语音信号处理9
语音信号处理
1950
第一台语音识 别机器的诞生
动态规划在语音 识别中的应用
1960 语音产生的声 学理论 1970 LPC在语音识 在语音识 别中的应用
DTW算法的 算法的 出现
1980
非特定人大词 汇量连续语音 识别的成熟
1990
HMM在语音 在语音 识别中的应用
语音识别发展历史中的重要事件
未来的语音识别技术必须具备的特点： 未来的语音识别技术必须具备的特点：
现在假设平均速度是每秒十个音素， 现在假设平均速度是每秒十个音素，并忽略 相邻音素之间的相关性， 相邻音素之间的相关性，这样就可以估计得语音 60比特 的平均信息速度为60比特／ 的平均信息速度为60比特／s. 换句话说，在正常的讲话速度下， 换句话说，在正常的讲话速度下，与话音等 效的书面文字含有60bit/s的信息 当然， 60bit/s的信息。 效的书面文字含有60bit/s的信息。当然，语音 实际”信息的低限远高于这一速度， 的“实际”信息的低限远高于这一速度，这是因 为 在上面的估计中我们对很多音素末加考虑。例如 在上面的估计中我们对很多音素末加考虑。 说话人的个性和情绪， 说话人的个性和情绪，说话的速度和语音的强弱 等。
Speech Signal processing ---Principles and Practice
语音信号处理---原理与应用 原理与应用
基础理论 声学原理 语音编码 语音增强 语音识别
第一章 绪论
内容：介绍语音信号处理的意义、 内容：介绍语音信号处理的意义、基础理 论和算法、处理硬件和实用系统、 论和算法、处理硬件和实用系统、发展历 史及其应用的概况。 史及其应用的概况。 要求：了解语音信号处理技术的总体概况。 要求：了解语音信号处理技术的总体概况。
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❖ 特征参量评估方法 F比：在给定一种识别方法后，识别的效果主要取决于特征
参数的选取。对于某一维单个的参数而言，可以用F来表征 它在说话人识别中的有效性。
F 不 同 同 一 说 说 话 话 人 人 特 特 征 征 参 方 数 差 均 的 值 均 的 值 方 差 [x [ a (i)i i] ] 2 2 ia ,i
一个说话人识别系统的好坏是由 许多因素决定的。其中主要有正确 识别率（或出错率）、训练时间的 长短、识别时间、对参考参量存储 量的要求、使用者适用的方便程度 等，实用中还有价格因素。图10.3 表示了说话人辨别与说话人确认系 统性能与用户数的关系。
10.3应用DTW的说话人确认系统
一个应用DTW说话人识别系统如图10-4所示。它采用的识别 特征是BPFG（附听觉特征处理），匹配时采用DTW技术。
2. 动态时间规整方法（DTW）
将识别模板与参考模板进行时间对比，按照某种距离测度得出两个模板 之间的相似程度。常用的分法：基于最近邻原则的动态时间规整。
3. 矢量量化方法（VQ）
将每个人的特定文本训练成码本，识别时将测试文本按此码本进行编码， 以量化产生的失真度作为判决标准。优点：速度快，识别精度不低。
❖ 说话人识别特征的选取
在说话人识别系统中特征提取是最重要的一环，特征提取就 是从说话人的语音信号中提取出表示说话人个性的基本特征。
在理想情况下，选取的特征应当满足下述准则： ① 能够有效地区分不同的说话人，但又能在同一说话人的语音
发生变化时相对保持稳定。 ② 易于从语音信号中提取 ③ 不易被模仿 ④ 尽量不随时间和空间变化
10.4应用VQ的说话人识别系统
目前自动说话人识别的方法主要是基于参数模型的HMM的方 法和基于非参数模型的VQ的方法。应用VQ的说话人识别系 统如图10-5所示。
语音信号处理(很好很全)
摘要语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。
语音信号处理是一门发展十分迅速、应用非常广泛的前沿交叉学科，同时又是一门跨学科的综合性应用研究领域和新兴技术。
现代语音信号系统包括语音信号采集单元和语音信号处理单元，本论文确定了相应的处理芯片：TMS320C5402DSP和TLCAD50C芯片。
但语音信号处理有两个需要解决的问题，语音信号的时变性，和直接进行傅里叶变换其运算量相当大。
其解决措施是加窗函数和运用快速傅里叶变换（即FFT）。
