语音识别系统实验报告
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。
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。
语音课实验报告
实验名称：语音识别与合成实验实验时间：2023年4月15日实验地点：语音实验室一、实验目的1. 了解语音识别与合成的基本原理和过程。
2. 掌握语音识别与合成系统的搭建和调试方法。
3. 提高语音处理和语音识别的实践能力。
二、实验原理语音识别与合成技术是人工智能领域的一个重要分支，主要涉及语音信号处理、模式识别和自然语言处理等方面。
语音识别是将语音信号转换为相应的文本信息，而语音合成则是将文本信息转换为自然流畅的语音输出。
三、实验内容1. 语音信号采集实验采用麦克风采集语音信号，将采集到的语音信号进行预处理，包括去除噪声、归一化等操作。
2. 语音特征提取从预处理后的语音信号中提取特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测系数（LPC）等，为后续的语音识别和合成提供依据。
3. 语音识别利用训练好的语音识别模型对采集到的语音信号进行识别，将识别结果输出为文本信息。
4. 语音合成将识别出的文本信息转换为语音输出，包括合成语音的音调、音量、语速等参数的调整。
四、实验步骤1. 语音信号采集（1）连接麦克风，确保设备正常工作。
（2）打开录音软件，调整录音参数，如采样率、量化位数等。
（3）进行语音采集，确保采集到的语音信号清晰、无杂音。
2. 语音特征提取（1）对采集到的语音信号进行预处理，包括去除噪声、归一化等操作。
（2）提取语音特征，如MFCC、LPC等。
3. 语音识别（1）使用已有的语音识别模型进行训练，如使用隐马尔可夫模型（HMM）或深度学习模型。
（2）将训练好的模型应用于采集到的语音信号，进行语音识别。
4. 语音合成（1）使用语音合成引擎，如FreeTTS、MaryTTS等，将识别出的文本信息转换为语音输出。
（2）调整合成语音的音调、音量、语速等参数，使语音输出更自然。
五、实验结果与分析1. 实验结果本次实验成功采集了语音信号，并提取了相应的语音特征。
通过语音识别，识别出了采集到的语音信号对应的文本信息。
实训报告语音
一、实训目的通过本次实训，使学生掌握语音识别技术的基本原理，熟悉常用的语音识别系统，提高学生的实践操作能力，培养学生的团队协作精神。
二、实训内容1. 语音识别技术概述语音识别技术是指将人类的语音信号转换为相应的文本信息的技术。
语音识别技术在通信、语音助手、智能家居等领域有着广泛的应用。
2. 语音识别系统（1）声学模型：声学模型是语音识别系统中的核心部分，它负责将语音信号转换为特征参数。
常用的声学模型有MFCC（Mel频率倒谱系数）和PLP（Perceptual Linear Prediction）等。
（2）语言模型：语言模型负责对输入的语音信号进行语言分析，判断其是否属于合法的句子。
常用的语言模型有N-gram、CTM（Continuous Transition Model）等。
（3）解码器：解码器负责根据声学模型和语言模型输出的结果，找到最可能的文本序列。
常用的解码器有DTW（Dynamic Time Warping）、HMM（隐马尔可夫模型）等。
3. 常用语音识别系统（1）科大讯飞语音识别系统：科大讯飞是我国领先的语音识别技术公司，其语音识别系统广泛应用于智能客服、语音助手等领域。
（2）百度语音识别系统：百度语音识别系统具备较高的识别准确率，支持多种语言和方言。
（3）腾讯语音识别系统：腾讯语音识别系统具有丰富的应用场景，如智能客服、语音输入等。
三、实训过程1. 熟悉语音识别技术的基本原理，了解声学模型、语言模型和解码器的作用。
2. 学习使用一种语音识别系统，如科大讯飞语音识别系统，了解其操作方法和使用技巧。
3. 利用语音识别系统进行实际操作，如语音转文字、语音搜索等。
4. 分析语音识别系统的识别效果，找出存在的问题，并提出改进措施。
5. 撰写实训报告，总结实训过程中的收获和体会。
四、实训成果1. 掌握语音识别技术的基本原理，熟悉常用的语音识别系统。
2. 能够熟练使用语音识别系统进行实际操作。
语音识别实验报告
语音识别实验报告一、实验背景随着科技的迅速发展，语音识别技术在众多领域得到了广泛应用，如智能家居、智能客服、语音助手等。
为了深入了解语音识别的原理和性能，我们进行了本次实验。
二、实验目的1、了解语音识别的基本原理和工作流程。
2、比较不同语音识别系统的性能和准确性。
3、探究影响语音识别准确率的因素。
三、实验设备和材料1、计算机：配备高性能处理器和足够内存，以支持语音识别软件的运行。
2、麦克风：用于采集语音信号，选择了具有较好音质和灵敏度的麦克风。
3、语音识别软件：使用了市面上常见的几款语音识别软件，如_____、＿____等。
四、实验原理语音识别的基本原理是将输入的语音信号转换为数字信号，然后通过一系列的算法和模型进行分析和处理，最终将其转换为文字输出。
这个过程涉及到声学模型、语言模型和搜索算法等多个方面。
声学模型用于对语音信号的声学特征进行建模，将语音信号转换为声学特征向量。
语言模型则用于对语言的语法和语义进行建模，预测可能的文字序列。
搜索算法则在声学模型和语言模型的基础上，寻找最优的文字输出结果。
五、实验步骤1、准备实验环境：安装和配置好语音识别软件，确保麦克风正常工作。
