象和表示语音信号的特征信息。
可以使用卷积神经网络（CNN）作为前端特征提取器，然后将其与循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）等结构相结合，来构建更深的神经网络模型。
此外，还可以探索一些新颖的网络结构，如残差网络（ResNet）等，进一步提高模型的性能。
另外，为了进一步优化基于深度神经网络的语音识别算法，我们可以采用更先进的优化算法来训练网络模型。
传统的优化算法如随机梯度下降（SGD）存在一些问题，如容易陷入局部最优解、收敛速度慢等。
可以尝试使用一些改进的优化算法，如Adam、RMSprop等，来加速网络的训练过程。
此外，还可以引入一些正则化技术，如Dropout、Batch Normalization等，来防止模型过拟合和提高泛化能力。
除了以上的方法，我们还可以考虑引入一些增强学习方法来优化基于深度神经网络的语音识别算法。
增强学习是一种通过智能体与环境的交互学习最优策略的方法，可以用于优化模型的决策过程。
可以使用深度强化学习方法，如深度Q网络（DQN）等，来训练一个智能体，使其能够自动调整参数，优化识别的性能。
音频信号处理中的语音增强与语音识别技术研究
音频信号处理中的语音增强与语音识别技术研究概述：音频信号处理中的语音增强与语音识别技术是近年来受到广泛关注和研究的领域。
随着人工智能的发展和语音交互的普及，对于提高语音识别的准确性和可靠性变得越来越重要。
本文将探讨音频信号处理中的语音增强技术和语音识别技术的研究进展和应用。
一、语音增强技术的研究进展语音信号在实际应用中往往受到环境噪声的干扰，这种干扰会降低语音的清晰度和可识别性。
因此，语音增强技术的研究对于提高语音识别的性能至关重要。
1.1 基于滤波方法的语音增强技术滤波方法是最早被提出的语音增强技术之一。
它通过滤波器对语音信号进行频域的处理，以达到减小噪声干扰的目的。
常见的滤波方法包括谱减法、Wiener滤波和最小均方差估计等。
1.2 基于深度学习的语音增强技术近年来，深度学习技术的广泛应用为语音增强技术的发展带来了新的机遇。
基于深度学习的语音增强技术通过建立深度神经网络模型来对语音信号进行建模和重建，能够更好地抑制噪声和提取语音特征。
1.3 基于盲源分离的语音增强技术盲源分离是一种基于统计模型的信号分离方法，可以通过对混合信号的统计特性进行分析和建模，从而将语音信号与噪声分离开来。
该技术在语音增强领域中被广泛应用，能够有效地提取出清晰的语音信号。
二、语音识别技术的研究进展语音识别技术是将语音信号转化为文本或命令的关键技术，其准确性和可靠性直接影响到语音交互系统的用户体验。
2.1 基于隐马尔可夫模型的语音识别技术隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是最常用的语音识别模型之一。
它通过建立状态序列和观测序列之间的映射关系，对语音信号进行建模和识别。
HMM在语音识别领域中取得了较好的效果。
2.2 基于神经网络的语音识别技术神经网络是近年来在语音识别中被广泛应用的技术之一。
基于神经网络的语音识别技术通过建立多层次的神经网络模型，能够更好地提取语音信号的特征和上下文信息，从而提高识别准确率。
基于HMM和BP神经网络的语音识别的研究
ｔｉｖｅ ｇｏｏｄ ａｎｄ ｂａｄ ｐｏｉｎｔｓ，ｏｒｇａｎｉｃａｌｌｙ ｕｎｉｆｉｅｓ ｔｗｏ ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ ａｐｐｌｉｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇｎ ｉｔｉｏｎ，ｆｕｒｔｈｅｒ ｅｎｈａｎｃｅｄ ｔｈｅ ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇｎ ｉｔｉｏｎ
ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ ａ ｎ ｄ ｔｈｅ ｒａｔｅ ｏｆ ａｃｃｕｒａｃｙ．
日ｌ语☆识别《统框目
