语音识别算法研究
基于深度学习的语音识别算法的泛化性研究
基于深度学习的语音识别算法的泛化性研究近年来，随着人工智能技术的飞速发展，语音识别技术逐渐成为人们关注的焦点。
而在语音识别技术中，基于深度学习的算法由于其出色的性能表现备受瞩目。
然而，这些算法在实际应用中却往往存在着泛化能力不足的问题。
本文将对基于深度学习的语音识别算法的泛化性研究进行探讨，旨在解决这一问题。
一、深度学习的语音识别算法简介深度学习是一种模拟人类大脑神经网络结构的机器学习算法，采用多个隐层的神经网络进行模型训练和参数优化。
在语音识别领域，深度学习的算法能够通过大量的训练数据和复杂的网络结构来准确地识别和转录语音信息，取得了巨大的突破。
二、基于深度学习的语音识别算法的优势和挑战基于深度学习的语音识别算法具有准确性高、鲁棒性强等优势，但也面临着泛化性不足的挑战。
泛化性是指模型对于未见过的数据或场景的适应能力。
在实际应用中，我们希望算法能够具有较好的泛化性，能够识别与训练数据不完全一致的语音样本。
然而，在深度学习算法中，由于模型学习到的特征与训练数据的分布密切相关，往往导致了模型泛化性的不足。
三、泛化性研究方法为了提升基于深度学习的语音识别算法的泛化性，研究者们提出了一系列的方法和技术。
以下将介绍其中几种较为常见的方法：1. 数据增强技术数据增强技术通过对训练数据进行各种变换和扩充，生成具有多样性和丰富性的数据样本。
这样做的目的是让模型在训练过程中接触到更多的变化，从而提升模型对于不同语音样本的泛化能力。
2. 迁移学习迁移学习是一种利用已有的模型在新任务上进行参数初始化和知识迁移的技术。
在语音识别中，我们可以利用已经训练好的模型的参数，作为新模型的初始参数，从而加速新模型的训练并提升泛化性能。
3. 领域自适应领域自适应是指通过对不同领域的语音样本进行特定处理，使得模型能够更好地适应不同领域的数据。
比如，对于医疗领域的语音识别任务，可以引入医学背景的先验知识，提高识别准确性。
四、实验和结果分析为了验证上述方法的有效性，研究者们进行了一系列的实验，并对实验结果进行了详细的分析。
基于隐马尔科夫模型的语音识别算法研究
基于隐马尔科夫模型的语音识别算法研究语音识别是一项非常重要的技术，它可以让计算机理解人类的语音指令。
基于隐马尔科夫模型的语音识别算法是当前应用最广泛的语音识别技术之一。
本文旨在探讨隐马尔科夫模型的原理，以及如何基于隐马尔科夫模型实现语音识别算法。
一、隐马尔科夫模型的原理隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model）是一种基于概率的统计模型，常用于序列数据分析。
隐马尔科夫模型假设系统具有一系列不可观测的状态和可观测的输出，输出的序列由状态的序列产生，这些状态按照一个Markov过程进行转移。
隐马尔科夫模型由3个基本要素构成：状态集合、观测集合和模型参数。
状态集合表示系统的所有可能状态，可观测集合表示所有可能的输出。
模型参数包括初始状态概率向量、状态转移矩阵和观测概率矩阵。
状态转移矩阵表示隐状态的转移概率，观测概率矩阵表示在每个状态下产生输出的概率。
二、基于隐马尔科夫模型的语音识别算法语音识别可以分为三个步骤：声音信号的前处理、特征提取以及声学模型和语音识别的组合。
其中声学模型是基于隐马尔科夫模型的。
语音信号的前处理主要是为了去除噪音和共振峰等干扰因素。
特征提取是将声学信号转换为特征向量的过程。
声学模型基于隐马尔科夫模型，用于建模不同的单词和语音。
声学模型主要由两个部分组成：高斯混合模型和状态转移模型。
高斯混合模型是为了建立可观测的符号，它将表示声学特征的低维向量x分解为若干个高斯分布的加权和，每个高斯分布对应一个符号。
状态转移模型则是为了建立不可观测的状态，它将隐藏状态分解为若干个隐马尔科夫模型，每个隐马尔科夫模型对应一个状态。
在语音识别中，状态转移模型通过一个语言模型来限制状态转移的概率。
语言模型可以是一个基于n元语法的状态转移模型，也可以是一个基于神经网络的模型，用于建立单词之间的联系。
三、实现基于隐马尔科夫模型的语音识别算法在实现基于隐马尔科夫模型的语音识别算法时，通常需要完成以下几个步骤：1. 搜集语音数据和语料库。