2、采集语音样本：选择了不同的说话人，包括男性、女性和不同年龄段的人，录制了多种类型的语音样本，如清晰的朗读、自然的对话、带有口音的讲话等。
3、进行语音识别测试：使用不同的语音识别软件对采集的语音样本进行识别，并记录识别结果。
4、分析识别结果：对识别结果进行仔细分析，计算准确率、召回率等指标，并对错误类型进行分类和统计。
六、实验结果与分析1、不同语音识别软件的性能比较软件 A 在清晰朗读的语音样本上表现较好，准确率达到了____%，但在自然对话和带有口音的语音样本上准确率有所下降。
软件 B 在各种类型的语音样本上表现较为均衡，准确率都在____%左右。
软件 C 在处理带有噪音的语音样本时表现出色，但对于语速较快的语音识别准确率较低。
智能语音识别系统实习报告
智能语音识别系统实习报告一、实习背景与目的随着科技的飞速发展，人工智能技术已经深入到我们生活的方方面面。
智能语音识别系统作为人工智能领域的关键技术之一，不仅在信息产业得到了广泛应用，还极大地改变了人们的生产和生活方式。
本次实习，我选择了智能语音识别系统作为研究方向，旨在通过实践锻炼自己的动手能力、分析问题和解决问题的能力，同时加深对智能语音识别技术的理解和掌握。
二、实习内容与过程1. 实习前的准备工作在实习开始前，我首先对智能语音识别系统的基本原理和关键技术进行了系统学习，包括声学模型、语言模型、解码器等方面。
同时，我还了解了目前主流的语音识别框架，如CMU Sphinx、Kaldi、百度语音识别等。
通过学习，我对智能语音识别系统有了更深入的了解，为实习打下了坚实基础。
2. 实习内容实习期间，我主要进行了以下几个方面的工作：(1) 安装和配置语音识别开发环境：为了能够顺利进行实习，我安装了Ubuntu操作系统，并学会了使用Linux命令。
然后，我根据教程指导，安装了CMU Sphinx、Python、PyTorch等开发工具和库，确保开发环境的稳定运行。
(2) 语音数据预处理：为了提高语音识别的准确率，我学会了使用脚本对语音数据进行预处理，包括去噪、分词、标记等操作。
通过对语音数据的预处理，可以有效提高后续声学模型训练的质量和效率。
(3) 声学模型训练：基于预处理后的语音数据，我使用CMU Sphinx框架进行了声学模型的训练。
通过调整模型参数和优化算法，我成功提高了语音识别的准确率。
(4) 语言模型训练与解码器实现：为了进一步提高识别效果，我使用开源的语言模型库进行了语言模型的训练。
同时，我还实现了基于神经网络的解码器，通过神经网络对解码过程进行优化，提高了识别速度和准确率。
3. 实习成果与总结通过实习，我成功实现了一个简单的智能语音识别系统。
在测试数据集上，识别准确率达到了85%以上。
虽然与商业化语音识别系统还存在一定差距，但这次实习让我深刻了解了智能语音识别技术的核心环节，提高了自己的实践能力。
语音实践实训报告范文(2篇)
第1篇一、实训背景随着人工智能技术的飞速发展，语音识别技术逐渐成为人工智能领域的研究热点。
为了提高自身在语音识别领域的实践能力，我们小组开展了语音实践实训。
本次实训旨在通过实际操作，深入了解语音识别的基本原理、关键技术，并学会使用相关工具进行语音数据的采集、处理和分析。
二、实训目标1. 掌握语音识别的基本原理和关键技术；2. 熟悉常用的语音识别工具和平台；3. 学会使用语音识别技术进行实际应用；4. 培养团队合作和沟通能力。
三、实训内容1. 语音信号处理实训内容：学习语音信号的基本概念，了解语音信号的采集、预处理和特征提取等环节。
实训过程：（1）采集语音信号：使用麦克风采集语音信号，并将采集到的信号转换为数字信号。
（2）预处理：对采集到的数字信号进行降噪、去混响等处理，提高语音质量。
（3）特征提取：从预处理后的语音信号中提取特征，如MFCC（梅尔频率倒谱系数）、PLP（功率倒谱）等。
2. 语音识别算法实训内容：学习常用的语音识别算法，如隐马尔可夫模型（HMM）、深度神经网络（DNN）等。
实训过程：（1）HMM算法：了解HMM模型的结构，学习如何构建HMM模型，并进行参数训练。
（2）DNN算法：学习DNN的基本原理，了解如何将DNN应用于语音识别任务。
3. 语音识别工具和平台实训内容：熟悉常用的语音识别工具和平台，如Kaldi、CMU Sphinx等。
实训过程：（1）Kaldi：学习Kaldi工具的使用，包括数据预处理、模型训练、解码等。
（2）CMU Sphinx：学习CMU Sphinx平台的使用，包括语音信号预处理、模型训练、解码等。
4. 实际应用实训内容：使用语音识别技术进行实际应用，如语音助手、语音翻译等。
实训过程：（1）设计语音助手：根据实际需求，设计一个具有特定功能的语音助手，如智能客服、智能家居等。
（2）实现语音翻译：利用语音识别技术，实现中英文之间的实时翻译。
四、实训成果1. 掌握了语音信号处理的基本原理和关键技术，能够对语音信号进行采集、预处理和特征提取。
人工智能语音识别实验报告
人工智能语音识别实验报告引言："人工智能是指通过模仿人的智能行为，实现出具有智能的设备或系统。
其中，语音识别作为人工智能的一项重要应用，正在为人类生活带来革命性的变化。
本实验报告旨在对人工智能语音识别的原理、应用和发展进行探讨，并结合实验数据进行分析和讨论。
一、实验目的本次实验旨在通过人工智能语音识别技术，实现对特定语音信号的识别和转换。
具体目标如下：1. 理解人工智能语音识别技术的基本原理；2. 了解语音信号的采集、特征提取和识别过程；3. 利用实验数据验证语音识别系统的准确性和稳定性。