技 术等 的发展 ，使得 能满 足各 种需要 的语 音 识别 系 统实 现 成 为可
图 １ 语 音 识别 系统
能 。近 二三十 年来 ，语 音识 别在 工 业 、军事 、交 通 、医学 、民用诸 方
－４＞·寺 ·÷ ·夺 ·夺 ·夺 ·夺 ·孛 ·夺 ·夺 ·夺 ·夺 ·夺 ·夺 ·幸 ·牵 ·牵 ·夺 ·牵 ·夺 ·夺 ·夺 ·夺 ·牵 ·夺 ·夺 ·夺 ·寺 ·夺 ·夺 ·夺 ·夺 ·寺
意 图 它是一 门涉及 面很 广 的交叉 学科 ，与计 算机 、通 信 、语音 语
僻剩 Ｔ
言 学 、数 理统 计 、信号 处理 、神经 心理 学 和人 工智 能 等学 科 都有 着
挺式臣配
理 忸 粜输出
密切 的关 系。随着 计算 机技术 、模式 识 别 和信 号处 理技 术 及 声学
面 ，特 别是 在计算 机 、信 息 处理 、通 信 与 电子 系统 、自动控 制 等 领 域 中有着广 泛 的应 用 。当 今 ，语音 识 别 产 品在 人 机 交互 应 用 中， 已经 占到 越来越 大 的 比例 ＿ｌｊ。 ２ 语 音识别 系统 的基本原 理
语音识 别一 般分 两个步 骤 。第 一步 是系 统“学 习 ”阶段 ，主要 任务 是根 据识别 系统 的类 型选择 能够 满 足要 求 的一种 识 别方 法 ， 采用 语音分 析方 法分 析出这 种识 别方 法所 要 求 的语音 特 征参 数 ，
人工神经网络的数学模型建立及成矿预测BP网络的实现
人工神经网络的数学模型建立及成矿预测BP网络的实现一、本文概述本文旨在探讨人工神经网络的数学模型建立及其在成矿预测中的应用，特别是使用反向传播（Backpropagation，简称BP）网络的具体实现。
我们将对人工神经网络的基本原理和数学模型进行概述，包括其结构、学习机制以及优化算法。
然后，我们将深入研究BP网络的设计和实现过程，包括网络层数、节点数、激活函数、学习率等关键参数的选择和优化。
在理解了BP网络的基本原理和实现方法后，我们将进一步探讨其在成矿预测中的应用。
成矿预测是一个复杂的地质问题，涉及到众多的影响因素和不确定性。
BP网络作为一种强大的非线性映射工具，能够有效地处理这类问题。
我们将详细介绍如何根据地质数据的特点，设计合适的BP网络模型，并通过实例验证其预测效果。
我们将对BP网络在成矿预测中的优势和局限性进行讨论，并展望未来的研究方向。
通过本文的研究，我们希望能够为地质领域的决策和预测提供一种新的、有效的工具和方法。
二、人工神经网络的数学模型建立人工神经网络（ANN）是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，它通过学习大量的输入输出样本数据，自动调整网络权重和阈值，从而实现对新数据的分类、识别或预测。
在建立ANN的数学模型时，我们首先需要明确网络的拓扑结构、激活函数、学习算法等关键要素。
拓扑结构决定了神经网络的层次和连接方式。
在成矿预测中，我们通常采用前馈神经网络（Feedforward Neural Network），也称为多层感知器（MLP）。
这种网络结构包括输入层、隐藏层和输出层，每一层的神经元与下一层的神经元全连接，但同一层内的神经元之间不连接。
输入层负责接收原始数据，隐藏层负责提取数据的特征，输出层负责给出预测结果。
激活函数决定了神经元如何对输入信号进行非线性变换。
常用的激活函数包括Sigmoid函数、Tanh函数和ReLU函数等。
在成矿预测中，由于数据的复杂性和非线性特征，我们通常选择ReLU函数作为隐藏层的激活函数，因为它在负值区域为零，可以有效缓解梯度消失问题。
BP网络学习算法在语音识别中的研究
BP网络学习算法在语音识别中的研究
金美善;李晶;陈大川
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2010(006)015
【摘要】由一个隐层和非线性激励函数组成的多层感知器网络,是通用的分类器.而具有三个隐层的BP网络可以解决任意复杂的模式分类问题,也就是说,这样的网络能逼近任意复杂的决策边界[1].利用BP网络的这一性质,我们可以构成一个语音识别系统对语音数据进行分类.