噪声环境下的语音识别算法研究
噪声环境下的语音识别算法研究随着智能语音技术的快速发展，语音识别技术已经成为了人工智能领域的一个重要研究方向。
然而在实际应用场景中，噪声环境对语音识别算法的影响是一个关键的挑战。
噪声环境下的语音识别算法研究成为了当前研究的热点之一。
噪声环境下的语音识别算法研究具有重要的意义。
在实际生活中，人们经常需要在各种不同的噪声环境下进行语音交流，比如在嘈杂的街道上进行电话交流，或者在工厂车间中进行语音指挥等。
在这些情况下，对于语音识别算法的要求就变得更为苛刻，因此提高在噪声环境下的语音识别能力对于提高语音交流的效率和准确率具有重要意义。
噪声环境下的语音识别算法研究对于提升人工智能技术的实际应用价值也具有重要意义。
在实际应用中，噪声环境是不可避免的，因此如何克服噪声对语音识别算法的影响，提高语音识别的准确率和鲁棒性成为了当前研究的重要课题。
目前，噪声环境下的语音识别算法研究主要集中在以下几个方面：一是噪声抑制算法的研究；二是特征提取算法的研究；三是模型训练和优化算法的研究。
噪声抑制算法的研究是噪声环境下语音识别算法研究的重点之一。
经典的噪声抑制算法主要包括基于频谱减法的算法、基于时域滤波的算法、基于频域滤波的算法等。
这些算法主要通过对语音信号的频谱和时域特性进行分析和处理，以提高语音信号在噪声环境中的可辨识性。
近年来，深度学习算法在噪声抑制领域也取得了很大的突破，比如基于卷积神经网络的噪声抑制算法、基于循环神经网络的噪声抑制算法等都取得了很好的效果。
特征提取算法的砠究是噪声环境下语音识别算法研究的另一个重要方向。
在噪声环境中，语音信号受到了严重的干扰，其频谱特性发生了较大的变化，因此如何提取出对噪声不敏感的语音特征成为了一个关键问题。
在特征提取算法的研究中，倒谱系数的使用、声学模型的优化和深度学习算法的应用成为了研究的热点。
模型训练和优化算法的研究是噪声环境下语音识别算法研究的第三个重要方面。
在噪声环境下，传统的语音识别模型往往会受到较大的影响，因此如何通过模型训练和优化算法来提高模型的鲁棒性成为了一个非常重要的课题。
基于深度学习的语音识别与情感识别算法研究
基于深度学习的语音识别与情感识别算法研究一、引言语音识别与情感识别算法是人工智能领域中的重要研究方向，它们在人机交互、智能客服、情感分析等方面具有广泛应用前景。
深度学习作为一种强大的模式识别方法，已经在语音识别与情感识别算法的研究中得到了广泛应用。
本文将重点对基于深度学习的语音识别与情感识别算法进行研究，并探讨其应用前景和发展趋势。
二、语音识别算法研究1. 深度学习在语音识别中的应用深度学习在语音识别中的应用如今已成为主流。
传统的基于高斯混合模型的方法通常面临模型复杂度高、训练效率低等问题，而深度学习可以自动提取特征，避免了手动设计特征的繁琐过程。
目前，基于深度学习的语音识别算法主要包括卷积神经网络、循环神经网络和转录注意力机制等。
2. 基于深度学习的语音识别算法研究进展随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的语音识别算法也呈现出不断革新的趋势。
如今的研究重点主要集中在网络结构优化、训练数据增强和模型融合等方面。
通过改进网络结构，提高模型的性能和效率；通过数据增强方法，增加训练数据的多样性，提高模型的鲁棒性；通过模型融合技术，结合多个模型的优势，进一步提高识别精度。
三、情感识别算法研究1. 情感识别在人机交互中的重要性情感识别是指通过分析语音中的情感信息，了解说话者的情感状态。
在人机交互中，准确识别语音中蕴含的情感信息，可以使机器更好地理解用户需求，提供个性化的服务。
因此，情感识别算法在智能客服、情感分析等领域具有重要的应用价值。
2. 基于深度学习的情感识别算法研究进展基于深度学习的情感识别算法受到了广泛的关注。
与传统的基于规则和特征工程的方法相比，基于深度学习的方法具有更强的自动化学习能力。
目前，基于深度学习的情感识别算法主要包括卷积神经网络、长短时记忆网络和自注意力机制等。
四、基于深度学习的语音识别与情感识别算法的应用前景和发展趋势1. 应用前景基于深度学习的语音识别与情感识别算法已经在智能客服、语音助手、情感分析等领域取得了广泛应用。