二、实验原理人工智能语音识别技术基于机器学习和深度学习算法。
其原理主要包括语音信号采集、特征提取和识别三个步骤。
1. 语音信号采集语音信号采集是语音识别的基础，它利用麦克风等设备将声波信号转化为电信号。
采集的语音信号需要具有一定的清晰度和准确性，以提供高质量的输入数据。
2. 特征提取特征提取是将语音信号转换为计算机能够处理的数字特征的过程。
常用的特征提取方法包括MFCC（Mel频率倒谱系数）和PLP （Perceptual Linear Prediction）等。
这些特征可以捕捉语音信号的频率、时域和能量特性。
3. 语音识别语音识别是通过训练模型，将提取到的语音特征与预先录入的语音库进行匹配，从而确定输入语音的内容。
常用的语音识别算法包括隐马尔可夫模型（HMM）和循环神经网络（RNN）等。
三、实验过程与结果在本次实验中，我们使用了开源的人工智能语音识别库，通过对一段录音进行处理和识别，得到了以下结果：1. 语音信号的预处理对录音进行去噪、降噪等预处理操作，提高语音信号的质量。
2. 特征提取与选择利用MFCC算法提取了语音信号的频谱特征，并通过特征选择方法选取了最具代表性的特征。
3. 训练模型使用训练集对语音识别模型进行训练，并通过交叉验证方法评估模型的准确性。
4. 语音识别和结果分析使用训练好的模型对测试集进行语音识别，并对识别结果进行分析和评估。
语音识别 实验报告
语音识别实验报告语音识别实验报告一、引言语音识别是一项基于人工智能的技术，旨在将人类的声音转化为可识别的文字信息。
它在日常生活中有着广泛的应用，例如语音助手、智能家居和电话客服等。
本实验旨在探究语音识别的原理和应用，并评估其准确性和可靠性。
二、实验方法1. 数据收集我们使用了一组包含不同口音、语速和语调的语音样本。
这些样本覆盖了各种语言和方言，并涵盖了不同的背景噪音。
我们通过现场录音和网络资源收集到了大量的语音数据。
2. 数据预处理为了提高语音识别的准确性，我们对收集到的语音数据进行了预处理。
首先，我们对语音进行了降噪处理，去除了背景噪音的干扰。
然后，我们对语音进行了分段和对齐，以便与相应的文字进行匹配。
3. 特征提取在语音识别中，特征提取是非常重要的一步。
我们使用了Mel频率倒谱系数（MFCC）作为特征提取的方法。
MFCC可以提取语音信号的频谱特征，并且对人类听觉系统更加符合。
4. 模型训练我们采用了深度学习的方法进行语音识别模型的训练。
具体来说，我们使用了长短时记忆网络（LSTM）作为主要的模型结构。
LSTM具有较好的时序建模能力，适用于处理语音信号这种时序数据。
5. 模型评估为了评估我们的语音识别模型的准确性和可靠性，我们使用了一组测试数据集进行了模型评估。
测试数据集包含了不同的语音样本，并且与相应的文字进行了标注。
我们通过计算识别准确率和错误率来评估模型的性能。
三、实验结果经过多次实验和调优，我们的语音识别模型在测试数据集上取得了较好的结果。
识别准确率达到了90%以上，错误率控制在10%以内。
这表明我们的模型在不同语音样本上具有较好的泛化能力，并且能够有效地将语音转化为文字。
四、讨论与分析尽管我们的语音识别模型取得了较好的结果，但仍存在一些挑战和改进空间。
首先，对于口音较重或语速较快的语音样本，模型的准确性会有所下降。
其次，对于噪音较大的语音样本，模型的鲁棒性也有待提高。
此外，模型的训练时间较长，需要更多的计算资源。
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。
语音实训报告实训过程(3篇)
第1篇一、实训背景随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术已经广泛应用于各个领域。
为了提高我国语音识别技术的研发水平，培养具有实际操作能力的人才，我校组织开展了语音实训课程。
本次实训旨在让学生了解语音识别的基本原理，掌握语音识别系统的设计与实现方法，提高学生的实践能力。
二、实训目标1. 理解语音识别的基本原理，包括语音信号处理、特征提取、模型训练等；2. 掌握语音识别系统的设计与实现方法；3. 熟练使用语音识别工具和平台；4. 提高学生的团队合作能力和创新能力。
三、实训内容1. 语音信号处理（1）实训内容：学习语音信号的基本概念，了解语音信号的采集、预处理、增强等过程；（2）实训方法：通过实验和案例分析，让学生掌握语音信号处理的基本技术。
2. 特征提取（1）实训内容：学习语音特征提取的方法，包括MFCC、PLP、FBank等；（2）实训方法：通过实验和案例分析，让学生掌握语音特征提取的基本技术。
3. 模型训练（1）实训内容：学习语音识别模型的基本原理，包括HMM、NN等；（2）实训方法：通过实验和案例分析，让学生掌握语音识别模型训练的基本技术。
4. 语音识别系统设计与实现（1）实训内容：学习语音识别系统的设计与实现方法，包括前端、后端、声学模型、语言模型等；（2）实训方法：通过实验和案例分析，让学生掌握语音识别系统的设计与实现方法。
5. 语音识别工具和平台（1）实训内容：学习常用的语音识别工具和平台，如Kaldi、Sphinx等；（2）实训方法：通过实验和案例分析，让学生掌握语音识别工具和平台的使用方法。
四、实训过程1. 语音信号处理（1）实验内容：采集一段语音信号，进行预处理、增强等操作；（2）实验步骤：① 采集语音信号；② 使用音频处理工具进行预处理，如降噪、静音检测等；③ 使用音频增强工具提高语音信号质量；④ 分析处理后的语音信号，了解语音信号处理的基本原理。