【总页数】2页(P4239-4240)
【作者】金美善;李晶;陈大川
【作者单位】空军航空大学,基础部,吉林,长春,130022;空军航空大学,基础部,吉林,长春,130022;空军航空大学,基础部,吉林,长春,130022
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于改进的PSO与BP前馈神经网络学习算法在入侵检测中的应用 [J], 顾同跃
2.基于遗传算法的BP网络学习算法研究 [J], 闵建虎;赵振勇
3.新型前馈网络学习算法在语音识别中的应用 [J], 李原;邓辉文
4.改进自适应遗传算法在BP神经网络学习中的应用 [J], 李孝忠;张有伟
5.基于改进BP算法在深度神经网络学习中的研究 [J], 黄培
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 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)。
基于BP神经网络语音识别方法研究摘要：神经网络是近年来信息科学、脑科学、神经心理学等诸多学科共同关注和研究的热点。
由于其具有良好的抽象分类特性,现已应用于语音识别系统的研究和开发，并成为解决识别相关问题的有效工具。
文章在讲述语音识别过程的基础上重点讨论利用BP神经网络对语音进行识别,用MATLAB完成对神经网络的训练和测试,并获得满意的结果。
关键词：语音识别；模式识别；BP神经网络，1 绪论计算机的飞速发展，使人们的生活方式发生了根本性的改变，鼠标、键盘，这些传统的人机接口使人们体会到了生活的便利。
科学技术日新月异，假如让“机器”能够听懂人的语言，并根据其信息去执行人的意图，那么这无疑是最理想的人机智能接口方式，因此语音识别作为一门极具吸引力的学科应运而生，很多专家都指出语音识别技术将是未来十年信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。
1.1 研究背景及意义语言在人类的智能组成中充当着很重要的角色，人与人之间的交流和沟通大部分是通过语言的方式有效的完成。
作为人与人之问交流最方便、自然、快捷的手段，人们自然希望它成为人与计算机交流的媒介。
随着数字信号处理及计算机科学的飞速发展，人们对实现人机对话产生越来越迫切的要求，使得语音识别技术近年来得到了迅速的发展，语音识别技术的研究进入了一个比较成熟的时期。
语音识别是一门交叉科学，它综合了声学、语言学、语音学、生理科学、数字信号处理、通信理论、电子技术、计算机科学、模式识别和人工智能等众多学科。
也是人机交互最重要的一步。
1.2 语音识别的国内外研究现状通过语音传递信息是人类最重要，最有效，和最方便的交换信息的形式，语音识别主要指让机器转达人说的话，即在各种情况下，准确的识别出语音的内容，从而根据其信息，执行人的各种意图。
广义的语音识别包括说话人的识别和内容的识别两部分。
这里所说的语音识别，是指内容识别方面。
采用计算机进行语音识别到现在已经发展了50年。
从特征参数上改进，采用各种办法进行语音增强是一个研究方向，但是到目前为止，还没有一种办法能把语音信号完美地从噪音环境提取出来。
语音识别有广泛的商业化运用前景，主要可以分为通用场合和专用场合两个方面。
1.3研究内容本文研究的主要内容是结合模式识别的基本理论，研究BP神经网络孤立词语音识别的问题，实现1-5共5个数字的识别。
分析了语音信号的预处理，特征提取及BP神经网络算法实现。
2 语音识别技术2.1 语音识别系统结构孤立词语音识别是对特定的不连续的词语作为处理单元。
语音识别系统的基本组成一般可以分为预处理模块、特征值提取模块及模式匹配三个模块。
如图2.1所示为语音识别系统结构框图。
图2.1 语音识别系统结构框图从图2.1的系统整体架构可以看到，建立基于BP神经网络的语音识别系统可分为两个阶段,即训练阶段和识别阶段。
首先由用户通过麦克风输入语音形成原始语音,然后系统对其进行预处理。
