声音识别模型的建立与评价
声音识别AI技术中的声音识别模型与声音分析
声音识别AI技术中的声音识别模型与声音分析声音识别AI技术是指利用人工智能技术对声音进行识别和分析的一种技术应用。
声音作为一种重要的信息载体，可以传递出丰富的信息内容。
在现代社会中，声音识别AI技术已经得到广泛应用，例如语音助手、语音识别系统、语音翻译等。
而声音识别模型与声音分析则是声音识别AI技术中的核心环节。
本文将从声音识别模型和声音分析两个方面介绍声音识别AI技术。
一、声音识别模型声音识别模型是声音识别AI技术的基础，其目标是对不同声音进行识别分类。
声音识别模型的设计和应用通常遵循以下几个步骤：1. 数据采集：声音识别模型需要大量的训练数据来建立模型，因此首先需要采集大量的声音样本。
对于不同的应用场景，可以选择采集不同类型的声音样本，例如语音指令、自然语言交互等。
2. 特征提取：声音样本采集后，需要对其进行特征提取，以便于模型能够进行识别。
常用的特征提取方法包括短时傅里叶变换（STFT）和梅尔频谱系数（MFCC）等。
3. 模型训练：将提取到的声音特征与对应的标签进行训练，建立声音识别模型。
常用的模型包括隐马尔可夫模型（HMM）、循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）等。
不同的模型有不同的优缺点，选择适合的模型对于声音识别的准确度至关重要。
4. 模型评估：训练完声音识别模型后，需要对其进行评估，以确保模型的准确性和稳定性。
评估标准可以包括识别准确率、召回率、误判率等。
二、声音分析声音分析是声音识别AI技术中的另一个重要环节，其目的是从声音信号中提取有用的信息。
声音分析可以包括音频信号处理、情感识别、语音转换等多个方面。
1. 音频信号处理：音频信号处理是声音分析的基础，其中包括降噪、滤波、增益控制等技术。
通过音频信号处理，可以提高声音信号的质量，减少噪音干扰，从而提高声音识别的准确度。
2. 情感识别：声音中蕴含着丰富的情感信息，通过对声音的分析可以识别出说话者的情感状态。
情感识别在语音识别、虚拟助手等应用中具有重要价值，可以更好地满足用户的需求。
语音识别模型识别速度评估说明
语音识别模型识别速度评估说明语音识别模型的识别速度是评估模型性能的一个重要指标，它关系到模型的实时性和应用场景的适用性。
在这篇文章中，我们将介绍如何进行语音识别模型的识别速度评估，并对一些常用的评估方法进行讨论。
首先，要评估语音识别模型的识别速度，我们需要明确评估的目标和方法。
识别速度可以从不同的角度进行评估，比如识别一段固定长度的语音所需的时间，或者单位时间内可识别的语音长度。
在实际应用中，常常采用单位时间内可识别的语音长度作为评估指标，比如每秒钟可以识别多少秒的语音。
评估语音识别模型的识别速度时，我们可以使用不同的测试数据集进行评估。
这些数据集可以包括不同长度和语速的语音片段，以模拟实际应用场景中的多样化语音输入。
同时，我们还可以根据不同的运行环境和硬件配置，测试不同的工作负载。
在评估语音识别模型的识别速度时，可以采用多种方法来进行测量。
一种常见的方法是使用基准测试集，在相同的环境和硬件配置下，对不同的语音识别模型进行测试，然后比较它们的识别速度。
这种方法可以提供对不同模型之间性能差异的直观认识。
另一种评估方法是使用真实场景的语音数据进行测试。
这种方法更接近实际应用的情境，可以更准确地反映模型的识别速度。
我们可以使用多个语音片段作为输入，记录模型对每个片段的识别时间，并计算平均识别速度。
这种方法可以更好地反映模型在实际应用中的表现。
除了基准测试和真实场景测试，我们还可以通过调整模型的参数和结构来提高识别速度。
例如，可以通过减少模型的层数、减少参数量或者使用更高效的特征提取方法来提高模型的计算速度。
这些调整可以在不降低识别准确率的前提下，加快模型的识别速度。
