一种优化的语音特征参数提取方法仿真
语音识别发展现状与展望
中国中文信息学会第七次全国会员代表大会 暨学会成立30周年学术会议 语音识别发展现状与展望中科院自动化研究所徐波 2011年12月4日
报告提纲 ?语音识别技术现状及态势?语音识别技术的行业应用?语音识别技术研究方向?结论与展望
2010年始语音识别重新成为产业热点?移动互联网的兴起成为ASR最重要的应用环境。在Google引领下，互联网、通信公司纷纷把语音识别作为重要研究方向 –Android系统内嵌语音识别技术，Google语音 翻译等； –iPhone4S 上的Siri软件； –百度、腾讯、盛大、华为等都进军语音识别领 域； –我国语音技术领军企业讯飞2010年推出语音云识别、讯飞口讯 –已有的QQ2011版语音输入等等
成熟度分析-技术成熟度曲线 ?美国市场调查咨询公司Gartner于2011年7月发布《2011新兴技术成熟度曲线》报告：
成熟度分析-新兴技术优先矩阵?Gartner评出了2011年具有变革作用的技术，包括语音识别、语音翻译、自然语言问答等。其中语音翻译和自然语言问答有望在5-10年内获得大幅利用，而语音识别有望在2-5年内获得大幅利用；
三十年语音识别技术发展 ---特征提取与知识方面?MFCC，PLP，CMS，RASTA，VTLN；?HLDA, fMPE，neural net-based features ?前端优化 –融入更多特征信息(MLP、TrapNN、Bottle Neck Features等） ?特征很大特点有些是跟模型的训练算法相匹配?大规模FSN图表示，把各种知识源集中在一起–bigram vs. 4-gram, within word dependencies vs. cross-word
基于Matlab的语音信号的特征提取与分类
基于Matlab的语音信号的特征提取与分类语音信号处理是研究数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。本文采用Matlab7.0综合运用GUI界面设计，各种函数调用等对语音信号进行采集、提取、变频、变幅，傅里叶变换、滤波等简单处理。程序界面简练，操作简便，具有一定的实际应用意义。 关键词：语音信号Matlab 信号处理GUI 1、语音信号的低通滤波 本文中设计了一个截止频率为200Hz切比雪夫—Ⅰ型低通滤波器，它的性能指标为：wp=0.075pi, ws=0.125pi, Rp=0.25;Rs=50dB。低通滤波器处理程序如下： [x,fs,bits]=wavread('voice.wav'); wp=0.075;ws=0.125;Rp=0.25;Rs=50; [N,Wn]=cheb1ord(wp,ws,Rp,Rs); [b,a]=cheby1(N,Rp,Wn); [b,a]=cheby1(N,Rp,Wn); X=fft(x); subplot(221);plot(x);title('滤波前信号的波形'); subplot(222);plot(X);title('滤波前信号的频谱'); y=filter(b,a,x); %IIR低通滤波 sound(y,fs,bits);%听取滤波后的语音信号
wavwrite(y,fs,bits,’低通’);%将滤波后的信号保存为“低通.wav” Y=fft(y); subplot(223);plot(y);title(' IIR滤波后信号的波形'); subplot(224);plot(Y);title(' IIR滤波后信号的频谱'); 经过低通滤波器处理后，比较滤波前后的波形图的变化 低通滤波后，听到声音稍微有些发闷，低沉，原因是高频分量被低通滤波器衰减。但是很接近原来的声音。 2、语音信号的高通滤波 运用切比雪夫—Ⅱ型数字高通滤波器，对语音信号进行滤波处理。高通滤波器性能指标：wp=0.6, ws=0.975 ,Rp=0.25;Rs=50dB。高通滤波器处理程序如下： [x,fs,bits]=wavread('voice.wav'); wp=0.6;ws=0.975;Rp=0.25;Rs=50;
人脸识别流程
概述 本项目的主要目的是身份证照片与摄像头获取的人脸照片进行比对，确定身份证和目标对象是不是同一个人。 本文项目主要分三个方面，首先是人脸的检测定位；其次是对照片中定位好的人脸进行预处理，处理到适合提取特征值的水平；最后提取特征值比对识别是不是同一个人。系统的大框架如下： 第一步人脸检测定位 确定是否包含人脸,如果包含人脸,则需要确定脸部所在的位置和尺寸。因为获取的都是彩色图像，首先可以进行肤色检测。在检测出肤色像素后,需要根据它们在色度上的相似性和空间上的相关性分割出可能的人脸区域,同时利用区域的几何特征或灰度特征进行是否是人脸的验证,以排除其它色彩类似肤色的物体。这一步流程图如下：