本论文关于这部分的软件设计是在Code Composer Studio（简称CCS）环境下进行的。
本论文的结构是先介绍语音信号处理单元和语音信号采集单元，然后简单介绍语音信号处理系统的硬件电路，最后在CCS环境下进行语音信号的频谱分析。
关键词：语音信号，时变性，窗函数，FFT，DSP，CCSABSTRACTThe speech is the importance source and way of obtain information and make use of the information .The speech signal processing is a development very quick, application very extensive of front follow to cross an academics, in the meantime again is a door across an academics of comprehensive sex application study realm and newly arisen technique.The speech signal system include speech signal to collect unit and the processing unit of the speech signal, this thesis assurance correspond of processing chip:DSP and the TLCAD50 C chip of the TMS320 C5402.But speech signal processing have two problem that need to be solve, because of it hour change sex can't carry on leaf's transformation in the Fu, with direct carry on leaf's transformation in the Fu it operation quantity equal big.Its solving measure is to add window function and usage fast leaf's transformation in the Fu.(namely FFT)The software design carry on under the Studio(brief name CCS) environment of the Code Composer, the CCS is a TI company for the TMS320 series DSP software development release of integration development environment.The structure of this thesis is unit and speech signal of the signal processing of the introduction speech to collect unit first, then simple introduction speech signal processing system of hardware electric circuit, end carry on the frequency chart of speech signal analysis under the CCS environment.Keywords:The speech signal, hour change sex, window function, FFT, DSP, CCS目录1．绪论 ........................................................................................ 错误！未定义书签。
《语音信号处理》课件
目 录
• 语音信号处理概述 • 语音信号的采集与预处理 • 语音信号的特征提取 • 语音识别技术 • 语音合成技术 • 语音信号处理的发展趋势与挑战
01
语音信号处理概述