最后，需要注意的是，在进行语音识别模型的识别速度评估时，还应考虑到模型的准确率。
有时候，为了提高识别速度，可能需要牺牲一定的准确率。
因此，在进行评估时，要综合考虑识别速度和准确率之间的权衡，并选择最适合实际应用需求的模型。
总结起来，语音识别模型的识别速度评估是一个综合考量模型性能和实际应用需求的过程。
电动汽车声品质的评价分析及建模
电动汽车声品质的评价分析及建模随着人们对环境保护意识的提高以及新能源技术的不断进步，电动汽车已经成为了人们日常生活中越来越常见的一种出行方式。
然而，与传统燃油车相比，电动汽车的声品质一直是广大消费者关注的焦点。
因此，本文将从声品质的角度对电动汽车进行评价分析，并建立一种声品质评价的数学模型。
电动汽车的声品质主要包括以下几个方面：1. 噪音：电动汽车在行驶过程中产生的运动噪音和驱动系统噪音相对较小，但电动机咆哮、轮胎与路面的摩擦噪音、车内舱噪音等在低速行驶时仍然较为明显，影响驾驶者的驾驶体验。
2. 振动：电动汽车的振动相对于传统燃油车会更小，但同时也会受到驱动系统和制动系统的影响，如轮胎与路面间的摩擦力等。
3. 声音：电动汽车的声音比传统燃油车要小，但具有独特的声音特征，如电动机的高频噪音、电子设备的电磁干扰噪音等。
对于电动汽车的声品质评价，首先需要确定评价指标。
本文选取了以下五个指标来评估电动汽车的声品质：1. 噪音级别：使用噪音仪器测得电动汽车在不同速度下的噪音大小。
2. 振动级别：使用振动仪器测得电动汽车在不同路况下的振动大小。
3. 安静度：使用环境噪音仪器测得车内环境下的噪音大小。
4. 低频音质：使用360度环境声场仪器测得电动汽车在不同速度下低频音的情况。
5. 高频音质：使用频谱分析仪器测得电动汽车在不同速度下高频音的情况。
在确定了评价指标后，我们需要对电动汽车的声品质进行建模，以定量化地评价汽车的声音质量。
1. 噪音级别模型：噪音级别模型使用如下公式计算：Lp = 10 log10 (p2/p1) + K其中，Lp表示声级，p2表示被测物体产生的声压级，p1表示参考级别（一般取10^-12 Pa），K为常数。
通过该公式可以计算出电动汽车在不同速度下的噪音级别。
2. 振动级别模型：振动级别模型使用如下公式计算：V = (1/N) ∑ (v^2)其中，V表示振动级别，N为采样点数，v表示每个采样点的振动大小。
语音识别技术的性能评估方法与实践指南
语音识别技术的性能评估方法与实践指南随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术在日常生活和工作中的应用越来越广泛。
无论是智能助理、智能家居，还是智能交通和医疗系统，语音识别技术都起到了重要的作用。
然而，要确保语音识别系统的稳定运行和准确性，就需要进行性能评估。
本文将介绍语音识别技术的性能评估方法与实践指南。
一、性能评估指标在评估语音识别技术的性能时，需要考虑以下几个关键指标：1. 准确率：准确率是衡量语音识别系统正确识别语音的能力。
通常用字错误率（WER）来评估准确率，即实际错误的单词数除以总的单词数。
2. 实时性：实时性是指语音识别系统在识别语音时的响应速度。
对于一些实时性要求较高的应用场景，如电话客服等，实时性至关重要。
3. 鲁棒性：鲁棒性是指语音识别系统对于环境噪声、说话人变化和语音质量等因素的适应能力。
鲁棒性好的语音识别系统能够在各种复杂环境下保持较高的准确率。
二、性能评估方法在进行语音识别技术的性能评估时，可以采用以下几种方法：1. 标注数据集：构建一个包含大量标注数据的数据集，其中包括原始音频文件和对应的文本转录。
通过将系统的识别结果与标注数据进行对比，可以计算出准确率等指标。
2. 交叉验证：将数据集划分为训练集和测试集，通过在训练集上训练模型，在测试集上进行评估。