页脚内容 第二步人脸图像预处理 图像处理的目的是为了方便提取人脸的特征值，进而才能比对识别，所以这一步也至关 重要。第一，对于分割出的人脸，由于噪声带来失真和降质，在特征提取之前采用滤波的方式来去除噪声是必须的步骤。第二尺度归一化，其思想是将尺寸各不相同的人脸图像变换为统一的标准尺寸图像以便于人脸特征的提取。第三灰度归一化，人脸识别的研究一般以灰度图像为研究对象，对于彩色的脸像,可对其首先进行灰度化处理。第四灰度均衡化，由于在图像采集中光照的改变容易导致图像呈现不同的明暗程度,因此需要对人脸图像进行灰度均衡化处理。灰度均衡化,其作用是增强人脸图像的整体对比度,并使灰度分布均匀,以消除光照变化的影响。流程图如下： 第三步特征提取对比识别 人脸特征提取与识别是人脸识别研究中最为关键的两个问题。人脸特征提取又称人脸描 述，是在基于人脸检测定位、归一化等图像预处理的基础上进行的人脸各特征提取的过程，为人脸识别分类打下基础。
文本特征提取方法
https://www.360docs.net/doc/e41684942.html,/u2/80678/showart_1931389.html 一、课题背景概述 文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含足够的信息以反映文本的特征,又不至于过于复杂使学习算法无法处理。在浩如烟海的网络信息中,80%的信息是以文本的形式存放的，WEB文本挖掘是WEB内容挖掘的一种重要形式。 文本的表示及其特征项的选取是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。将它们从一个无结构的原始文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替文本。使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实现对文本的识别。由于文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。目前人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。因此,必须对文本向量做进一步净化处理,在保证原文含义的基础上,找出对文本特征类别最具代表性的文本特征。为了解决这个问题,最有效的办法就是通过特征选择来降维。 目前有关文本表示的研究主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上。用于表示文本的基本单位通常称为文本的特征或特征项。特征项必须具备一定的特性:1)特征项要能够确实标识文本内容;2)特征项具有将目标文本与其他文本相区分的能力;3)特征项的个数不能太多;4)特征项分离要比较容易实现。在中文文本中可以采用字、词或短语作为表示文本的特征项。相比较而言，词比字具有更强的表达能力，而词和短语相比，词的切分难度比短语的切分难度小得多。因此，目前大多数中文文本分类系统都采用词作为特征项，称作特征词。这些特征词作为文档的中间表示形式，用来实现文档与文档、文档与用户目标之间的相似度计算。如果把所有的词都作为特征项，那么特征向量的维数将过于巨大，从而导致计算量太大，在这样的情况下，要完成文本分类几乎是不可能的。特征抽取的主要功能是在不损伤文本核心信息的情况下尽量减少要处理的单词数，以此来降低向量空间维数，从而简化计算，提高文本处理的速度和效率。文本特征选择对文本内容的过滤和分类、聚类处理、自动摘要以及用户兴趣模式发现、知识发现等有关方面的研究都有非常重要的影响。通常根据某个特征评估函数计算各个特征的评分值，然后按评分值对这些特征进行排序，选取若干个评分值最高的作为特征词，这就是特征抽取(Feature Selection)。
语音信号特征的提取
语音信号特征的提取 摘要 随着计算机技术的发展，语音交互已经成为人机交互的必要手段,语音特征参数的精确度直接影响着语音合成的音质和语音识别的准确率。因此语音信号参数提取是语音信号处理研究中一项非常有意义的工作。 本文采用Matlab软件提取语音信号特征参数，首先对语音信号进行数字化处理，其次，进行预处理，包括预加重、加窗和分帧，本文讨论了预处理中各种参数的选择，以使信号特征提取更加准确。第三，讨论了各种时域特征参数的算法，包括短时能量、短时过零率等。 关键词：语音信号, 特征参数, 提取, Matlab 目录 第一章绪论 1.1语音信号特征提取概况 1.1.1研究意义 语音处理技术广泛应用于语音通信系统、声控电话交换、数据查询、计算机控制、工业控制等领域，带有语音功能的计算机也将很快成为大众化产品，语音将可能取代键盘和鼠标成为计算机的主要输入手段，为用户界面带来一次飞跃。 语音信号特征的提取是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可表示语音信号本质特征的参数，才有可能利用这些参数进行高效的语音通信和准确的语音识别，才能建立语音合成的语音库。因此语音信号参数提取是语音信号处理研究中一项非常有意义的工作。 1.1.2 发展现状 语音信号处理是一门综合性的学科，包括计算机科学、语音学、语言学、声学和数学等诸多领域的内容。它的发展过程中，有过两次飞跃。第一次飞跃是1907年电子管的发明和1920年无线电广播的出现，电子管放大器使很微弱的声