语音信号处理定义
01
语音信号处理是一门研究语音信 号采集、传输、分析和处理的技 术，旨在提高语音信号的质量、 识别率和传输效率。
在移动通信、视频会议等本流程
预处理
包括噪声抑制、回声消除、混 响消除等，以提高语音信号的
清晰度和可懂度。
特征提取
从语音信号中提取出反映语音 特征的信息，如音高、音强、 时长等。
模式匹配
将提取出的特征与预先训练好 的模型进行匹配，实现语音识 别或分类。
后处理
对识别结果进行优化或编辑， 以满足实际应用需求。
02
语音信号的采集与预 处理
语音信号的采集
01
02
03
采集设备
使用麦克风等声音采集设 备，将声音转换为电信号 ，以便后续处理。
采样率
采样率决定了语音信号的 精度，采样率越高，音质 越好，但数据量也越大。
量化精度
量化精度决定了声音的动 态范围和音质，常见的量 化精度有8位、16位等。
02
语音信号处理涉及的领域包括语 音合成、语音识别、语音增强、 语音编码等。
语音信号处理的应用领域
语音助手
如Siri、Alexa等，通过语音识别技术 将用户的语音转化为文字，再通过自 然语言处理技术理解用户的意图，实 现智能交互。
语音通信
语音娱乐
语音合成技术可以用于智能语音玩具 、电子宠物等领域，提供丰富的语音 交互体验。
语音信号处理ppt
标准傅里叶变换不 能用 来直接表示语音信号，而 应该用短时傅里叶变换对
添 加 标 题
把和时序相关的傅里叶分析的显 示图形称为语谱图。语谱图 是一 种三维频谱，它是表示语音频谱
语音信号 的频谱进行分
析，相应的频谱称为“短 时谱”。
随时间变化的图形，其纵轴 为频
率，横轴为时间，任一给定频率 成分在给定时刻的强弱用相 应点 的灰度或色调的浓谈来表示。
升采样率（整数倍内插）的实现原 理，时域和频域的变化情况
TITLE TITLE
升采样率是指通过在对原离散信号的两个连续 样本间插入L-1个等距的样本值（不一定为零）， 亦即抽样因子为L的上抽样。上抽样后的序列长 度为原来的L倍。
THANK YOU
——王少丹
1928
美国电信工程师H. 奈奎斯特推出采样 定理，因此称为奈 奎斯特采样定理。
1948
1924
1933
பைடு நூலகம்
信息论的创始人C.E.香农对这 一定理加以明确地说明并正式 作为定理引用，因此在许多文 献中又称为香农采样定理。采 样定理有许多表述形式，但最 基本的表述方式是时域采样定 理和频域采样定理。
采样定理
基本原理
人群 男声 女声 童声
基频分布 [50,180] [160,380] [400,1000]
共振峰频率分布 偏低 中 偏高
信号变声器的实现
进行频谱分析
2 1 3
进行滤波处理
4 5
语音信号恢复
6
语音信号读入
实现快慢放频率
改变基频变声
实现步骤
• • • • • • • • •
语音信号的录制与读入； 语音信号的频谱分析； 实现慢录快放和快录慢放功能； 设计数字滤波器和画出其频率响应； 用滤波器对信号进行滤波； 比较滤波器前后语音信号的波形及频谱； 通过搬移、改变基波频率实现变声； 语音信号恢复； 在 MATLAB 下绘制出各个部分的输出波 形，前后对比。
语音信号处理
数字信号处理语音信号处理一、任务要求选择一个语音信号作为分析的对象，或录制一段各人自己的语音信号，对其进行频谱分析；利用MATLAB中的随机函数产生噪声加入到语音信号中，模仿语音信号被污染，并对其进行频谱分析；设计FIR和IIR数字滤波器，并对被噪声污染的语音信号进行滤波，分析滤波后信号的时域和频域特征，回放语音信号。
二、语音信号处理总流程信号的采集语音信号分析含噪信号合成数字滤波器设计滤波结果显示分析图1 语音信号处理总流程三、原始信号采集及频谱分析1语音信号的读入与打开在MATLAB中，[y,fs,bits]=wavread(' E:\dwje.wav ');用于读取语音，采样值放在向量y中，fs表示采样频率(Hz)，bits表示采样位数。
可以使用sound(y,fs,bits)，用于对声音的回放。
向量y则就代表了一个信号，也即一个复杂的“函数表达式”，也可以说像处理一个信号的表达式一样处理这个声音信号。
2语音信号的频频分析利用fft对语音信号进行快速傅里叶变换，就可以得到信号的频谱特性。
图2 原始信号时域和频域分析对语音信号进行FFT变换就是为了得到它的频域的图形，便于从图中观察出信号的幅度等特性，从图中可以看出语音信号的截止频率为5000Hz。