该方法可以有效地评估系统的泛化能力。
3. 主观评估：通过邀请一些专业人士或测试用户对系统的性能进行主观评估，例如评估系统的流畅性、自然度等。
这种评估方法可以提供更全面的性能评估。
三、性能评估实践指南1. 数据采集：选择对应实际应用场景的数据集进行采集。
应考虑不同说话人、不同音频质量和不同背景噪声等因素，并确保数据集的多样性和代表性。
2. 特征提取：对采集到的音频数据进行特征提取，通常使用梅尔频率倒谱系数（MFCC）或滤波器组特征（FBANK）等方法。
3. 训练模型：使用经典的神经网络模型，如循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），进行模型训练。
声音识别原理
声音识别，也称为语音识别或语音识别技术，是一种通过计算机程序识别和理解人类语音的技术。
声音识别的原理涉及声学、信号处理、统计学和机器学习等领域。
以下是声音识别的基本原理：1. 采集声音信号：声音识别的第一步是采集声音信号。
这可以通过麦克风或其他声音传感器来完成。
麦克风会将声音转换为电信号，并传输给计算机进行处理。
2. 预处理：采集到的声音信号通常包含了大量的环境噪音和干扰。
在预处理阶段，对声音信号进行滤波、降噪和放大等处理，以提高信号的质量。
3. 特征提取：在这一阶段，从声音信号中提取出有助于识别的特征。
常见的特征包括声谱图、梅尔频率倒谱系数（MFCC）、基音频率等。
4. 建模：通过使用机器学习算法建立声学模型。
传统方法中，使用的模型包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）等。
而近年来，深度学习技术，特别是循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等深度学习模型，也广泛用于声音识别。
5. 训练模型：利用大量标记好的声音样本来训练声学模型。
训练模型的目标是使其能够准确地识别和分类不同的语音特征。
6. 语音识别：在训练完成后，模型可以用于实时的语音识别。
输入一个未知的声音信号，模型通过比对已知的特征和模式，识别并转换为文本或其他指定的输出。
7. 优化和改进：针对实际应用场景和用户反馈，对模型进行优化和改进，以提高声音识别的准确性和鲁棒性。
总体而言，声音识别的原理结合了信号处理和机器学习的技术，使计算机能够理解并转换声音信号，实现语音与文本或其他形式的交互。
声音识别技术在语音助手、语音搜索、自动语音识别系统等应用中得到了广泛的应用。
声音识别中的神经网络模型构建和训练
声音识别中的神经网络模型构建和训练声音识别是一项重要的人工智能技术，它在语音助手、智能音箱、语音识别软件等领域有着广泛的应用。
声音识别的关键在于构建和训练有效的神经网络模型，以实现准确和可靠的声音识别。
本文将深入探讨声音识别中神经网络模型构建和训练的方法和技术。
在声音识别中，神经网络是一种常用的模型。
它模拟了人脑神经元之间相互连接、传递信息的方式，通过学习大量数据来实现特定任务。
构建一个有效的神经网络模型需要考虑到多个因素，包括网络结构、激活函数、损失函数等。
首先，我们需要选择适当的网络结构。
在声音识别中常用的神经网络结构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及其变种模型。
卷积神经网络适用于处理具有时间局部性特征（例如语谱图）的声音数据，而循环神经网络则能够捕捉到时间序列上连续性信息（例如语音信号）。
此外，在一些复杂任务中，我们可以选择将这两种结构进行结合，构建混合模型，以提高声音识别的准确性。
其次，选择适当的激活函数对于神经网络的训练和性能至关重要。
常用的激活函数包括Sigmoid、ReLU、Tanh等。
这些函数能够将输入信号映射到不同的输出范围，使得神经网络能够对输入数据进行非线性建模。