音也可以放大和定量测量，从而使电声学和语言声学的一些研究成果扩展到通信和广播部门；第二次飞跃是在20世纪70年代初，电子计算机和数字信号处理的发展使声音信号特别是语音信号，可以通过模数转换器（A/D）采样和量化转换为数字信号，这样就可以用数字计算方法对语音信号进行处理和加工，提高了语音信号处理的准确性和高效性。 语音信号处理在现代信息科学中的地位举足轻重，但它仍有些基础的理论问题和技术问题有待解决，这些难题如听觉器官的物理模型和数学表示及语音增强的技术理论等，目前还有待发展。 1.2 本课题研究内容 本文主要介绍语音信号处理的理论及Matlab的相关内容，然后从Matlab仿真角度验证了录音、预处理、提取语音信号时域特征参数，主要讨论了预处理中各种参数的选择，以使信号特征提取更加准确。再次讨论了各种时域特征参数的算法，包括短时能量、短时过零率等，介绍了各环节的不同软件实现方法。最后对基于Matlab的语音信号特征参数提取进行总结。 第二章Matlab简介 MATLAB是国际上仿真领域最权威、最实用的计算机工具。它是MathWork 公司于1984年推出，它以强大的科学计算与可视化功能、简单易用、开放式可扩展环境，特别是所附带的30多种面向不同领域的工具箱支持，使得它在许多科学领域中成为计算机辅助设计和分析、算法研究和应用开发的基本工具和首选平台。 2.1 发展概况 Matlab是Matrix Laboratory(矩阵实验室的缩写)，最初由美国Cleve Moler 博士在70年代末讲授矩阵理论和数据分析等课程时编写的软件包Linpack与Eispack组成，旨在使应用人员免去大量经常重复的矩阵运算和基本数学运算等繁琐的编程工作。1984年成立的Math Works公司正式把Matlab推向市场，并从事Matlab的研究和开发。1990年，该公司推出了以框图为基础的控制系统仿真工具Simulink，它方便了系统的研究与开发，使控制工程师可以直接构造系统框图进行仿真，并提供了控制系统中常用的各种环节的模块库。1993年，Math Works 公司推出的Matlab4.0版在原来的基础上又作了较大改进，并推出了Windows版，
语音信号特征参数提取方法
语音信号特征参数提取方法 阮雄飞微电子学与固体电子学 摘要：在语音技术的发展过程中使用了大量的语音信号特征参数, 好的语音信号特征参数能对语音识别起至关重要的作用。本文对语音信号特征参数提取方法以及国内外研究现状进行了介绍,最后介绍了Hilbert-Huang 这一新兴理论成果以及在特征提取中的应用。 关键词：语音技术特征提取HHT 1 引言 语音信号是一种短时平稳信号，即时变的，十分复杂，携带很多有用的信息，这些信息包括语义、个人特征等，其特征参数的准确性和唯一性将直接影响语音识别率的高低，并且这也是语音识别的基础[1]。特征参数应该能够比较准确地表达语音信号的特征具有一定的唯一性。 上世纪40年代，potter等人提出了“visiblespeech”的概念，指出语谱图对语音信号有很强的描述能力，并且试着用语谱信息进行语音识别，这就形成了最早的语音特征，直到现在仍有很多的人用语谱特征来进行语音识别[2]。后来，人们发现利用语音信号的时域特征可以从语音波形中提取某些反映语音特性的参数，比如：幅度、短时帧平均能量、短时帧过零率、短时自相关系数、平均幅度差函数等。这些参数不但能减小模板数目运算量及存储量而且还可以滤除语音信号中无用的冗余信息。语音信号特征参数是分帧提取的, 每帧特征参数一般构成一个矢量, 所以语音信号特征是一个矢量序列。我们将语音信号切成一帧一帧, 每帧大小大约是20-30ms。帧太大就不能得到语音信号随时间变化的特性, 帧太小就不能提取出语音信号的特征, 每帧语音信号中包含数个语音信号的基本周期。有时希望相邻帧之间的变化不是太大, 帧之间就要有重叠, 帧叠往往是帧长的1/2或1/3。帧叠大, 相应的计算量也大[3]。随着语音识别技术的不断发展时域特征参数的种种不足逐渐暴露出来，如这些特征参数缺乏较好稳定性且区分能力不好。于是频域参数开始作为语音信号的特征比如频谱共振峰等。经典的特征提取方法主要有LPCC（线性预测倒谱系数）、MFCC（美尔频率倒谱系数）、HMM（隐马尔科夫模型）、DTW（动态时间规整）等。 2 语音信号特征参数提取方法
人脸识别介绍
人脸识别技术是生物识别技术的一种，它结合了图像处理、计算机图形学、模式识别、可视化技术、人体生理学、认知科学和心理学等多个研究领域。从二十世纪六十年代末至今，人脸识别算法技术的发展共经历了如下四个阶段： 1. 基于简单背景的人脸识别 这是人脸识别研究的初级阶段。通常利用人脸器官的局部特征来描述人脸。但由于人脸器官没有显著的边缘且易受到表情的影响，因此它仅限于正面人脸（变形较小）的识别。 2. 基于多姿态/表情的人脸识别 这是人脸识别研究的发展阶段。探索能够在一定程度上适应人脸的姿态和表情变化的识别方法，以满足人脸识别技术在实际应用中的客观需求。 3. 动态跟踪人脸识别 这是人脸识别研究的实用化阶段。通过采集视频序列来获得比静态图像更丰富的信息，达到较好的识别效果，同时适应更广阔的应用需求。 4. 三维人脸识别 为了获得更多的特征信息，直接利用二维人脸图像合成三维人脸模型进行识别，即将成为该领域的一个主要研究方向。 人脸识别技术的研究范围主要包括以下几个方面： 1. 人脸检测：在输入的图像中寻找人脸区域。 2. 人脸的规范化：校正人脸在尺度、光照和旋转等方面的变化。 3. 特征提取：从人脸图像中映射提取一组能反映人脸特征的数值表示样本。 4. 特征匹配：将待识别人脸与数据库中的已知人脸比较，得出相关信息。 人脸识别流程 1图像预处理 1.1 图像去噪 一般来说，自然界中的噪声可以看成是一种随机信号。根据图像获取的途径人脸图像获取 人脸检测 定位人脸区域 预处理 特征抽取 人脸特征 对比识别 结果 人脸特征库