语音识别中的解码算法性能与优化研究
语音识别中的解码算法性能与优化研究随着人工智能的快速发展，语音识别技术已经成为人们越来越普及的一项技术。
语音识别技术已经应用于目前的许多电子产品和服务中，譬如智能音箱、智能手机、智能家居等等。
语音识别技术的本质是将口语的声音转为文字的过程，其中，解码算法是该过程中的关键流程之一。
本文将会重点讨论语音识别中的解码算法性能与优化研究。
一、解码算法介绍解码算法是语音识别算法中一个非常重要的过程，它决定了最终的文字输出结果以及输出速度。
在语音识别中，输入的是语音信号，我们需要在输入的语音信号中找到一个最佳的文本匹配。
在找到最佳的文本匹配过程中，解码算法会根据当前的输入音频和匹配的候选词库，计算出最佳的文本匹配结果。
这个过程中，解码算法的性能和效率决定了整个语音识别系统的好坏，一个好的解码算法能够让语音识别系统更快更准确地输出文本结果。
所以，如何提升解码算法的性能和效率是语音识别技术研究的重点之一。
二、解码算法优化方法1、剪枝技术剪枝技术是在候选词库中对于不符合条件的候选词进行过滤，实现词库的压缩和减小搜索空间。
在剪枝过程中，对不可能成为最佳匹配的候选词进行删除，以减少计算量，减小语音识别系统的时间和空间复杂度。
前向剪枝是其中一种剪枝方法，它通过在计算过程中判断某个状态是否能够成为最优匹配，如果不能，则不必再计算该路径的后续状态，从而加快了解码算法的速度。
2、词图优化技术在语音识别系统中，词图优化技术也是一种优化方法。
这个技术先将所有的候选词列在一张图上，再根据候选词的相似性和联通性对图进行编辑，同时修剪掉不相关的候选词，从而形成一个更加精细和高效的词图。
3、深度学习技术另一种常用的解码优化方法是使用深度学习技术，通过训练神经网络，提取音频信号中的特征，从而构建更优化的模型，提高解码算法准确度和速度。
三、结语在语音识别技术快速发展的今天，解码算法性能优化已经成为了一个非常重要的课题。
对于解码算法的优化和改进，可以通过剪枝技术、词图优化技术和深度学习技术等多种方法来实现。
基于深度学习的语音识别算法在智能家居中的应用研究
基于深度学习的语音识别算法在智能家居中的应用研究随着科技的不断进步，智能家居已经进入了人们的日常生活。
智能家居设备的广泛应用，使得我们需要一个更加优秀且智能的语音识别系统。
本文将介绍基于深度学习的语音识别算法在智能家居中的应用研究。
一、智能家居与语音识别技术随着物联网技术的发展，人们通过一系列无线聚合的设备，可以实现远程掌控目标，从而实现智能家居的场景。
而语音识别技术可以使智能家居设备更加智能，使得生活更加便捷。
语音识别技术通常可以理解为将人的语音信号转化成机器可识别的文本格式的技术。
智能家居中，用户可以通过使用语音指令系统，通过语音指令来控制智能家居设备。
二、基于深度学习的语音识别算法传统的语音识别算法通常采用了GMM、HMM等统计学习模型，但是这些模型的分类精度较低，难以适应目前智能家居产品的高要求。
随着深度学习技术的取得突破，深度学习模型已经成为现代语音识别算法的主流模型。
基于深度学习的语音识别算法依托大规模数据和神经网络模型，能够更加准确地识别不同语音之间的差异，并且能够学习更多的语法和语境信息，使得智能家居设备的语音识别更加精准。
三、智能家居中基于深度学习的语音识别算法实践在智能家居中，我们可以通过语音识别算法来实现对智能家居设备的控制。
与传统的语音识别算法相比，基于深度学习的语音识别算法的效果要更好。
在智能家居中，基于深度学习的语音识别算法的应用包括：（1）语音交互控制用户可以通过说话的方式与智能家居设备进行交互，并且可以使用语音控制来控制智能家居设备。
例如：用户可以通过语音控制空调的打开和关闭，来改变房间的温度。
（2）语音识别链接基于语音识别技术，可以实现智能家居设备的自动链接。
比如：当用户说出“晚安”这个词时，所有的电器将会自动关闭。
（3）语音播报基于语音识别技术，智能家居设备可以做出相应的反应。
例如：当用户说出“今天天气怎么样”这个话语时，智能家居设备可以通过TTS功能进行天气播报。
语音识别算法原理及其实现方法
语音识别是一种技术，它能够把人类语音转化为文字或指令，用于控制设备、发送信息或者实现其他功能。