在声音识别中，ReLU是一种常用的激活函数，它具有较好的训练速度和稳定性。
另外，在声音识别中选择适当的损失函数也是至关重要的。
损失函数用于衡量模型输出与实际标签之间的差异，并作为反馈信号来更新网络参数。
常用的损失函数包括交叉熵、均方误差等。
在声音识别任务中，交叉熵通常被用作损失函数，它能够有效地度量分类问题中模型输出与实际标签之间的差异。
在构建好神经网络模型之后，我们需要进行训练以提高其准确性和可靠性。
训练神经网络需要大量标注好标签（即已知分类）的数据集作为输入，并通过反向传播算法来更新网络参数以减小损失函数。
在声音识别中，一个常见的训练策略是使用小批量随机梯度下降（mini-batch stochastic gradient descent）算法，它能够在较短的时间内快速收敛。
声纹识别中的特征匹配模型的解释和可靠性评估
声纹识别中的特征匹配模型的解释和可靠性评估声纹识别技术是一种通过分析人类的声音特征来进行身份验证或识别的生物特征识别技术。
它利用声音在声道中的传播特性以及个体声音产生的形态特征，对不同个体之间的声纹进行建模和匹配，从而实现声纹识别。
声纹识别中的特征匹配模型是该技术的核心组成部分，本文将对该模型进行解释，并对其可靠性进行评估。
一、声纹识别中的特征匹配模型解释1. 声纹识别特征提取声音信号可以通过数字化的方式进行存储和处理。
在声纹识别中，首先需要对声音进行特征提取，以提取出与个体身份相关的声纹特征。
常用的特征提取方法包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测系数（LPC）以及倒谱法等。
2. 声纹特征建模在特征提取之后，得到的声纹特征将被用于声纹特征建模。
声纹特征建模是指根据个体的声音特征，构建出其声纹特征模型。
常见的声纹特征建模方法包括高斯混合模型（GMM）、隐马尔可夫模型（HMM）以及深度学习等。
3. 特征匹配特征匹配是指将待识别的声纹与已建立的声纹模型进行比对和匹配，以确定其所属的身份。
特征匹配的本质是计算待识别声纹特征与已有模型之间的相似度或距离。
常见的特征匹配方法包括欧氏距离、余弦相似度以及动态时间规整（DTW）等。
二、声纹识别中特征匹配模型的可靠性评估声纹识别中特征匹配模型的可靠性评估是对该模型进行性能的验证和精度的评估。
以下是几种常见的评估方法：1. 准确率准确率是声纹识别中最直接的评估指标之一，指识别系统正确识别身份的比例。
通过对大量测试样本进行验证，计算系统的准确率，可以直接反映出声纹识别特征匹配模型的性能。
2. 假阳率和假阴率假阳率和假阴率是评估声纹识别系统的另外两个重要指标。
假阳率指非法用户被错误识别为合法用户的比例，而假阴率指合法用户被错误识别为非法用户的比例。
通过控制假阳率和假阴率的低值，可以提高声纹识别系统的安全性和可靠性。
3. ROC曲线ROC曲线是衡量声纹识别系统性能的重要工具。
声音识别技术的研究现状与应用分析
声音识别技术的研究现状与应用分析随着科技的不断发展，身边的智能化设备也越来越普及，人工智能和物联网技术的发展使得我们的生活更加便捷。
其中，声音识别技术是一个备受关注的领域，它已经广泛应用于语音助手、智能家居、智能手机等场景中。
在这篇文章中，我们将探讨声音识别技术的研究现状以及应用分析。
一、声音识别技术的研究现状1. 声音信号处理声音信号处理是声音识别技术的关键环节之一。
对于声音信号处理技术的要求非常高，需要该技术可以准确合成和分离、噪声抑制、失真纠正，对于信号的干扰要有足够的抵抗能力。
此外，还需要识别出不同语气和语速的人的声音特征。
2. 听觉心理学理论对于声音识别技术的研究来说，听觉心理学理论的研究也是必不可少的一部分。
听觉心理学理论研究了人类听觉系统的感知机制和语音特征的总结，这将有助于识别和辨别声音特征和声音结构。