四、语音信号加噪与频谱分析在Matlab中人为设计一个固定频率6000Hz的余弦序列噪声干扰信号d=[0.05*cos(2*pi*6000*t)]'。
然后将噪声与原始语音信号叠加Y=y+d，叠加两信号的维数必须相同，否则无法叠加。
对噪音信号进行频谱变换得到其频谱图,从图中可以看出干扰信号，在6000Hz频点处有一高峰,其中5500Hz 正是本设计所要利用的。
图3 叠加后信号时域和频域分析五、 设计IIR 滤波器对加噪语音滤波1 利用模拟滤波器设计IIR 数字低通滤波器的设计流程如图4所示：图4 IIR 滤波器设计流程2 滤波器参数选取由图3观察可得，通带截止频率Wp=5000Hz ，阻带截止频率Ws=5500Hz ，确定技术指标技术指标转换：数字到模拟 双线性变换法：W=2/T *tan(w/2)实现模拟滤波器设计将模拟滤波器转换为数字滤波器一般情况下通带最大衰减Rp=0.1，阻带最小衰减Rs=40。
《语音信号处理》讲稿第1章
05 语音信号处理的挑战与展 望
语音信号处理的挑战
噪声干扰
语音信号在采集、传输和处理过程中容易受到各种噪声的干扰，如 环境噪声、设备噪声等，导致语音质量下降。
多变性
语音信号具有极大的多变性，不同人的发音、语速、语调等差异较 大，给语音信号处理带来很大的挑战。
实时性要求
许多语音信号处理应用需要实时处理，如语音识别、语音合成等，对 算法的复杂度和处理速度要求较高。
语音信号的基本特征
01 02
时域特征
语音信号在时域上表现为振幅随时间变化的波形。时域特征包括短时能 量、短时过零率、短时自相关函数等，用于描述语音信号的幅度、频率 和周期性等特性。
频域特征
语音信号在频域上表现为不同频率成分的分布。频域特征包括频谱、功 率谱、倒谱等，用于描述语音信号的频率结构、共振峰和声学特性等。
倒谱分析
对语音信号的频谱进行对数运算后， 再进行傅里叶反变换，得到倒谱系 数，用于语音合成、说话人识别等。
倒谱分析方法
线性预测倒谱系数（LPCC）
01
基于线性预测模型的倒谱系数，用于描述语音信号的声道特性。
梅尔频率倒谱系数（MFCC）
02
基于人耳听觉特性的倒谱系数，具有较好的抗噪性和鲁棒性，
广泛应用于语音识别、说话人识别等领域。
基音周期和基音频率
反映语音信号的周期性特征，是语音信号处理中 的重要参数。
语音信号的识别技术
模板匹配法
将待识别语音与预先存储的模板 进行比较，选取最相似的模板作
为识别结果。
随机模型法
利用统计模型来描述语音信号的 特征，通过模型参数的训练和识
别来实现语音信号的识别。
人工智能方法
包括神经网络、支持向量机、深 度学习等方法，通过训练和学习 来建立语音信号与语义之间的映 射关系，实现语音信号的智能识
《语音信号处理》课程笔记
《语音信号处理》课程笔记第一章语音信号处理的基础知识1.1 语音信号处理的发展历程语音信号处理的研究起始于20世纪50年代，最初的研究主要集中在语音合成和语音识别上。
在早期，由于计算机技术和数字信号处理技术的限制，语音信号处理的研究进展缓慢。
随着技术的不断发展，尤其是快速傅里叶变换（FFT）的出现，使得语音信号的频域分析成为可能，从而推动了语音信号处理的发展。
到了20世纪80年代，随着全球通信技术的发展，语音信号处理在语音编码和传输等领域也得到了广泛应用。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，语音信号处理在语音识别、语音合成、语音增强等领域取得了显著的成果。
1.2 语音信号处理的总体结构语音信号处理的总体结构可以分为以下几个部分：（1）语音信号的采集和预处理：包括语音信号的采样、量化、预加重等操作，目的是提高语音信号的质量，便于后续处理。
（2）特征参数提取：从预处理后的语音信号中提取出能够反映语音特性的参数，如基频、共振峰、倒谱等。
（3）模型训练和识别：利用提取出的特征参数，通过机器学习算法训练出相应的模型，并进行语音识别、说话人识别等任务。
（4）后处理：对识别结果进行进一步的处理，如语法分析、语义理解等，以提高识别的准确性。
1.3 语音的发声机理和听觉机理语音的发声机理主要包括声带的振动、声道的共鸣和辐射等过程。
声带振动产生的声波通过声道时，会受到声道形状的影响，从而产生不同的音调和音质。