这种技术被广泛应用于许多领域，包括语音助手、自动翻译、远程控制等。
下面我们来介绍语音识别算法的基本原理以及实现方法。
一、语音识别算法原理语音识别算法的主要原理是通过音频信号处理技术，提取出语音信号中的特征，并将其与已知的语音模式进行比较，以识别出说话者的意图。
主要步骤包括特征提取、声学模型建立、声学模型匹配和结果输出。
1. 特征提取：首先需要对语音信号进行特征提取，将语音信号转换为便于处理的数学特征。
常见的特征包括短时傅里叶变换（STFT）、梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。
2. 声学模型建立：接下来建立声学模型，也就是从已知的语音样本中学习语音的模式。
常见的声学模型有隐马尔科夫模型（HMM）和深度学习模型等。
3. 声学模型匹配：通过声学模型匹配，将提取的特征与声学模型进行匹配，以确定语音的类别。
4. 结果输出：根据匹配结果输出相应的指令或信息。
二、语音识别算法实现方法实现语音识别算法的方法有很多种，其中比较常见的方法包括基于传统算法的方法和基于深度学习的方法。
1. 基于传统算法的方法：这种方法通常使用声学模型和语言模型进行语音识别。
首先，使用声学模型对输入的语音信号进行特征提取和匹配，然后使用语言模型对匹配结果进行解释和输出。
这种方法需要大量的手工标记数据和专业知识，但实现简单，性能稳定。
2. 基于深度学习的方法：近年来，深度学习在语音识别领域得到了广泛应用。
基于深度学习的方法通常使用深度神经网络（DNN）或循环神经网络（RNN）进行特征学习和建模。
这种方法需要大量的无标注数据，但性能通常优于传统方法，并且具有自学习能力。
在实际应用中，我们通常会结合传统方法和深度学习方法，以提高语音识别的准确性和效率。
此外，为了提高语音识别的性能，我们还可以使用一些优化技术，如降噪、回声消除、声学模型参数优化等。
总的来说，语音识别算法的实现需要深入理解算法原理和实现方法，同时需要大量的数据和计算资源。
噪声环境下的语音识别算法研究
噪声环境下的语音识别算法研究一、引言随着智能语音助手、语音识别技术在日常生活中的广泛应用，语音识别技术已经成为人工智能领域的一个热门研究方向。
在实际应用场景中，语音识别技术往往会面临各种复杂的噪声环境，如街道上的交通噪音、人群的喧闹声、工业设备的机械噪音等，这些噪声都会对语音信号的质量和识别准确性造成影响，因此如何在噪声环境下提高语音识别的准确度成为一个迫切需要解决的问题。
二、噪声环境下的语音识别挑战在噪声环境下进行语音识别，面临着多方面的挑战。
首先是噪声会改变语音信号的谐波结构和频谱特征，降低语音信号的可辨识性。
其次是噪声会干扰信号的时域和频域特征，使得语音信号的频谱平滑度降低，共振峰位置偏移，极大地增加了识别困难度。
噪声还会改变语音信号的能量分布，使得语音信号的高能量部分减弱，低能量部分增强，导致语音信号的动态范围降低，从而对语音识别算法的效果产生不利影响。
三、噪声环境下的语音识别算法为了解决噪声环境下的语音识别问题，研究人员提出了多种算法和方法。
常用的方法包括：1. 噪声抑制噪声抑制是通过对语音信号进行滤波或者变换来减弱噪声对语音信号的干扰。
常用的噪声抑制方法包括谱减法、频域抑制法、时域抑制法等。
这些方法可以有效地减弱噪声对语音信号的影响，提高语音识别的准确度。
2. 特征增强特征增强是通过对语音信号的特征进行增强，使得语音信号在噪声环境下更易于识别。
常用的特征增强方法包括倒谱平滑、频谱增强、自适应预加重等。
这些方法可以提高语音信号的可辨识性，降低噪声干扰。
3. 模型优化模型优化是通过对语音识别模型进行改进，使得模型能够更好地适应噪声环境下的语音信号。
常用的模型优化方法包括改进神经网络结构、引入噪声模型进行训练、使用多模态信息进行辅助等。
这些方法可以提高语音识别模型对噪声环境下语音信号的鲁棒性，从而提高识别准确度。
四、研究现状及未来发展趋势目前，噪声环境下的语音识别算法研究取得了一定的进展，但仍然存在一些问题和挑战。
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动态时间规正法(DTW)的计算实例