不同，噪声的融入也有多种方式： 1. 图像是直接以数字形式获取的，那么图像数据的获取机制会不可避免地 引入噪声信号； 2. 在图像采集过程中，物体和采集装置的相对运动。或采集装置的抖动， 也会引入噪声，使图像变的模糊不清； 3. 在图像数据的电子传输过程中，也不同程度的引入噪声信号。 这些噪声信号的存在，严重的情况会直接导致整幅图像的不清晰，图象中的景物和背景的混乱。对于用于人脸识别的图像。由于噪声的引入，将不可避免地造成识别率的下降。对图像噪声的消除可以通过两个途径：空间域滤波或频率域滤波。消除噪声的方法很多，对于不同的噪声应该采用不同的除噪方法。主要的方法是：线性滤波、中值滤波、维纳滤波以及小波去噪等。 1.2 增强对比度 为了使人脸在图像中更为突出以便于下一步的特征提取，增强图像对比度是很有必要的。增强对比度有很多种方法，常见的有直方图均衡化和“S ”形变换等方法。 “S ”形变换方法将灰度值处于某一范围（人脸特征范围）内的像素灰度分布差距拉开，从而保证了对比度的提高，但此方法降低了其他灰度值的对比度。而直方图均衡化则是将像素的灰度分布尽量展开在所有可能的灰度取值上，这样的方法同样能使得图像的对比度提高。 将彩色图像转化成灰度图像是人脸识别方法中常见的处理过程，虽然转化过程丢失了一部分色彩信息，但是灰度图像拥有更小的存储空间和更快的计算速度。文献[1]给出了一种能够将RGB 色彩转换成灰度级且适于突出人脸区域对比度的转换模型：()5.0144.0587.0299.0,+?+?+?=b g r y x f ；其中f 代表灰度值，r ,g ,b 分别表示Red,Green,Blue 分量的值。 文献[2]通过将人脸彩色图像从RGB 色彩空间转换到RIQ 色彩空间，得到了更适于频谱分析的特征分量。
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：11)(--=z z H α，其中α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。 ∑-==1 0)]([N m n m s E ；
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。 ∑-=+-=1 )]1(sgn[)](sgn[21N m n m x m x Z ； “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。在过渡段中，由于参数的数值比较小，不能确信是否处于真正的语音段，因此只要两个参数的数值都回落到低门限以下，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，并标记起始点。 （2）如果当前状态之前处于语音段，而此时两个参数的数值降低到底门限以下，并且持续时间大于设定的最长时间门限，那么就认为语音结束了，返回到参数值降低到底门限以下的时刻，标记结束点。 端点检测波形
提取关键词
中语文必修四复习·提取关键词 □□复习提要 一、什么叫关键词？关键词与学习生活的关系。 二、如何提取关键词？（以说明性语段为主） 1、确定说明的对象。 2、确定说明对象的特点、性质和功用等。 3、确定其它信息：如何……，怎么办等。 三、关键词之间存在着一定的逻辑关系： （因果关系、并列关系、递进关系、转折关系、目的关系/说明关系）/什么→是什么→为什么→怎么办 如果把关键词串成句子，则能体现短文的主要内容。 四、如何寻找关键词？ 1、看题目。 2、看出现的频率。 3、看总括性语句。 4、分层次。
5、可多确定一至二个“关键词”，然后进行筛选。 【分析】关键词本是网络中经常提及的词语，指的是人们输入搜索框中的文字。关键词的内容大多为网站名、网页名、新闻事件、人名、术语、软件名等。什么是“关键词”？新版现代汉语词典对此是这样解释的“（1）指能体现一篇文章或一部著作的中心概念的词语。（2）指检索资料时所查内容中必须有的词语。”依照这里的解释不难理解，提取关键词，说到底就是要善于提取“核心信息”，是一种压缩信息类的题型，考查学生提取关键信息的能力。 【解题方法】做这类题目，首先要分清语段的类型，看是记叙性语段，还是议论性语段，还是说明性语段。 如果是记叙性语段，首先要找出叙述的对象是什么，文段围绕这个对象说了什么事，最后的结果如何或者影响如何，然后在这基础上再提取关键词;如果是议论性语段，首先要找出语段的观点是什么，围绕此观点分别使用了哪些论据，然后在此基础上再提取关键词；如果是说明性语段，就要首先找出说明的对象是什么，文章对此说明对象说明的特征是什么，然后在这基础上再提取关键词。
语音识别技术文献综述