2. 特征提取（1）实验内容：对预处理后的语音信号进行特征提取；（2）实验步骤：① 使用特征提取工具，如MFCC、PLP、FBank等；② 分析提取的特征，了解特征提取的基本原理；③ 对特征进行归一化处理，提高特征的可区分性。
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。
语音实训课实践报告(2篇)
第1篇一、引言随着人工智能技术的飞速发展，语音识别技术已经成为人工智能领域的一个重要分支。
为了更好地理解和掌握语音识别的基本原理和应用，我们参加了语音实训课程。
通过本次实训，我们对语音信号处理、特征提取、模型训练等方面有了更深入的了解。
以下是本次实训的实践报告。
二、实训内容本次实训主要包括以下几个部分：1. 语音信号采集与预处理：学习如何采集高质量的语音信号，并进行预处理，如去噪、归一化等。
2. 特征提取：了解常用的语音特征，如MFCC（梅尔频率倒谱系数）、PLP（倒谱线性预测）等，并学习如何从语音信号中提取这些特征。
3. 模型训练与优化：学习使用神经网络等深度学习模型进行语音识别，并进行参数调整和优化。
4. 实际应用：将所学知识应用于实际的语音识别任务中，如语音合成、语音搜索等。
三、实训过程1. 语音信号采集与预处理在实训初期，我们学习了如何使用麦克风采集语音信号，并使用MATLAB等工具进行信号预处理。
通过去噪和归一化处理，我们得到了高质量的语音信号，为后续的特征提取和模型训练打下了基础。
2. 特征提取在特征提取部分，我们重点学习了MFCC特征。
通过观察不同语音信号的MFCC特征，我们发现MFCC能够很好地反映语音的频谱特性。
我们使用MATLAB编写了MFCC提取程序，并对其进行了测试，验证了其有效性。
3. 模型训练与优化在模型训练与优化部分，我们使用了神经网络进行语音识别。
首先，我们构建了一个简单的神经网络模型，并通过实验确定了合适的网络结构。
然后，我们使用训练数据对模型进行训练，并通过调整网络参数和优化算法，提高了模型的识别准确率。
4. 实际应用在实训的最后阶段，我们将所学知识应用于实际的语音识别任务中。
我们选择了语音合成和语音搜索两个任务进行实践。
通过调整模型参数和优化算法，我们成功地实现了语音合成和语音搜索的功能。
四、实训成果通过本次实训，我们取得了以下成果：1. 掌握了语音信号处理的基本方法：学会了如何采集、预处理和提取语音信号。
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。
连续语音识别实验报告
一、实验目的本实验旨在了解连续语音识别的基本原理，掌握连续语音识别系统的构建方法，并通过实验验证系统的性能。
实验内容主要包括语音信号的预处理、特征提取、模型训练以及识别结果分析。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 语音识别库：Kaldi4. 语音数据集：TIMIT三、实验步骤1. 语音信号预处理首先，将语音数据集中的语音文件转换为适合后续处理的格式。
具体步骤如下：（1）使用Kaldi工具箱中的utt2spk和spk2utt工具，将语音文件和对应的说话人信息进行匹配。
（2）使用Kaldi工具箱中的format_data工具，将语音文件和说话人信息转换为适合Kaldi处理的格式。
（3）使用Kaldi工具箱中的compute_cmvn工具，对语音信号进行端点检测和静音填充。
2. 特征提取在预处理完成后，对语音信号进行特征提取。
本实验采用梅尔频率倒谱系数（MFCC）作为特征参数。
（1）使用Kaldi工具箱中的feat.sh工具，对语音信号进行梅尔滤波器组处理。
（2）使用Kaldi工具箱中的compute_cmvn工具，对提取的MFCC特征进行端点检测和静音填充。
（3）使用Kaldi工具箱中的compute_cmvn工具，对MFCC特征进行归一化处理。
3. 模型训练在特征提取完成后，使用Kaldi工具箱进行模型训练。
本实验采用隐马尔可夫模型（HMM）作为声学模型。
（1）使用Kaldi工具箱中的train_mono工具，对语音数据集进行单字训练。
（2）使用Kaldi工具箱中的align工具，对语音数据集进行对齐。
（3）使用Kaldi工具箱中的estimation工具，对语音数据集进行解码和模型优化。
4. 识别结果分析在模型训练完成后，使用Kaldi工具箱对测试集进行识别，并分析识别结果。
（1）使用Kaldi工具箱中的decode工具，对测试集进行解码。
（2）使用Kaldi工具箱中的wer工具，计算识别错误率（WER）。
语音达标实训实习报告
一、实习背景随着我国信息化、智能化水平的不断提高，语音识别技术在各个领域得到了广泛应用。
为了提高自身语音识别能力，我于2023年在某语音科技公司进行了为期一个月的语音达标实训实习。
本次实习旨在通过实际操作，掌握语音识别技术的基本原理和操作方法，提高自己的语音识别能力。
二、实习目的1. 了解语音识别技术的基本原理和操作方法；2. 掌握语音识别系统的搭建和调试技巧；3. 提高自己在语音识别领域的实际操作能力；4. 为今后的工作打下坚实基础。
三、实习内容1. 语音识别基础知识学习在实习初期，我通过阅读相关书籍、观看在线教程等方式，对语音识别技术的基本原理进行了深入学习。