•DTW算法(部分优化法) g(ck)=g(ik,jk)=g(i,j)=
D(T,R)= g(I, J)/(I+J)
{g(i-1, j)+ d(i, j)
min g(i-1, j-1)+2d(i, j)
g(i, j -1)+ d(i, j)
(ik-1, jk) ck=(ilk, jk) (ilk, jk-1)
制信号各频率中超过fs/2的所有分量；抑制50hz 交流电源干扰。
• 2.1.2 语音信号的预加重
对于语音信号的频谱，通常是频率越高幅
值越小，在语音信号的频率增加两倍时，其功率 谱的幅度下降6dB。因此必须对高频进行加重处 理，一般是将语音信号通过一个一阶高通滤波器 1-az-1，即为预加重滤波器。其目的是滤除低频 干扰，特别是50Hz到60Hz的工频干扰，将对语
Part 3 特征参数的提取与仿真
• 基本的特征参数主要有:能量、幅度、过零 率、频谱、倒谱和功率谱等。
• 常用的常用的语音识别参数有线性预测参 数(LPC)，线性预测倒谱参数(LPCC)和Mel 尺度倒谱参数(MFCC)等。
3.1 LPC(线性预测系数)
模拟人发音器官的声管模型，是一种基于语音合成的 参数模型。在语音识别系统中很少直接使用LPC系统，而 是由LPC系数推出的另一种参数LPCC。
音识别更为有用的高频部分进行频谱提升。
• 2.1.3 加窗
语音信号是一种典型的非平稳信号 ，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 。
为了保持语音信号的短时平稳性，利用窗函 数来减少由截断处理导致的Gibbs效应。用的最多 的三种为矩形窗、汉明窗(Hamming)和汉宁窗 (Hanning)。其窗函数如下，式中的N为窗长，一
• 取对数：计算Pm的自然对数，得到Lm，m=0,1,……M1；
• 离散余弦变换：对Lm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D0，取D1， D2，……，Dk作为MFCC参数。
Part4 模式匹配法与仿真
• DTW(Dynamic Time Warping，动态时间规整) 语音识别中较为经典的一种算法。 它寻找一个规整函数，将测试矢量的时间轴i 非线性地映射到参考模板的时间轴j上，并使该函 数满足：
LPCC（线性预测倒谱系数)是LPC在倒谱域中的表示。 该特征是基于语音信号为自回归信号的假设，利用线性预 测分析获得倒谱系数。LPCC的优点是计算量小，易于实 现，对元音有较好的描述能力，缺点是对辅音描述能力较 差。
Lpc线性预测仿真
• LPC模型是基于发音模型建立的，LPCC系 数也是一种基于合成的系数，这种参数没 有充分利用人耳的听觉特性。实际上，人 的听觉系统是一个特殊的非线性系统，它 响应不同频率信号的灵敏度是不同的，基 本上是一个对数的关系。
语音
信号
预处理
FFT
| |2
Mel滤波器组
Log
MFCC
DCT
系数
• 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；
• 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)；
• 将功率谱通过滤波器组：计算S(n)通过M个Hm(n)后所 得的功率值，即计算S(n)和Hm(n)在各离散频率点上的 乘积之和，得到M个参数Pm，m=0,1,……M-1；
端点检测仿真
2.3 复倒谱和倒谱
复倒谱是x(n)的Z变换取对数后的逆Z变换，其 表达式如下:
^
x Z 1[ln Z[x(n)]]
倒谱c(n)定义为x(n)取Z变换后的幅度对数的逆Z 变换，即
c(n) ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱz1[ln | X (z) |]
浊音信号的倒谱中存在着峰值，它的出现位置 等于该语音段的基音周期，而清音的倒谱中则不 存在峰值。利用这个特点我们可以进行清浊音的 判断，并且可以估计浊音的基音周期。
语音识别算法研究
主要内容