语音识别技术综述 The summarization of speech recognition 张永双 苏州大学 摘要 本文回顾了语音识别技术的发展历史，综述了语音识别系统的结构、分类及基本方法，分析了语音识别技术面临的问题及发展方向。 关键词：语音识别；特征；匹配 Abstact This article review the courses of speech recognition technology progress ,summarize the structure,classifications and basic methods of speech recognition system and analyze the direction and the issues which speech recognition technology development may confront with. Key words: speech recognition;character;matching 引言 语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科，所涉及的领域有信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等，甚至还涉及到人的体态语言（如人民在说话时的表情手势等行为动作可帮助对方理解）。其应用领域也非常广，例如相对于键盘输入方法的语音输入系统、可用于工业控制的语音控制系统及服务领域的智能对话查询系统，在信息高度化的今天，语音识别技术及其应用已成为信息社会不可或缺的重要组成部分。 1.语音识别技术的发展历史 语音识别技术的研究开始二十世纪50年代。1952年，AT&Tbell实验室的Davis等人成功研制出了世界上第一个能识别十个英文数字发音的实验系统：Audry系统。
10实验十：随机信号分析应用在语音信号分析中
实验十:随机信号分析应用在语音信号分析中 ——音频信号时域特征和频域特征分析【实验目的】 ⑴ 了解随机信号分析的应用领域。 ⑵ 了解如何利用随机信号分析相关知识点对语音信号进行分析。【实验原理】 我们在这里主要研究语音信号检索的部分内容。在语音信号研究中，一般对音频信号需要进行三方面的研究： 1）音频信号的产生，这方面的研究集中在为音频信号建立产生模型，通过产生模型提取音频特征。 2）音频的传播，音频信号如何通过另外介质传播到人的耳朵里。 3）音频的接收，音频信号如何被人所感知。 在这里，我们只涉及到音频信号的产生，而其它方面不涉及。 音频是一种重要媒体。人耳能够听到的音频频率范围是60Hz- 20KHz，其中语音大约分布在300Hz-4KHz之内。人耳听到的音频是连续模拟信号，而计算机只能处理数字化信息。所以要将连续音频信号数字化后才能在计算机上进行处理。音频信号数字化时的采样频率必须高于信号带宽的2倍才能正确恢复信号。 在音频处理中，一般假定音频信号特性在很短时间区间内变化是很缓慢的，所以在这个变化区间内所提取的音频特征保持稳定。这样，对音频信号处理的一个基本概念就是将离散的音频信号分成一定长度单位进行处理，将离散的音频采样点分成一个个音频帧，也就是音频信 号“短时”处理方法。一般一个“短时”音频帧持续时间长度约为几个到几十个微妙。可以从音频信号中提取三类基本特征：时域特征、频域特征和时频特征。 1 时域特征提取 连续音频信号x经过采样后，得到k个采样点x(n)(1≤n≤k)。在音
频时域提取中，认为每个采样点x(n)(1≤n≤k)包含了这一时刻音频信号的所有信息，所以可以直接从x(n)(1≤n≤k)提取信息。可以提取的信息有：短时平均能量、过零率、线性预测系数。 对于采样得到的x(n)(1≤n≤k)音频信号，考虑到信号在段时间内的连贯性，首先把音频信号的K个采样点分割成前后迭代的音频帧，相邻帧之间的迭加率一般为30%-50%，音频处理中的“短时帧”均是这样得到的。 ① 短时平均能量 短时平均能量指在一个短时音频帧内采样点所聚集的能量。它能够方便的表示整个时间段内幅度的变化。其定义如下： 短时平均能量特征可以直接应用到有声/静音检测中，短时平均能量某一短时帧平均能量低于一个事先设定的阀值，则短时帧为静音，否则为非静音。如果静音的短时祯数超过了一定比例，则将这个例子判为静音音频例子。 2 过零率 过零率指在一个短时帧内，离散采样信号值由正到负和由负到正变化的次数。它可以有效的刻画不同的音频信号。其定义如下： 其中, 对于语音信号，辅音信号过零率低，而元音信号的过零率高。语音信号开始和结束都大量集中了辅音信号，所以在语言信号中，开始和结束部分得过零率会有明显身高，所以利用过零率可以判断语音是否开始和结束。 3 频率中心（FC）：它是量度声音亮度的指标。即： ，其中是f t(n)的Fourier变换，，STE是短时平均能量。一般的，一段音乐的频率中心变化比较单一，语音的频率中心会出现连续的变化。 4 带宽(BW)：它是衡量频率范围的指标。其定义为：
特征提取在人脸识别中的应用.pdf