听觉机理是指人类听觉系统对声波的感知和处理过程，包括外耳、中耳、内耳和听觉中枢等部分。
1.4 语音的感知和信号模型语音的感知是指人类听觉系统对语音信号的识别和理解过程。
语音信号模型是用来描述语音信号特点和变化规律的数学模型，包括时域模型、频域模型和倒谱模型等。
这些模型为语音信号处理提供了理论基础和工具。
第二章语音信号的时域分析和短时傅里叶分析2.1 语音信号的预处理语音信号的预处理主要包括采样、量化、预加重等操作，目的是提高语音信号的质量，便于后续处理。
第二章 语音信号处理基础知识
第二章语音信号处理基础知识1、语音信号处理？语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科。
2、语音信号处理的目的？1）如何有效地，精确地表示、存储、传递语音信号及其特征信息；2）如何用机器来模仿人类，通过处理某种运算以达到某种用途的要求，例如人工合成出语音，辨识出说话人、识别出说话内容等。
因此，在研究各种语音信号处理技术之前，需要了解语音信号的基本特性，同时，要根据语音的产生过程建立实用及便于分析的语音信号模型。
本章主要包括三方面内容：语音的产生过程、语音信号的特性分析以及语音信号生成的数学模型。
第一部分内容语音的产生过程，我们要弄清两个问题：1）什么是语音？2）语音的产生过程？3、什么是语音？语音是带有语言的声音。
人们讲话时发出的话语叫语音，它是一种声音，由人的发音器官发出且具有一定的语法和意义。
语音是声音和语言的组合体，所以对于语音的研究包括：1)语音中各个音的排列由一些规则控制，对这些规则及其含义的研究成为语言学；2）对语音中各个音的物理特征和分类的研究称为语音学。
4、语音的产生语音的产生依赖于人类的发声器官。
人的发音器官包括：肺、气管、喉、咽、鼻、口等。
◆喉以上的部分称为声道，其形状随发出声音的不同而变化；◆喉的部分称为声门。
◆喉部的声带是对发音影响很大的器官。
声带振动产生声音。
◆声带开启和闭合使气流形成一系列脉冲。
每开启和闭合一次的时间即振动周期称为基音周期，其倒数为基音频率，简称基频。
基频决定了声音频率的高低，频率快则音调高，频率慢则音调低。
基音的范围约为70 -- 350Hz,与说话人的性别、年龄等情况有关。
人的说话过程可以分为五个阶段：（1）想说阶段（2）说出阶段（3）传送阶段（4）理解阶段（5）接收阶段。
人的说话的过程：1）想说阶段：人的说话首先是客观事实在大脑中的反映，经大脑的决策产生了说话的动机；接着说话神经中枢选择适当的单词、短语以及按照语法规则的组合，以表达想说的内容和情感。
语音信号处理
语音信号处理摘要设计一个语音信号滤波去噪，用手机采集一段语音信号，先对其进行格式转换，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；本课程设计主要利用MATLAB工具给定相应技术指标，分别使用巴特沃斯低通、高通及带通滤波器针对加噪声语音信号进行滤波，还利用海明窗设计FIR滤波器针对加噪声语音信号进行滤波处理。
比较滤波前后的波形和频谱并进行分析，根据结果和学过的理论得出的结论合理。
最后设计一个用户界面（GUI），通过界面就可以调用各种滤波器针对语音信号进行处理。
关键字：MATLAB,语音信号处理AbstractTo design a voice signal filtering de-noising,using a mobile phone to collect a voice signal,on the first format conversion,and the recorded signal sampling;Draw the speech signal after sampling time domain waveform and spectrum graph;A given performance index of the filter,the filter window function method and bilinear transformation design,and draw the filter frequency response;Then filter the collected signal filtering,draw