主要包括以下内容：（1）语音信号处理：了解语音信号的采集、预处理、特征提取等基本过程；（2）声学模型：学习隐马尔可夫模型（HMM）在语音识别中的应用；（3）语言模型：了解n-gram模型在语音识别中的应用；（4）解码算法：学习基于前向-后向算法的解码方法。
2. 语音识别系统搭建与调试在掌握了语音识别基础知识后，我开始进行语音识别系统的搭建与调试。
具体步骤如下：（1）系统搭建：选择合适的语音识别框架，如Kaldi、CMU Sphinx等，搭建语音识别系统；（2）数据预处理：对采集的语音数据进行降噪、分帧、提取特征等预处理操作；（3）模型训练：根据预处理后的数据，训练声学模型和语言模型；（4）解码：使用训练好的模型对测试语音进行解码，得到识别结果。
3. 实际操作与问题解决在实习过程中，我遇到了一些实际问题，如数据质量差、模型性能不稳定等。
针对这些问题，我采取了以下措施：（1）优化数据采集：对采集的语音数据进行降噪、去噪等处理，提高数据质量；（2）调整模型参数：通过调整声学模型和语言模型的参数，提高模型性能；（3）优化解码算法：针对不同的语音识别任务，选择合适的解码算法，提高识别准确率。
四、实习收获1. 提高了语音识别技术理论知识水平；2. 掌握了语音识别系统的搭建与调试技巧；3. 增强了实际操作能力，为今后的工作打下了坚实基础；4. 培养了团队协作精神和沟通能力。
语音识别技术实验报告
语音识别技术实验报告一、引言语音识别技术是一种能够将人类语音转换为文字或命令的技术。
随着人工智能和机器学习技术的不断发展，语音识别技术在各个领域得到了广泛的应用。
本实验旨在通过对不同语音识别技术的比较和实验验证，探讨其在现实生活中的应用和效果。
二、实验方法1. 实验设备：本次实验使用了智能手机和笔记本电脑。
2. 实验软件：采用了Google语音助手、百度语音助手和讯飞语音识别等不同的语音识别软件。
3. 实验步骤：- 步骤一：在智能手机上安装并调试各种语音识别软件。
- 步骤二：录制不同语音内容进行测试。
- 步骤三：对比不同软件的识别效果和准确率。
- 步骤四：分析实验结果并撰写实验报告。
三、实验结果1. Google语音助手：在实验中，Google语音助手表现出色，对于标准普通话的语音识别准确率高达90%以上。
然而，对于方言或口音较重的语音内容，识别准确率有所下降。
2. 百度语音助手：百度语音助手在实验中的识别效果也不错，准确率大约在85%左右。
其优势在于对于长篇语音内容的处理速度比较快，适合用于语音记事等场景。
3. 讯飞语音识别：讯飞语音识别在准确率上和Google、百度等软件相差不大，但其语音输入速度明显快于其他软件，响应更加迅速。
四、实验讨论通过实验结果的比较可以看出，不同语音识别软件在准确率和响应速度上各有优劣。
Google语音助手在准确率上表现最为出色，适合用于正式场合的语音输入；百度语音助手在处理长篇语音内容时表现不俗；讯飞语音识别在响应速度上占有优势，适合用于短暂的语音输入场景。
五、实验结论综上所述，语音识别技术在当今社会已经得到广泛应用，不同语音识别软件各有特点，选择适合自己需求的软件可以提高工作效率和生活质量。
在未来，随着人工智能技术的进一步发展，语音识别技术将得到更广泛的应用，为人们的生活带来更多便利。
六、参考文献1. 李明. (2019). 语音识别技术研究进展[J]. 电子科技大学学报, 48(4), 601-605.2. 张磊. (2018). 计算机语音识别技术综述[J]. 计算机技术与应用,17(3), 55-58.。
实验语言学的实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过实际操作，了解语音识别与合成的基本原理，掌握语音识别与合成的常用方法，并能够运用所学知识对语音进行识别与合成。
二、实验原理1. 语音识别：语音识别是将语音信号转换为文字信息的过程。
其基本原理是利用计算机处理和分析语音信号，提取出其中的特征，然后根据特征与已知词汇库进行匹配，最终输出对应的文字信息。
2. 语音合成：语音合成是将文字信息转换为语音信号的过程。
其基本原理是根据文字信息生成语音信号，通过合成技术将语音信号转换为可听的声音。
三、实验设备与软件1. 设备：电脑、麦克风、耳机2. 软件：语音识别软件（如：科大讯飞、百度语音等）、语音合成软件（如：讯飞语音合成、百度语音合成等）四、实验步骤1. 安装并运行语音识别软件，进行语音识别实验。
（1）打开语音识别软件，选择合适的语音输入方式（如：麦克风输入）。
（2）朗读一段文字，软件实时将语音转换为文字信息。
（3）观察并分析语音识别结果，记录识别准确率。
2. 安装并运行语音合成软件，进行语音合成实验。
（1）打开语音合成软件，输入一段文字。
（2）选择合适的语音合成风格和语速。
（3）点击“合成”按钮，软件将文字信息转换为语音信号。
（4）观察并分析语音合成效果，记录语音质量。
3. 对比分析语音识别与合成结果。
（1）比较语音识别与合成的准确率。
（2）分析语音识别与合成过程中的优点和不足。
五、实验结果与分析1. 语音识别实验结果：（1）识别准确率：根据实验过程中实际识别结果，计算识别准确率。
（2）分析：语音识别准确率受多种因素影响，如语音质量、环境噪声等。
在实际应用中，需对语音信号进行预处理，提高识别准确率。
2. 语音合成实验结果：（1）语音质量：根据实验过程中实际听到的语音质量，进行主观评价。
（2）分析：语音合成效果受合成算法、语音数据库等因素影响。
在实际应用中，需优化合成算法，提高语音质量。