3. 机器学习机器学习是声音识别技术的一种主要研究方法。
机器学习通过建立一个统计模型，通过在大量的数据上训练模型，使得模型能够自动提取出声音特征，并通过训练数据进行辨别和分类。
例如，谷歌公司的语音识别功能就是采用了机器学习的方法，通过大量的语音数据来训练模型，使得语音识别技术的效果得到了显著的提升。
二、声音识别技术的应用现状1. 智能家居智能家居已经成为当前智能化生活的一个热点领域。
声音识别技术可以通过语音指令来控制家用电器、调整家庭环境、打开窗帘、打开门等，为家庭生活带来了便捷。
例如，Amazon Echo和Google Home以及Apple HomePod等语音助手都具备了语音识别技术，可以通过与语音助手的对话来控制家庭的各项设备。
2. 汽车汽车是另外一个受声音识别技术影响的领域。
语音识别技术可以用于汽车智能交互系统中，通过语音指令来调节空调、导航、娱乐和通讯系统等功能。
近年来，一些主流汽车品牌也开始引入语音识别技术，例如，奔驰C级、奥迪A6、宝马5系等都配备了语音识别系统。
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重庆理工大学第18届数学建模竞赛论文题目：声音识别模型的建立与评价（A题）混合队2014年5月10日大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了大学生数学建模竞赛的竞赛规则。
我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C中选择一项填写）：A所属学校（请填写完整的全名）：重庆理工大学参赛队员 (打印并签名) ：指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)：无日期：2014年5月10日2014年重庆理工大学大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：声音识别模型的建立与评价摘要本文针对声音识别模型的建立与评价问题，采用matlab仿真、归一化、隐马可夫模型，回归模型、遗传算法等方法，对声音识别建立了相应的模型。
针对问题一，利用matlab中的sound函数播放出声音信号，利用plot函数绘制出具体的声音波形图，总结得出正常和非正常开门声音的差别。
通过试听，可以得知，正常开门声音信号的比较缓和，响度较小；而非正常声音比较刺耳，音调较高，响度较大。
通过plot函数绘制出具体的声音波形图，分析得知（1）相同时间内振动越快，频率越大。
音调跟频率有关，频率越大，音调越高。
（2）振幅是物体振动时偏离原位置的大小，偏离原位置越大，振幅越大。
响度跟振幅有关，振幅越大，响度越大。
所以通过声音波形图，也可以看出正常开门声音信号与非正常开门声音信号。
针对问题二，应用及线性预测倒谱参数（PLCC）完成声音信号的特征向量的建立及对特征向量的提取。
尽管SVM分类器可以处理任意范围的特征数据，但归一化仍然有助干简化问题的的复杂性。
一般情况下，可以利用特征x的均值和方差来解决这个问题。
线性预侧(Line- Pra7iction. LP)分析是最有效的语音分折技术之一，求解线性预侧分析的基本思想是:语音信号样点之间存在相关性，可以用过去的若干个样点或它们的线性组合预测现在或将来的样点值。
可以通过使实际语音抽样值和线性预测抽样值之间的均方误差最小，得到一组唯一的线性预测系数(LPC系数)。
线性预测分析不仅能够提供语音信号的预测波形，而且能够提供一个好的声道摸型。
针对问题三，采用logistic回归模型，通过回归拟合解释变量与事件发生概率之间的非线性关系原理，区分正常和非正常声音，评价模型的好坏。
由多元线性logistic回归模型直接计算。
此外，模型中的系数，采用极大似然参数估计进行迭代计算方法得出。