预处理包括预加重，加窗分帧和端点检测三个过程。
系统的前端采用了端点检测,目的是在一段语音信号中确定起点和终点。
在特征提取部分,本系统采用了MFCC作为特征参数,用于有效地区分数字1-5.在训练阶段,通过说话人多次重复语音,本系统从原始语音样本中去除冗余信息,提取说话人的特征参数并存储为BP神经网络的输入样本，在此基础上建立输入与输出的BP神经网络模型。
在识别阶段,待测语音经过预处理，使用已经训练好的BP神经网络进行识别得到结果。
2.2 语音信号预处理图2.2是语音信号的预处理的流程图。
从图2.2可以看到预处理模块包括预加重，加窗分帧和端点检测。
前级预加重、加窗分帧及端点检测是语音识别的准备工作，每一个环节对整个识别系统的性能有着重要的影响。
前级预处理主要是对信号进行一定的滤波和分帧；加窗分帧就是将语音信号进行分段处理，使语音信号连续并保持一定的重叠率：端点检测是确定语音有用信号的起始点与终止点，并通过一定的手段处理，将没有意义的语音信号去除，从而减少语音匹配识别模块的运算量，同时也可以提高系统的识别率。
预处理不合理或语音起止点及终止点判别不够准确都会使后续的特征矢量提取及模式匹配过程等工作受到很大的影响，甚至达不到语音识别的效果，因此预处理工作作为语音识别的第一步工作，必须达到所需的要求，为下一步的特征参数提取做好铺垫。
图2.2 语音信号预处理流程图2.2.1 语音信号的采样Matlab环境中语音信号的采集可使用wavrecord(n,fs,ch,dtype)函数录制，也可使用Windows的“录音机”程序录制成.wav文件然后使用wavread(file) 函数读入。
在本实验中，使用matlab的语音工具包录取1-5共5段语音，。
如图2.3所示为数字0的训练语音00.wav的信号波形图，第(I)幅图为完整的语音波形，第(II)、(III)幅图分别为语音的起始部分和结束部分的放大波形图。
2.2.2语音信号的分帧语音信号是一种典型的非平稳信号，它的均值函数u(x)和自相关函数R(xl,x2)都随时间而发生较大的变化。
但研究发现，语音信号在短时间内频谱特性保持平稳，即具有短时平稳特性。
因此，在实际处理时可以将语音信号分成很小的时间段(约10~30ms)，称之为“帧”，作为语音信号处理的最小单位，帧与帧的非重叠部分称为帧移，而将语音信号分成若干帧的过程称为分帧。
分帧小能清楚地描绘语音信号的时变特征但计算量大；分帧大能减少计算量但相邻帧间变化不大，容易丢失信号特征。
一般取帧长20ms，帧移为帧长的1/3~1/2。
2.2.3语音信号的预加重预加重是指在A／D转换后加一个6dB／倍频程的高频提升滤波器，语音信号的平均功率谱由于受声门激励和口鼻辐射的影响，高频端大约在800Hz以上按6dB／Oct(倍频程)跌落。
所以求语音信号频谱时，频率越高相应的成份越小，高频部分的频率比低频部分的难求。
因此，预加重的目的是加强语音中的高频共振峰，使语音信号的短时频谱变得更为平坦，还可以起到消除直流漂移、抑制随机噪声和提高清音部分能量的效果，便于进行频谱分析和声道参数分析。
此外，通常的方法是使用一阶零点数字滤波器实现预加重，其形式为：（2-1） ()()()1y n x n x n α=--频域相对应的形式为：（2-2） ()11,[0.90,0.98]H z z αα-=-=其中，a 为预加重系数。
2.2.4 基于短时能量和过零率的端点检测在语音信号的预处理中,端点检测是关键的一步,语音信号的模型参数和噪声模型参数以及自适应滤波器中的适应参数都得依赖对应的信号段(语音段或噪声段)来计算确定。
因此,只有准确地判定语音信号的端点,才能正确地进行语音处理。
端点检测的目的是从包含语音的一般信号中确定出语音的起点以及终点,一般采用平均能量或平均幅度值与过零率相乘的方法来判断。
这种利用短时能量和短时平均过零率两种特征共同参与检测，也被称为双门限法。
(1)短时能量设S(n)为加窗语音信号，第t 帧语音的短时平均能量为： ()1210()N tN n Eng t S n -==∑ （2-5） ()110()N tN n Eng t S n -==∑ （2-6）其中N 为分析窗宽度，S t （n ）为第t 帧语音信号中的第n 个点的信号取样值。