the filtered signal time domain waveform and spectrum,and compared the filter before and after the signal,analyzing the change of the signal;This course is designed using MATLAB tools given corresponding technical indicators,using butterworth low-pass,high-pass and band-pass filter for noise speech signal filtering,also using hamming window design of FIR filter for noise speech signal filter parison before and after filtering of waveform and spectrum analysis,according to the results,and studied the theory conclusion is reasonable.Design a user interface(GUI),finally through the interface can invoke various filter for speech signal processing.Key words:MATLAB,voice signal processing目录1MATLAB简介 (1)1.1MATLAB的概况 (1)1.2MATLAB的语言特点 (1)1.3课程设计内容 (2)2语音信号的采集 (3)2.1语音信号的时域分析 (3)2.2语音信号加噪 (5)3功率谱估计 (6)4滤波器的设计 (7)4.1滤波器简介 (7)4.2IIR滤波器设计 (7)4.2.1IIR低通滤波器 (9)4.2.2IIR高通滤波器 (11)4.3FIR滤波器的设计 (12)4.3.1FIR低通滤波器 (14)4.3.2FIR高通滤波器 (15)4.4窗函数的介绍 (16)5小波去噪 (19)6图形用户界面制作 (22)7总结及心得体会 (24)致谢 (26)参考文献 (27)1MATLAB简介1.1MATLAB的概况随着计算机和信息技术的发展，语音交互已成为人机交互的必要手段，而语音信号的采集和处理是人机交互的前提和基础。
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9.1 概述9.2 语音识别原理和系统的组成9.3 动态时间规整(DTW)9.4 孤立字(词)识别系统9.5 连续语音识别系统9.6 说话人识别19.1 概述v语音识别（Speech Recognition）主要指让机器听懂人说的话，即在各种情况下，准确地识别出语音的内容。
从而根据其信息，执行人的各种意图。
v它是一门涉及面很广的交叉学科，与计算机、信号处理、语音语言学、数理统计、神经生理学、神经心理学和人工智能等学科都有着密切的关系。
2v语音识别系统按不同的角度有下面几种分类方法：Ø识别的对象来分孤立词：单字、单词或短语为发音单位，独立词条，如利用语音进行家电控制语音识别系统，开、关,提高音量等。
连接词：十个数字连接而成的多位数字或连接词条。
在电话、数据库查询和控制系统中用途广泛。
连续语音：最自然的说话方式，比较复杂、成本也高。
具体应用而定。
语音理解：在识别的基础上，用语言学知识来推断语音的含义。
会话系统：会话语言，不仅利用语法信息、而且要利用谈话话题、上下文文脉等对话环境的信息.3Ø识别的词汇量来分小词汇：1-20个词汇，如利用语音进行电话拨号中词汇：20-1000个词汇，自动订飞机票大词汇：1000个以上，把口述的一篇报告转换成文本Ø讲话人的范围来分单个特定讲话人：简单、识别率高，商品化的多属此种。
有限多讲话人：通用性好、应用广、难度大，不易得到讲话者无关：高的识别率。
Ø语音识别采用的方法来分模板匹配法：将输入语音的特征与模板参数进行比较，相似度最高者作为识别结果。
用于特定人、小词汇和孤立词。
4Ø语音识别采用的方法来分随机模型法：隐马尔可夫模型（HMM)使用HMM的概率参数来对似然函数进行估计与判决，从而得到结果。