特征提取在人脸识别中的应用 刘磊，2014080008 一、 人脸识别研究现状 人脸识别的研究早已展开,Calton等早在1888年和1910年就分别在Nature杂志上发表过两篇关于利用人脸特征进行身份识别的文章,提出检测人脸特征或是关键点的方法。自动人脸识别的研究论文最早出现在1965年Chan和Bledsoe在Panoramic Research Inc上发表的技术报告中至今已有四十多年的历史。学者们一般将AFR的研究历史按照研究内容、技术方法等划分为以下三个阶段。 第一阶段(1964—1990年)。这一阶段人脸识别刚刚起步,还只是被作为一个一般性的模式识别问题进行研究,所釆用的方法主要是比较人脸的几何结构。总体而言,这一阶段可以看做是人脸识别研究的初级阶段,代表性的成果没有很多,也没有得到实际应用。 第二阶段(1991一1997年)。尽管第二阶段的时间比较短暂,但却是人脸识别研究的发展高峰期,不仅涌现出大量重量级研究成果,而且出现了若干商业化运作的人脸识别系统。这一阶段的人脸识别技术发展非常之快,所提出的算法在较理想图像采集条件下的中小规模正面人脸数据库上可以达到令人满意的性能。 第三阶段(1998—现在)。20世纪90年代以来,对人脸识别方法的研究变得非常热门,吸引了大量的研究人员和基金支持。由于主流的人脸识别技术对于光照、姿态等非理想采集条件,以及用户不配合造成的人脸变化等条件下的鲁棒性比较差。目前非理想成像条件下(尤其是光照和姿态)、对象不配合、大规模人脸数据库上的人脸识别问题逐渐成为研究的热点问题。而非线性建模方法、统计学习理论、基于Boosting的学习技术、基于3D模型的人脸建模与识别方法等逐渐成为备受重视的技术发展趋势。 二、人脸识别系统 人脸识别系统是提取人脸的相关特征信息,并根据这些特征信息进行身份识别的生物识别技术,它利用计算机对人脸静态图像或动态视频流进行分析,提取出对识别有用的信息,从而进行身份认证,它是人类用来进行身份确认最直接、最自然、最友好的生物特征识别方法,而且与其他身份识别方法相比,人脸识别具有采集过程的非侵犯性、釆集的便捷性等优点,特别是使用者不会产生任何心理障碍,通过对人脸表情与姿态进行分析,还能获得其他识别系统难以获得的一些信息。 三、人脸识别的描述分类 1、人脸检测
语音信号时域特征参数提取
学院：信电学院班级：电信102 姓名：徐景广学号：2010081261 课程：专业综合实验实验日期：2014年1 月 3 日成绩： 实验二、语音信号时域特征参数提取 一、实验目的 1．掌握利用matlab程序进行语音信号的录制与回放。 2．理解语音信号的时域特征参数的概念，如短时能量、短时过零率等。 3．掌握matlab的开发环境。 4．掌握对语音信号进行时域特征参数提取的方法。 二、实验原理 本实验要求掌握时域特征分析原理，并利用已学知识，编写程序求解语音信号的短时过零率、短时能量、短时自相关特征，分析实验结果。 1.窗口的选择 通过对发声机理的认识，语音信号可以认为是短时平稳的。在5~50ms的范围内，语音频谱特性和一些物理特性参数基本保持不变。我们将每个短时的语音称为一个分析帧。一般帧长取10~30ms。我们采用一个长度有限的窗函数来截取语音信号形成分析帧。通常会采用矩形窗和汉明窗。图1.1给出了这两种窗函数在帧长N=50时的时域波形。
学院： 信电学院 班级：电信102 姓名： 徐景广 学号： 2010081261 课程：专业综合实验 实验日期：2014年 1 月 3 日 成绩： 0.2 0.40.60.811.2 1.41.61.82矩形窗 sample w （n ） 0.1 0.20.30.40.50.6 0.70.80.91hanming 窗 sample w （n ） 图1.1 矩形窗和Hamming 窗的时域波形 矩形窗的定义：一个N 点的矩形窗函数定义为如下 {1,00,()n N w n ≤<=其他 hamming 窗的定义：一个N 点的hamming 窗函数定义为如下 0.540.46cos(2),010,()n n N N w n π-≤<-??? 其他 = 这两种窗函数都有低通特性，通过分析这两种窗的频率响应幅度特性可以发现（如图1.2）：矩形窗的主瓣宽度小（4*pi/N ），具有较高的频率分辨率，旁瓣峰值大（-13.3dB ），会导致泄漏现象；汉明窗的主瓣宽8*pi/N ，旁瓣峰值低（-42.7dB ），可以有效的克服泄漏现象，具有更平滑的低通特性。因此在语音频谱分析时常使用汉明窗，在计算短时能量和平均幅度时通常用矩形窗。表1.1对比了这两种窗函数的主瓣宽度和旁瓣峰值。
文本分类中的特征提取和分类算法综述
文本分类中的特征提取和分类算法综述 摘要：文本分类是信息检索和过滤过程中的一项关键技术，其任务是对未知类别的文档进行自动处理，判别它们所属于的预定义类别集合中的类别。本文主要对文本分类中所涉及的特征选择和分类算法进行了论述，并通过实验的方法进行了深入的研究。 采用kNN和Naive Bayes分类算法对已有的经典征选择方法的性能作了测试，并将分类结果进行对比，使用查全率、查准率、F1值等多项评估指标对实验结果进行综合性评价分析.最终，揭示特征选择方法的选择对分类速度及分类精度的影响。 