上面两式原理是相同的，但后式有利于区别小取样值和大取样值，不会因为取平方而造成很大的差异。
短时平均能量是时域特征参数，把它用于模型参数时，应进行归一化处理，本文将取其对数值后使用，使计算和识别结果均取得了较好的效率和结果。
(2)短时过零率短时过零表示一帧语音信号波形穿过横轴(零电平)的次数。
对于连续语音信号，过零意味着时域波形通过时间轴；而对于离散信号，如果相邻的取样值的改变符号则称为过零。
过零率就是样本改变符号次数，定义语音信号寿(m)的短时过零率Zn 为：∑-=--=1|)]1(sgn[)](sgn[|21N m n n n m x m x Z (2-7)(2-8)（3）双门限检测的方法 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。
一个是比较低的门限，其数值比较小，对信号的变化比较敏感，很容易就会被超过。
另一个是比较高的门限，数值比较大，信号必须达到一定的强度，该门限才可能被超过。
低门限被超过未必就是语音的开始，有可能是时间很短的噪声引起的。
高门限被超过则可以基本确信是由于语音信号引起的。
整个语音信号的端点检测可以分成四段：静音、过渡段、语音段、结束。
在静音段，如果能量或过零率超越了低门限，就应该开始标记起始点，进入过渡段。
在过波段中，由于参数的数值比较小，不能确信是否处于真伪的语音段，因此只要两个参数的数值回落到低l 、J 限以下，就将当前状态恢复到静音状态。
而如果在过渡段中两个参数中的任一个超过了高门限，就可以确信进入语音段了。
当前状态处于语音段时，如果两个参数的数值降低到低门限以下，而且总的计时长度小于最短时间门限，则认为这是段噪音，继续扫描以后的语音数据。
否则就标记好结束端点，并返回。
从而达到抗干扰的目的、提高识别率。
如图2.4所示。
图2.3 语音信号的端点检测图2.3 特征参数提取特征值的提取是对原始的语音信号运用一定的数字信号处理技术进行适当的处理，从而得到一个矢量序列，这个矢量序列可以代表原始的语音信号所携带的信息，初步实现数据压缩。
特征参数主要有：能量、幅度、过零率、频谱、倒谱和功率谱等，另外考虑到其他因素1 (x ≥0) -1 (x ≤0) sgn[x ]={的影响，还有许多基于基本参数的参数，本文选用了MEL 频率倒谱系数(MFCC)进行提取特征参数。
MFCC 系数的计算是以“bark ”为其频率基准的，它和线性频率的转换关系是：)7001(log 259510f f mel += (2-9) MFCC 系数也是按帧计算的，首先要通过FFT 得到该帧信号的功率谱S(n)，转换为Mel 频率下的功率谱。
这需要在计算之前先在语音的频谱范围内设置若干个带通滤波器：NHm(n) m=0,1,…,M-1; n=0,1,…,N/2-1（2-10）M 为滤波器的个数，通常取24，与临界带的个数一样；N 为一帧语音信号的点数，为了计算FFT 的方便，通常取256。
滤波器在频域上为简单的三角形，其中心频率fm 在Mel 频率轴上是均匀分布的。
从图2.5就可以看到MFCC 系数的计算过程如下：(1) 预处理：确定每一帧语音采样序列的长度(如N=256)，并对每帧序列s(n)进行预加重、分帧和加窗处理；(2) 计算离散功率谱：对预处理的每帧进行离散FFT 变换得到其频谱，再取模的平方作为离散功率谱S(n)；(3) 将功率谱通过滤波器组：计算S(n)通过M 个H m (n)后所得的功率值，即计算S(n)和H m (n)在各离散频率点上的乘积之和，得到M 个参数P m ，m=0,1,……M-1；(4) 取对数：计算P m 的自然对数，得到L m ，m=0,1,……M-1；(5) 离散余弦变换：对L m 计算其离散余弦变换，得到D m ，m=0,1,……M-1，舍去代表直流成份的D 0，取D 1，D 2，……，D k 作为MFCC 参数。