3. 对比分析：（1）识别准确率与合成效果：语音识别准确率较高时，语音合成效果较好。
语音实践实习报告(2篇)
第1篇一、实习背景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。
为了更好地了解语音识别技术，提高自身的专业技能，我于2023年在某知名科技公司进行了为期三个月的语音实践实习。
本次实习旨在通过实际操作，深入了解语音识别技术，提升自己的编程能力和项目实践经验。
二、实习单位及实习内容1. 实习单位：某知名科技公司2. 实习内容：（1）学习语音识别基础知识，了解语音信号处理流程。
（2）熟悉语音识别开发环境，掌握相关开发工具。
（3）参与实际项目，进行语音识别算法的研究与开发。
（4）与团队成员沟通协作，共同解决项目中的技术难题。
三、实习过程1. 第一阶段（实习初期）在实习初期，我主要进行了语音识别基础知识的自学，了解了语音信号处理的基本流程。
通过阅读相关书籍、论文，我掌握了语音信号采集、预处理、特征提取、模型训练等基本概念。
同时，我还学习了Python编程语言，为后续的项目开发奠定了基础。
2. 第二阶段（实习中期）在实习中期，我开始熟悉语音识别开发环境，掌握了相关开发工具。
我主要学习了以下内容：（1）熟悉Kaldi语音识别框架，了解其基本架构和功能。
（2）学习HMM（隐马尔可夫模型）和DNN（深度神经网络）在语音识别中的应用。
（3）掌握Python编程，实现语音识别算法。
（4）参与实际项目，进行语音识别算法的研究与开发。
3. 第三阶段（实习后期）在实习后期，我参与了实际项目的开发，与团队成员沟通协作，共同解决项目中的技术难题。
以下是我参与的两个项目：（1）项目一：基于Kaldi的语音识别系统在该项目中，我负责实现语音信号的预处理、特征提取和模型训练等环节。
通过不断优化算法，提高了语音识别系统的准确率。
（2）项目二：基于深度学习的语音识别系统在该项目中，我负责实现DNN模型的训练和优化。
通过调整网络结构、学习率等参数，提高了语音识别系统的性能。
四、实习收获1. 提升了编程能力：通过实习，我熟练掌握了Python编程语言，并学会了使用Kaldi、TensorFlow等开发工具。
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语音识别系统实验报告专业班级：信息安全学号：姓名：目录一、设计任务及要求 (1)二、语音识别的简单介绍语者识别的概念 (2)特征参数的提取 (3)用矢量量化聚类法生成码本 (3)的说话人识别 (4)三、算法程序分析函数关系 (4)代码说明 (5)函数mfcc (5)函数disteu (5)函数vqlbg (6)函数test (6)函数testDB (7)函数train (8)函数melfb (8)四、演示分析 (9)五、心得体会 (11)附：GUI程序代码 (12)一、设计任务及要求实现语音识别功能。
二、语音识别的简单介绍基于VQ的说话人识别系统，矢量量化起着双重作用。
在训练阶段，把每一个说话者所提取的特征参数进行分类，产生不同码字所组成的码本。
在识别(匹配)阶段，我们用VQ方法计算平均失真测度(本系统在计算距离d时，采用欧氏距离测度)，从而判断说话人是谁。
语音识别系统结构框图如图1所示。
图1 语音识别系统结构框图语者识别的概念语者识别就是根据说话人的语音信号来判别说话人的身份。
语音是人的自然属性之一，由于说话人发音器官的生理差异以及后天形成的行为差异，每个人的语音都带有强烈的个人色彩，这就使得通过分析语音信号来识别说话人成为可能。
用语音来鉴别说话人的身份有着许多独特的优点，如语音是人的固有的特征，不会丢失或遗忘；语音信号的采集方便，系统设备成本低；利用电话网络还可实现远程客户服务等。
因此，近几年来，说话人识别越来越多的受到人们的重视。
与其他生物识别技术如指纹识别、手形识别等相比较，说话人识别不仅使用方便，而且属于非接触性，容易被用户接受，并且在已有的各种生物特征识别技术中，是唯一可以用作远程验证的识别技术。
因此，说话人识别的应用前景非常广泛：今天，说话人识别技术已经关系到多学科的研究领域，不同领域中的进步都对说话人识别的发展做出了贡献。
说话人识别技术是集声学、语言学、计算机、信息处理和人工智能等诸多领域的一项综合技术，应用需求将十分广阔。
在吃力语音信号的时候如何提取信号中关键的成分尤为重要。
语音信号的特征参数的好坏直接导致了辨别的准确性。
特征参数的提取对于特征参数的选取，我们使用mfcc 的方法来提取。
MFCC 参数是基于人的听觉特性利用人听觉的屏蔽效应，在Mel 标度频率域提取出来的倒谱特征参数。
MFCC 参数的提取过程如下：1. 对输入的语音信号进行分帧、加窗，然后作离散傅立叶变换，获得频谱分布信息。
设语音信号的DFT 为：10,)()(112-≤≤=∑-=-N k en x k X N n N nk j a π（1）其中式中x(n)为输入的语音信号，N 表示傅立叶变换的点数。
2. 再求频谱幅度的平方，得到能量谱。
3. 将能量谱通过一组Mel 尺度的三角形滤波器组。
我们定义一个有M 个滤波器的滤波器组（滤波器的个数和临界带的个数相近），采用的滤波器为三角滤波器，中心频率为f(m),m=1,2,3,···，M本系统取M=100。
4. 计算每个滤波器组输出的对数能量。
N 12a m k 1S(m)ln(|(k)|H (k)),0m M 1X -==≤≤-∑ （2）其中m H (k)为三角滤波器的频率响应。