关键字：文本分类特征选择分类算法 A Review For Feature Selection And Classification Algorithm In Text Categorization Abstract:Text categorization is a key technology in the process of information retrieval and filtering,whose task is to process automatically the unknown categories of documents and distinguish the labels they belong to in the set of predefined categories. This paper mainly discuss the feature selection and classification algorithm in text categorization, and make deep research via experiment. kNN and Native Bayes classification algorithm have been applied to test the performance of classical feature detection methods, and the classification results based on classical feature detection methods have been made a comparison. The results have been made a comprehensive evaluation analysis by assessment indicators, such as precision, recall, F1. In the end, the influence feature selection methods have made on classification speed and accuracy have been revealed. Keywords:Text categorization Feature selection Classification algorithm
语音识别方法及发展趋势分析
语音识别改进方法及难点分析 ——《模式识别》结课小论文 学院：化工与环境学院 学号：2120151177 姓名：杜妮
摘要：随着计算机技术的不断发展，人工智能程度也越来越高，作为人工智能的一部分——模式识别也在模型和算法上愈发成熟。本文根据近105年文献，分析最新声音识别的方法和应用。 关键字：模式识别声音识别方法应用 随着人工智能的迅速发展，语音识别的技术越来越成为国内外研究机构的焦点。人们致力于能使机器能够听懂人类的话语指令，并希望通过语音实现对机器的控制。语音识别的研究发展将在不远的将来极大地方便人们的生活。 语音识别大致的流程包括：特征提取、声学模型训练、语音模型训练以及识别搜索算法。作为一项人机交互的关键技术，语音识别在过去的几十年里取得了飞速的发展，人们在研究和探索过程中针对语音识别的各部流程进行了各种各样的尝试和改造，以期发现更好的方法来完成语音识别流程中的各步骤，以此来促进在不同环境下语音识别的效率和准确率。本文通过查阅近10年国内外文献，分析目前语音识别流程中的技术进展和趋势，并在文章最后给出几项语音识别在日常生活中的应用案例，从而分析语音识别之后的市场走势和实际利用价值。 一、语音识别的改进方法 (一)特征提取模块改进 特征提取就是从语音信号中提取出语音的特征序列。提取的语音特征应该能完全、准确地表达语音信号，特征提取的目的是提取语音信号中能代表语音特征的信息，减少语音识别时所要处理的数据量。语音信号的特征分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可以代表语音信号本质特征的参数，才能对这些参数进行高效的语音通信，语音合成，和语音识别等处理，并且语音合成的好坏，语音识别率的高低，也都取决于语音特征提取的准确性和鲁棒性。目前，针对特定应用的中小词汇量、特定人的语音识别技术发展已较为成熟，已经能够满足通常应用的要求，并逐步投入了实用。而非特定人、大词汇量、连续语音识别仍是
语音特征参数MFCC的提取及识别
语音特征参数MFCC的提取及识别 耳蜗实质上相当于一个滤波器组，耳蜗的滤波作用是在对数频率尺度上进行的，在1000HZ下，人耳的感知能力与频率成线性关系；而在1000HZ以上，人耳的感知能力与频率不构成线性关系，而更偏向于对数关系，这就使得人耳对低频信号比高频信号更敏感。Mel频率的提出是为了方便人耳对不同频率语音的感知特性的研究。频率与Mel频率的转换公式为： MFCC在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点，应用了人耳听觉感知方面的研究成果，采用这种技术语音识别系统的性能有一定提高。 MFCC参数的提取1、 预加重处理 预加重处理其实是一个高通滤波器，该高通滤波顺的传递函数为：