主要研究途径。
概率语法分析法：将“区别性特征”和形式语法约束的知识来对似然函数进行估计与判决。
用于大长度范围的连续语音识别。
难度大。
神经网络方法:5v实用语音识别研究中存在的几个主要问题和困难如下：Ø语音识别的一种重要应用是自然语言的识别和理解，连续的规则和专家系统Ø语音信息的变化很大。
Ø语音的模糊性。
Ø单个字母及单个词语发音时语音特性受上下文环境的影响，使相同字母有不同的语音特性。
Ø环境的噪声和干扰对语音识别有严重影响。
69.2 语音识别原理和识别系统的组成v语音识别系统是建立在一定的硬件平台和操作系统之上的一套应用软硬件系统。
v语音识别一般分两个步骤。
第一步是系统“学习”或“训练”阶段；第二步是“识别”或“测试”阶段。
v语音识别技术加上各种外围技术的组合，才能构成一个完整的实际应用的语音识别系统。
从语音识别系统的各个功能划分的角度出发，语音识别系统可分为语音信号的预处理部分、语音识别部分以及语音识别系统的基本数据库等几部分。
7图v一般语音识别系统框89.2.1 预处理和参数分析语音信号预处理部分包括：语音信号的电压放大、反混叠滤波、自动增益控制、模／数变换等。
v话筒自适应和输入电平的设定：输入语音信号的品质对语音识别性能的影响很大，因此，对话筒的耐噪声性能要求很高。
不同的话筒的声学特性不同，需具备对话筒性能测试及根据测试结果对输入变形进行校正功能为了保持高精度的语音分析，A/D变换的电平必需正确的设定。
同时还要通过AGC来自动的调整输入电平放大的倍数或者通过对于输入数据进行规整处理来控制语音数据幅度的变化。
9v抗噪声：对于手自由的语音识别（Hand-Free），话筒与嘴有一定距离的时候，以及在汽车里或户外等周围环境噪声大的时候必须对输入信号进行降噪处理。
v语音区间的端点检测端点检测：找出语音信号中各种段落（音素、音节和词等）始点和终点位置。
有效的端点检测不仅能够减少处理时间，而且能排除无声段的噪声干扰，提高系统的识别率。
传统的端点检测方法是将语音信号的短时能量与过零率相结合加以判断的。
但这种端点检测算法，可能会发生漏检或虚检的情况。
为了克服传统端点检测算法的缺点，已有很多改进方法被提出来。
例如，可以考虑采用基于相关性的语音端点检测算法。
10v语音参数分析经过预处理后的语音信号，就要对其进行特征参数分析，其目的是抽取语音特征，以使在语音识别时类内距离尽量小，类间距离尽量大。
识别参数可以选择某一种或几种的组合：平均能量、过零数或平均过零数、频谱、共振峰、倒谱、线性预测系数、PARCOR系数（偏自相关系数）、声道形状的尺寸函数，随机模型（HMM）的概率函数以及矢量量化的矢量等。
经过FFT变换或者LPC得到功率谱以后再经过对数变换和傅立叶反变换得到的倒谱参数是常用的语音识别特征参数。
119.2.2 语音识别语音识别是语音识别系统的核心部分。
包括语音的声学模型、语言模型的建立、识别方法、搜索算法等。
v语音模型语音模型一般指的是用于参数匹配的声学模型。
语音声学模型的好坏对语音识别的性能影响很大，现在公认的较好的概率统计模型是HMM模型。
因为HMM可以吸收环境和话者引起的特征参数的变动，实现非特定人的语音识别。
离散HMM是一种输出符号序列的统计分析模型，具有有限个状态，不断地从一个状态转移到另一个状态，每次转移时输出一个符号，转移到那个状态，输出什么符号，分别由状态转移概率和转移时的输出概率决定。
由于只能观察到输出符号序列，而不能观察到状态转移序列，故称隐马尔可夫模型。
12v语音识别方法Ø基于参数模型的隐马尔可夫模型（HMM）的方法Ø基于非参数模型的矢量量化（VQ）的方法Ø基于人工神经网络(ANN)的语音识别方法Ø传统的基于动态时间伸缩的算法（DTW），在连续语音识别中仍然是主流方法。
同时，在小词汇量、孤立字（词）识别系统中，也已有许多改进的DTW算法被提出。
v距离测度用于语音识别的距离测度有多种，如欧氏距离及其变形的欧氏距离测度、似然比测度、加权的识别测度等。
选择什么样的距离测度与识别系统采用什么语音特征参数和什么样的识别模型有关，13v计算量和存储量的削减对于在有限的硬件和软件资源下动作的语音识别系统，降低识别处理的计算量和存储量非常重要。
当用HMM作为识别模型时，特征矢量的输出概率计算以及输入语音和语音模型的匹配搜索将占用很大的时间和空间。