5. 经过离散弦变换（DCT ）得到MFCC 系数。
10C(n)()cos((0.5/)),(3)01M m S m n m m n N π-==-≤≤-∑MFCC 系数个数通常取20—30，常常不用0阶倒谱系数，因为它反映的是频谱能量，故在一般识别系统中，将称为能量系数，并不作为倒谱系数，本系统选取20阶倒谱系数。
用矢量量化聚类法生成码本我们将每个待识的说话人看作是一个信源，用一个码本来表征。
码本是从该说话人的训练序列中提取的MFCC 特征矢量聚类而生成。
只要训练的序列足够长，可认为这个码本有效地包含了说话人的个人特征，而与讲话的内容无关。
本系统采用基于分裂的LBG 的算法设计VQ 码本，(1,2,,)k X k K =⋅⋅⋅为训练序列，B 为码本。
具体实现过程如下：1. 取提取出来的所有帧的特征矢量的型心(均值)作为第一个码字矢量B1。
2. 将当前的码本Bm 根据以下规则分裂，形成2m 个码字。
)1()1({εε-=+=-+m m m m B B B B （4） 其中m 从1变化到当前的码本的码字数，ε是分裂时的参数，本文ε=。
3. 根据得到的码本把所有的训练序列(特征矢量)进行分类，然后按照下面两个公式计算训练矢量量化失真量的总和[]n D 以及相对失真(n 为迭代次数，初始n=0，[1]D -=∞，B 为当前的码书)，若相对失真小于某一阈值ε，迭代结束，当前的码书就是设计好的2m 个码字的码书，转５。
否则，转下一步。
量化失真量和：()1min (,)Kn k k D d X B ==∑ （5）相对失真：(1)||n nnD D D -- （6） 4. 重新计算各个区域的新型心，得到新的码书，转3。
5. 重复２ ，３ 和４步，直到形成有M 个码字的码书(M 是所要求的码字数)，其中D0=10000。
VQ 的说话人识别设是未知的说话人的特征矢量1{,,}T X X K ，共有T 帧是训练阶段形成的码书，表示码书第m 个码字，每一个码书有M 个码字。
再计算测试者的平均量化失真D ，并设置一个阈值，若D 小于此阈值，则是原训练者，反之则认为不是原训练者。
∑=≤≤=11]min[/1),(j Mm m j T D B x d （7） 三、 算法程序分析在具体的实现过程当中，采用了matlab 软件来帮助完成这个项目。
在matlab 中主要由采集，分析，特征提取，比对几个重要部分。
以下为在实际的操作中，具体用到得函数关系和作用一一列举在下面。
函数关系主要有两类函数文件和在调用获取训练录音的vq 码本，而调用获取单个录音的mel 倒谱系数，接着调用将能量谱通过一组Mel 尺度的三角形滤波器组。
在函数文件中调用计算训练录音（提供vq 码本）与测试录音（提供mfcc ）mel 倒谱系数的距离，即判断两声音是否为同一录音者提供。
调用获取单个录音的mel 倒谱系数。
调用将能量谱通过一组Mel 尺度的三角形滤波器组。
具体代码说明函数mffc:function r = mfcc(s, fs)---m = 100;n = 256;l = length(s);nbFrame = floor((l - n) / m) + 1; %沿-∞方向取整for i = 1:nfor j = 1:nbFrameM(i, j) = s(((j - 1) * m) + i); %对矩阵M赋值endendh = hamming(n); %加hamming 窗，以增加音框左端和右端的连续性M2 = diag(h) * M;for i = 1:nbFrameframe(:,i) = fft(M2(:, i)); %对信号进行快速傅里叶变换FFTendt = n / 2;tmax = l / fs;m = melfb(20, n, fs); %将上述线性频谱通过Mel 频率滤波器组得到Mel 频谱,下面在将其转化成对数频谱n2 = 1 + floor(n / 2);z = m * abs(frame(1:n2, :)).^2;r = dct(log(z)); %将上述对数频谱，经过离散余弦变换(DCT)变换到倒谱域，即可得到Mel 倒谱系数(MFCC参数)函数disteu---计算测试者和模板码本的距离function d = disteu(x, y)[M, N] = size(x); %音频x赋值给【M，N】[M2, P] = size(y); %音频y赋值给【M2，P】if (M ~= M2)error('不匹配！') %两个音频时间长度不相等endd = zeros(N, P);if (N < P)%在两个音频时间长度相等的前提下copies = zeros(1,P);for n = 1:Nd(n,:) = sum((x(:, n+copies) - y) .^2, 1);endelsecopies = zeros(1,N);for p = 1:Pd(:,p) = sum((x - y(:, p+copies)) .^2, 1)';end%%成对欧氏距离的两个矩阵的列之间的距离endd = d.