针对问题四，经过特征子集的优选，模型参数的优化，运用遗传算法极大的提高模型的准确率。
从一组数量为D的特征组中选择出一组数量为n(n<D)的最优特征，一方面需要确定类别的可区分性判断，对特征分类效果作出评估，选出使某一可分性达到最大的特征组来；，在条件允许的条件下，找出最优的的那一部分特征。
针对问题五，对于原始声音信号的处理，以错点剔除、零均值变换、预滤波的方式进行预处理，尽可能减少噪声对有效信号的干扰。
在本文的最后，针对每个问题对其结果进行了分析、对每个问题解决方法的优缺点进行了对比，并提出了相应的改进方案。
关键词：声音识别；隐马可夫模型；logistic回归模型；遗传算法；一、问题重述随着家居智能化逐渐普及，智能冰箱、智能清洁机器人、智能电视等已步入平常老百姓家庭，但智能化的防盗门还处于研发阶段，未进入市场。
随着人们对家居安全意识的不断增强，对防盗、防抢和防砸的门禁系统的智能性提出更高的要求。
基于此，对正常和非正常开门（指盗窃开门等声音）的声音进行识别是智能防盗门的关键问题和技术，其具有广泛的应用前景和实用价值。
为了进行声音识别模型的建立，我们分析采集到的正常和非正常开门的声音（正常开门声音,非正常开门声音,各40次，共80次开门声音数据）。
利用matlab的load 函数将该数据载入到计算机内存，内存中变量有Fs和y等变量，其中Fs为采用频率，y为采用数据。
利用这些数据完成以下工作：1.利用matlab中的sound函数，播放出声音信号，试听并比较正常和非正常开门声音的差别，利用plot函数绘制出具体的声音波形图，总结差别在哪些方面？2.利用合适的时域或（和）频域特征表达个声音信号，建立特征向量，写出提取特征向量的具体方法和程序代码。
3.建立声音识别模型（二分类模型），利用模型区分正常和非正常声音，评价模型的好坏。
4.试利用特征选择或变换，对特征向量进行优化，并利用参数优化技术优化模型的参数，使识别模型的准确率提高。
5.若原始声音信号中有环境噪声（如白噪声），设y中叠加了一定幅值的白噪声（利用y1=y+(-0.15+0.3*rand(size(y)))*max(y)叠加噪声），如何对声音进行前期处理？二．模型假设（1）假设在应用matlab中影响正常声音和非正常声音的因素都已考虑完全；（2）假设所选的时频域能够正确的表达出个体声音，音中的瑕疵可以忽略‘（3）假设在参数优化中，遗传算法的计算量适当三．符号说明与模型假设3.1符号说明x是特征的均值，2s是特征的方差，'x是归一化的数值，R是尺度因子，s是子带i的傅里叶变换系数iC是小波系数Pi表示是π四．问题分析2.1声音信号正常与非正常的开门声音分析在MATLAB环境中，熟悉有关声音的函数：声音录制函数wavrecord()，文件保存wavwrite()，文件读取wavread()，语音回放sound()，语音播放wavplay()，录制的文件以 .mat作为文件扩展名的文件。
使用声音相关函数播放40次正常开门声音数据和40次非正常开门声音数据，用MATLAB函数wavread()将声音信号提取出来进行进行频谱分析，得到幅度和相位谱，做出相应观察和对比。
利用plot函数绘制出具体的声音波形图（程序代码详见附录一），并作出具体描述。
2.2声音信号的特征向量的建立及对特征向量的提取方法分析声音信号的特征向量的建立：引入一种非线性归一化方法，随后实现多个特征提取算法(例如：时域特征、频域特征的计算等)。
决定采用特征x的均值和方差来解决特征归一化问题，输出范围有效地限制在了[0-1]内。
并且设定R值为尺度因子。
R 值越小，曲线越陡峭，零附近的输入范围值也愈放大，而绝对值较大值的范围愈被压缩。
R值越大，曲线越平滑，输入数值的压缩程度也愈一致。
时域特征一般比较简单，容易计算，但是在实际采集声音时，它们可能会被风声等噪声严重污染。