为了减少计算量和存储量，可以在输出概率计算上采用快速算法。
可以进行语音或者标准模式的矢量量化和聚类运算分析，利用代表语音特征的中心值进行匹配。
为了提高搜索效率，可以采用线搜索方法以及向前向后的组合搜索法等。
14v拒识别处理由于用户发音的错误，可能出现系统词汇表以外的单词或者句子，或在噪声环境下由噪音引起的语音区间检测错误也可能产生许多误识别的结果。
在实际语音识别系统中，对信赖度低的识别结果的拒识别处理也是一个很重要的课题，可以考虑利用音节识别得到的得分补偿的方式进行拒识别处理，在这种方式中，利用在不限定识别对象的条件下求得的参考得分来补偿的识别结果，并用补偿过的识别得分进行拒识别判定。
v识别结果确认，候补选择为了避免由于误识别而产生的Application的误动作，可以让用户对识别结果进行确定，或者给用户提供复数个识别结果侯选，让用户自己选择正确的结果。
15v用户设定一台识别系统被多个用户使用的场合。
系统必须具有记忆和选择每个用户特定模型的功能。
同时，每个用户可以随时在自己的词典里增加或删减单词的功能，以及系统根据一定的特征信息自动进行不同用户间的Application识别程序的切换的功能。
169.2.3 语音识别系统的基本数据库语音识别系统中包括大量的参数信息，这些参数以数据库的方式存储在计算机内,构成了语音识别系统的基本数据库。
它们是通过“训练”（或叫“学习”）的方法，从单讲话者或多讲话者的多次重复发音的语音参数以及大量的语法规则中，经过长时间的训练而聚类得到的。
v语音库：存储语音模型和模板。
v专家知识库存储各种语言学知识。
17v词典编辑、文法开发工具高效的单词词典编辑、文法制作工具的开发是很重要的。
可以根据不同用户的能力或具体的Application的复杂程度，提供最佳的用户接口和最适应的工具性能。
v API为了使语音识别和Application更紧密的结合，实现对语音识别系统的自动控制，API是必须的。
可以通过API来实现语音识别环境的切换，识别开始、终止等对识别系统的控制。
189.3动态时间规整（DTW）v语音信号具有相当大的随机性，即使是同一个人在不同时刻所讲的同一句话、发的同一个音，也不可能具有完全相同的时间长度。
在进行模板匹配时，这些时间长度的变化会影响测度的估计，从而使识别率降低，因此时间伸缩处理是必不可少的。
v日本学者板仓（Itakura）将动态规划（DP）算法的概念用于解决孤立词识别时的说话速度不均匀的难题，提出了著名的动态时间伸缩算法（DTW,Dynamic TimeWarping）。
1920v DTW 是把时间规整和距离测度计算结合起来的一种非线性规整技术。
如设：测试语音参数共有I 帧矢量，而参考模板共有J 帧矢量，且I 不等于J ，则动态时间规正就是要寻找一个时间归整函数，它将测试矢量的时间轴i 非线性地映射到模板的时间轴j 上，并使该函数满足：v 由于DTW 不断地计算两矢量的距离以寻找最优的匹配路径，所以得到的是两矢量匹配是累积距离最小的规整函数，这就保证了它们之间存在最大的声学相似特性。
)(i j ω=ω∑==I i i i R i T d D 1)())],((),([min ωω21v 如何实现？动态规划技术规整函数被限制在一个平行四边形内，它的一条边的斜率为2，另一条边的斜率为1/2。
规整函数的起始点为（1，1），终止点为（I ，J ）。
搜索步长1帧，三个方向。
计算量可相应的减少。
)(i ω)]1([min −k c D )(k c9.4 孤立字(词)识别系统v孤立字（词）识别系统：识别孤立发音的字或词。
v由于在孤立字（词）识别中，单词之间有停顿，可使识别问题简化；单词之间的端点检测比较容易；单词之间的协同发音影响较小；一般对孤立单词的发音都比较认真等。
所以这种系统存在的问题较少，较容易实现。
正确识别率较高，已达95%v这种系统本身用途甚广，且其许多技术对其他类型系统有通用性并易于推广，所以稍加补充一些知识即可用于其他类型系统（如在识别部分加用适当语法信息等，则可用于连续语音识别中）。
22v孤立字（词）识别方法大致有以下几种:（1）采用判别函数或准则的方法。
最典型的是贝叶斯（Bayes）准则。
它是一种概率统计的方法。
（2）采用DTW的方法。
字音的起始点相应于路径的起始点。
与待识语音距离最小的模板对应的字音即判为识别结果。