其中的取值为0.97，该高通滤波器作用是滤去低频，使语音信号的高频特性更加突现。 2、 分帧及加窗处理 由于语音信号只在较短的时间内呈现平稳性（一般认为 10-30ms），因此将语音信号划分为一个一个的短时段即一帧。同时为避免丢失语音信号的动态信息，相邻帧之间要有一段重叠区域，重叠区域一段为帧长的1/2或1/3。然后再将每帧乘上窗函数，以增加每帧左端和右端的连续性。 3、 各帧信号的FFT变换 对分帧加窗后的各帧信号进行FFT变换得到各帧的频谱。并对语音信号的频谱取模平方得到语音信号的功率谱。
4、 三角滤波器系数的求取 定义若干个带通三角滤波器(k)，0<=m<=M，M为滤波器个数，其中心频率为f(m),每个带通三角滤波器的频率响应为 且满足Mel(f(m))-Mel(f(m-1))=Mel(f(m+1))-Mel(f(m)) 求得滤波系数为m(i),i=1,…,p，p为滤波器阶数 5、 三角滤波并进行离散余弦变换DCT
文本特征提取方法研究
文本特征提取方法研究 ______________________________________________________ 一、课题背景概述 文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含足够的信息以反映文本的特征,又不至于过于复杂使学习算法无法处理。在浩如烟海的网络信息中,80%的信息是以文本的形式存放的，WEB文本挖掘是WEB内容挖掘的一种重要形式。 文本的表示及其特征项的选取是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。将它们从一个无结构的原始文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替文本。使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实现对文本的识别。由于文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。目前人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。因此,必须对文本向量做进一步净化处理,在保证原文含义的基础上,找出对文本特征类别最具代表性的文本特征。为了解决这个问题,最有效的办法就是通过特征选择来降维。 目前有关文本表示的研究主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上。用于表示文本的基本单位通常称为文本的特征或特征项。特征项必须具备一定的特性:1)特征项要能够确实标识文本内容;2)特征项具有将目标文本与其他文本相区分的能力;3)特征项的个数不能太多;4)特征项分离要比较容易实现。 在中文文本中可以采用字、词或短语作为表示文本的特征项。相比较而言，词比字具有更强的表达能力，而词和短语相比，词的切分难度比短语的切分难度小得多。因此，目前大多数中文文本分类系统都采用词作为特征项，称作特征词。这些特征词作为文档的中间表示形式，用来实现文档与文档、文档与用户目标之间的相似度计算。如果把所有的词都作为特征项，那么特征向量的维数将过于巨大，从而导致计算量太大，在这样的情况下，要完成文本分类几乎是不可能的。特征抽取的主要功能是在不损伤文本核心信息的情况下尽量减少要处理的单词数，以此来降低向量空间维数，从而简化计算，提高文本处理的速度和效率。文本特征选择对文本内容的过滤和分类、聚类处理、自动摘要以及用户兴趣模式发现、知识发现等有关方面的研究都有非常重要的影响。通常根据某个特征评估函数计算各个特征的评分值，然后按评分值对这些特征进行排序，选取若干个评分
《语音信号处理》实验3-LPC特征提取
华南理工大学《语音信号处理》实验报告 实验名称：LPC特征提取 姓名： 学号： 班级：10级电信5班 日期：2013年5 月24日
1. 实验目的 1、熟练运用MATLAB 软件进行语音信号实验； 2、熟悉短时分析原理、LPC 的原理； 3、学习运用MATLAB 编程进行LPC 的提取； 4、学会利用短时分析原理提取LPC 特征序列。 2. 实验原理 1、LPC 分析基本原理 LPC 分析为线性时不变因果稳定系统V （z ）建立一个全极点模型，并利用均方误差准则，对已知的语音信号s(n)进行模型参数估计。 如果利用P 个取样值来进行预测，则称为P 阶线性预测。假P 个 取样值()()(){ } 1,2,S n S n S n p --- 的加权之和来预测信号当前取样值()S n ，则预测 信号()S n ∧ 为： ()() 1 p k k S n a n k ∧==-∑ (1) 其中加权系数用k a 表示，称为预测系数，则预测误差为: ()()()()() 1 p k k e n s n S n s n a n k ∧ ==-=--∑ (2) 要使预测最佳，则要使短时平均预测误差最小有： ()2 min E e n ε??==?? (3) ()20,(1) k e n k p a ????? =≤≤? (4) 令 ()()(),,i k E s n i S n k φ=--???? (5) 最小的ε可表示成： ()() min 10,00,p k k a k εφφ==-∑ (6) 显然，误差越接近于零，线性预测的准确度在均方误差最小的意义上为最佳，由此可以计算出预测系数。 通过LPC 分析，由若干帧语音可以得到若干组LPC 参数，每组参数形成一个