^;函数vqlbg---该函数利用矢量量化提取了音频的vq码本function r = vqlbg(d,k)e = .01;r = mean(d, 2);dpr = 10000;for i = 1:log2(k)r = [r*(1+e), r*(1-e)];while (1 == 1)z = disteu(d, r);[m,ind] = min(z, [], 2);t = 0;for j = 1:2^ir(:, j) = mean(d(:, find(ind == j)), 2);x = disteu(d(:, find(ind == j)), r(:, j));for q = 1:length(x)t = t + x(q);endendif (((dpr - t)/t) < e)break;elsedpr = t;endendend函数testfunction finalmsg = test(testdir, n, code)for k = 1:n % read test sound file of each speaker file = sprintf('%ss%', testdir, k);[s, fs] = wavread(file);v = mfcc(s, fs); % 得到测试人语音的mel倒谱系数distmin = 4; %阈值设置处% 就判断一次，因为模板里面只有一个文件d = disteu(v, code{1}); %计算得到模板和要判断的声音之间的“距离”dist = sum(min(d,[],2)) / size(d,1); %变换得到一个距离的量%测试阈值数量级msgc = sprintf('与模板语音信号的差值为:%10f ', dist);disp(msgc);%此人匹配if dist <= distmin %一个阈值，小于阈值，则就是这个人。
msg = sprintf('第%d位说话者与模板语音信号匹配,符合要求!\n', k);finalmsg = '此位说话者符合要求!'; %界面显示语句，可随意设定disp(msg);end%此人不匹配if dist > distminmsg = sprintf('第%d位说话者与模板语音信号不匹配,不符合要求!\n', k);finalmsg = '此位说话者不符合要求!'; %界面显示语句，可随意设定disp(msg);endend函数testDB这个函数实际上是对数据库一个查询,根据测试者的声音,找相应的文件,并且给出是谁的提示function testmsg = testDB(testdir, n, code)nameList={'1','2','3','4','5','6','7','8','9' }; %这个是我们要识别的9个数for k = 1:n % 数据库中每一个说话人的特征file = sprintf('%ss%', testdir, k); %找出文件的路径[s, fs] = wavread(file);v = mfcc(s, fs); % 对找到的文件取mfcc变换distmin = inf;k1 = 0;for l = 1:length(code)d = disteu(v, code{l});dist = sum(min(d,[],2)) / size(d,1);if dist < distmindistmin = dist;%%这里和test函数里面一样但多了一个具体语者的识别k1 = l;endendmsg=nameList{k1}msgbox(msg);end函数train---该函数就是对音频进行训练，也就是提取特征参数function code = train(traindir, n)k = 16; % number of centroids requiredfor i = 1:n % 对数据库中的代码形成码本file = sprintf('%ss%', traindir, i);disp(file);[s, fs] = wavread(file);v = mfcc(s, fs); % 计算MFCC's 提取特征特征，返回值是Mel倒谱系数，是一个log的dct得到的code{i} = vqlbg(v, k); % 训练VQ码本通过矢量量化，得到原说话人的VQ码本end函数melfb---确定矩阵的滤波器function m = melfb(p, n, fs)f0 = 700 / fs;fn2 = floor(n/2);lr = log(1 + f0) / (p+1);% convert to fft bin numbers with 0 for DC termbl = n * (f0 * (exp([0 1 p p+1] * lr) - 1));直接转换为FFT的数字模型b1 = floor(bl(1)) + 1;b2 = ceil(bl(2));b3 = floor(bl(3));b4 = min(fn2, ceil(bl(4))) - 1;pf = log(1 + (b1:b4)/n/f0) / lr;fp = floor(pf);pm = pf - fp;r = [fp(b2:b4) 1+fp(1:b3)];c = [b2:b4 1:b3] + 1;v = 2 * [1-pm(b2:b4) pm(1:b3)];m = sparse(r, c, v, p, 1+fn2)；四、演示分析我们的功能分为两部分:对已经保存的9个数字的语音进行辨别和实时的判断说话人说的是否为一个数.在前者的实验过程中,先把9个数字的声音保存成wav的格式,放在一个文件夹中,作为一个检测的数据库.然后对检测者实行识别,系统给出提示是哪个数字.在第二个功能中,实时的录取一段说话人的声音作为模板,提取mfcc特征参数,随后紧接着进行遇着识别,也就是让其他人再说相同的话,看是否是原说话者.实验过程及具体功能如下：先打开Matlab 使Current Directory为录音及程序所所在的文件夹再打开文件“”，点run运行，打开enter界面，点击“进入”按钮进入系统。