• Part 1 语音识别系统简介 • Part 2 语音信号的预处理和端点检测 • Part 3 特征参数的提取与仿真 • Part 4 模式匹配法与仿真
Part 1 语音识别系统简介
• 1.1 语音识别系统的分类 按发音方式： 孤立词语音识别系统，连接词语音识别系统、
般等于帧长。
• 矩形窗
窗函数的种类
• 汉明窗(Hamming)
语音信号预处理的仿真
加窗处理（汉明窗）
• 2.2 端点检测
语音端点检测是指用计算机数字处理技术从包 含语音的一段信号中找出字、词的起始点及结束 点，从而只存储和处理有效语音信号。
进行端点检测的基本参数主要有短时能量、幅 度、过零率和相关函数等。端点检测最常见的方 法是短时能量短时过零率双门限端点检测。
• 3.2 MFCC系数
MFCC系数即Mel尺度倒谱系数(Mel-scaled Cepstrum Coefficients) ，是一种能够比较充分利 用人耳的特殊感知特性的系数。
MFCC系数和线性频率的转换关系是：
f mel
2595log10
(1
f) 700
MFCC系数也是按帧计算的 ，流程如下：
N
D mind (T (in ), R((in ))) (in ) in 1
D就是处于最优时间规整情况下两矢量的距离。 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时累积距离 最小所对应的规整函数，这就保证了它们之间存 在的最大声学相似性。
动态时间规正法(DTW)的原理
j=i+r
F Ck=(ilk, jk)
C1=(1, 1)
t1 t2 t3
j=i-r
ti
T
tI i
动态时间规正法(DTW)的具体解法
(1)约束条件
(ik-1, jk) ck=(ilk, jk)
F ={c1,c2,…,cK} ck=(ik,jk) (2)D(F)式中分母部独立处理 D(F)= ∑{d(ck)wk}
连续语音识别系统 按应用对象： 特定人和非特定人识别系统 按识别词汇量： 小词汇量、中等词汇量和大词汇量识别系统。
• 1.2 语音识别系统的原理框图
Part 2 语音信号预处理和端点检测
• 2.1 预处理
2.1.1 信号的采样 语音识别时常用的采样频率为8KHZ，10KHZ，
16KHZ 。 语音信号在采样之前要进行预滤波的目的：抑
F 2 19 1 20 7 23 5 26 E 1 17 5 22 1 16 6 22
R D 4 16 7 18 2 15 4 19
C 5 12 2 11 4 15 3 16 B 3 7 4 9 8 17 2 13 A 2 4 1 5 5 10 1 11
12 3 4
T
Zn sgn[x[m] sgn[x(m 1)] w(n m) m
其中，sgn[]为符号函数，
sgn x(n)
1, x( n)0 1, x ( n) 0
短时能量和过零率的应用:
• 区分清音段和浊音段的特征参数
• 在信噪比较高的情况下，可用作区分有声和无声 的依据
• 作为辅助的参数用于语音识别中
2.2.1 短时能量
对第n帧语音信号的短时能量En的定义为：
n
En [x(m)w(n m)]2
[x(m)w(n m)]2
m
mn N 1
X（n）为原样本序列在窗函数所切
取出的第n段短时语音，N为帧长。
• 2.2.2 短时平均过零率
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，定义语音信号的短时过零率Zn为：
(1)时间伸缩函数 F
j
F ={c1,c2,…,cK}
ck=(ik,jk)
rJ
(2)F 的累加距离 D(F)
rj
D(F)= ∑{d(ck)wk}
R
k
∑wk
k
r2
d(ck)=d(ik,jk)
r1
(3)最佳匹配失真测度D(T,R)
D(T,R)=min{D(F)} F
时间伸缩函数
匹配窗 CK=(I, J)
k
∑(I+J)
k
(3)DTW算法(部分优化法)
g(ck)=g(ik,jk)=g(i,j)=
D(T,R)= g(I, J)/(I+J)
(ilk, jk-1)
r4 r3 r2 r1
t1 t2 t3 t4 t5
{g(i-1, j)+ d(i, j)
min g(i-1, j-1)+2d(i, j)
g(i, j -1)+ d(i, j)