如前所述，可以在硬件方面采取一定措施来减小这些影响.如为声传感器增加防风罩，或者运用软件方法消除影响，如采用高通滤波器将低频部分滤掉等。
描述频域特征时，通过频带能量比率方式阐述。
子带能量比率衡量的是某个子带占全部频带能量的比率，以此描述频域的特质特征。
特征向量的提取方法：声音信号的特征向量的提取是将人或物发出的声音转换成电信号，然后将电信号转换成赋予相应含义的编码图形，也就是将声音信号翻译成一种机器可读的形式。
其中，LPC是特征向量提取的重要手段，它能很好地进行谱估计，即可作为语音特征的参数。
因此仅用12个LPC系数就能很好地表示复杂语音信号的特征，这就大大降低了信号的冗余度并有效地减少了计算的有效数据。
在实际运作中，大多数语音识别系统都会采用倒谱参数来作为有关距离的度量。
2.3区分正常和非正常声音，评价模型的好坏的分析利用最小二乘法进行线性回归定义cost函数，根据最大似然原理，做出样本点回归误差服从一定概率分布的假定。
根据样本间关系，设该误差值的随机变量服从高斯分布。
在回归问题中，如果响应y为二值性的，便实际成为分类问题，即所谓二分类问题。
为了使问题分析得更直观一些，假定y的取值为0或1。
Logistic回归是解决这种二分类问题的有效方法之一。
2.4模型参数的优化，提高模型的准确率方法分析本题主要是利用特征选择和特征变换对特征向量进行优化，后利用参数优化技术中遗传算法实现对回归模型的优化由前文各种算法提取的备选特征集，经过优化的特征子集是由大量数据测试测验证过的，能够保证他的性能是最优的，识别模型的准确性更高，本案例中，采用特征搜索及优化算法，继而采用其中的遗传算法对备选特征集进行了优化选取。
2.5原始声音信号的处理分析由于各种客观因素的影响在采集到的信号中常常混有噪声。
为消除信号细微处的波形波动，因此在对信号分析之前有必要进行一些处理，尽可能减小噪声对有用信号的干扰。
错点剔除：在数字信号的测试采集中，由于外界干扰或仅器的临时故障等原因，随时会出现异常数据，即所谓异点。
如在AD转换中由于接地不当或其它原因会在抽样数据中有异常的正颇峰值，产生突变异点的存在会影响分析结果。
特别是对高频分量的影响，必须加以剔除随机数字信号。
零均值变换：了解分析信号的统计特性，消除数据中的直流分量需对信号作零均值变换。
预滤波：在信号分析中，一方面信号中常常会存在一些不需要的高频噪声成分；另一方面有时我们只对某一频段的信号成分感兴趣。
因此在信号分析时首先要对信号进行预滤波。
滤波器可分为两大类即经典滤波器和现代滤波器。
五．模型的建立与求解4.1问题（一）的模型建立与求解4.1.1声音信号的提取在MATLAB环境中，使用声音相关函数播放40次正常开门声音数据和40次非正常开门声音数据。
声音信号的提取程序代码，详见附录一。
取声音数据进行频谱分析，得到幅度和相位谱比较二者异同。
分析得到如下原因：1、正常开门声音信号的比较缓和，响度较小；而非正常声音比较刺耳，音调较高，响度较大。
2、振幅是物体振动时偏离原位置的大小，偏离原位置越大，振幅越大。
响度跟振幅有关，振幅越大，响度越大。
4.1.2用plot()函数绘制其声音信号图像在MATLAB环境中，用plot()函数绘制声音信号图像的程序代码，详见附录二。
现截取四副相关声音信号图片，佐证关于声音信号的分析。
4.2问题（二）的模型建立与求解4.2.1特征归一化尽管SVM 分类器可以处理任意范围的特征数据，但归一化仍然有助干简化问题的的复杂性。
一般情况下，可以利用特征x 的均值和方差来解决这个问题。
如式（4.1)，(4.2)，(4 3)。
11Ni i x x N ==å (4.1) 2211()N i i x x N s ==-å (4.2) 'x x x s -=(4.3)其中，x 是特征的均值，2s 是特征的方差，'x 为归一化的数值。