基于Matlab的语音识别系统的设计
I 摘 要
语音识别主要是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。语音识别技术既是国际竞争的一项重要技术，也是每一个国家经济发展不可缺少的重要技术支撑。本文基于语音信号产生的数学模型，从时域、频域出发对语音信号进行分析，论述了语音识别的基本理论。在此基础上讨论了语音识别的五种算法：动态时间伸缩算法(Dynamic Time Warping，DTW)、基于规则的人工智能方法、人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)方法、隐马尔可夫(Hidden Markov Model，HMM)方法、HMM和ANN的混合模型。重点是从理论上研究隐马尔可夫(HMM)模型算法，对经典的HMM模型算法进行改进。
语音识别算法有多种实现方案，本文采取的方法是利用Matlab强大的数学运算能力，实现孤立语音信号的识别。Matlab 是一款功能强大的数学软件，它附带大量的信号处理工具箱为信号分析研究，特别是文中主要探讨的声波分析研究带来极大便利。本文应用隐马尔科夫模型(HMM) 为识别算法，采用MFCC(MEL频率倒谱系数)为主要语音特征参数，建立了一个汉语数字语音识别系统，其中包括语音信号的预处理、特征参数的提取、识别模板的训练、识别匹配算法；同时，提出利用Matlab图形用户界面开发环境设计语音识别系统界面，设计简单，使用方便，系统界面友好。经过统计，识别效果明显达到了预期目标。
关键词：语音识别算法；HMM模型；Matlab；GUI
ABSTRACT
Speech Recognition is designed to allow machines to understand what people say,and
accurately identify the contents of voice to execute the intent of people.Speech recognition
technology is not only an important internationally competed technology,but also an
indispensable foundational technology for the national economic development.Based on the
mathematical model from the speech signal,this paper analyze audio signal from the time
domain,frequency domain proceeding,and discussed the basic theory of speech recognition
technology.Five algorithm are discussed:Dynamic Time Warping(DTW)、Rule-based Artificial
Intelligence,Artificial Neural Network(ANN),Hidden Markov Model(HMM),HMM combined
with ANN.The focus is put in the theoretical studies of Hidden Markov(HMM) model
algorithm,and the classical HMM algorithm is improved.
Speech recognition algorithm is realized in various programs,this article taking the method
is to use Matlab powerful mathematical operation ability to realize the recognition of speech
signal isolation. Matlab is a powerful mathematic software with a mass of toolboxes dealing with
signal processing. It gives a terrific shortcut to the research of signal processing,especially the
wave analysis. We can characterize the sound with key parameters such as intensity, frequency
etc. In this paper, hidden Markov model (HMM) recognition algorithm using MFCC (MEL
II frequency cepstral coefficients) as the main voice characteristic parameters, the establishment of
a Chinese digital speech recognition system, including the preprocessing of the speech signal,the
extraction of characteristic parameters the training of the recognition template,identifying
matching algorithm;the same time,the use of Matlab graphical user interface development
environment designed speech recognition system interface,is designed to be simple,easy to
use,friendly interface. Besides,to have a simple exploration of the voice recognition is another
target.After statistics,recognition result obviously is made out as the expected goal.
Key words：Speech recognition algorithm；HMM model；Matlab；GUI
III 目录
一、前言 ................................................................................................................................ 1
1.1语音识别的发展历史 .............................................................................................. 1
1.2语音识别研究现状 .................................................................................................. 1
1.3语音识别系统的分类 .............................................................................................. 2
1.4语音识别系统的基本构成 ...................................................................................... 3
1.5语音识别技术难点 .................................................................................................. 3
1.6语音识别发展前景 .................................................................................................. 4
二、语音信号分析 ................................................................................................................. 4
2.1语音学知识 .............................................................................................................. 4
2.1.1音素和音节 .................................................................................................. 5
2.1.2汉语的声调 .................................................................................................. 5
2.1.3语音信号产生模型 ...................................................................................... 6
2.2语音信号数字化和预处理 ...................................................................................... 7
2.2.1数字化 .......................................................................................................... 7
2.2.2预加重处理 .................................................................................................. 7
2.2.3防混叠滤波 .................................................................................................. 8
计算机语音处理技术在教学中应用
计算机语音处理技术在教学中的应用
摘 要：随着计算机技术的发展，计算机对语音处理的速度越来越快，语音处理质量也越来越好，计算机的普及率目前已很高，在教学中，计算机取代传统录音设备已是必然趋势。本文以microsoft
speech sdk开发包为基础，采用c#、c++及matlab编程技术实现口语与听力教学软件的设计，以促进计算机人机对话在语音教学中的应用。
关键字：程序设计 c# c++ matlab 语音识别出 口语 听力 测试
评价 人机对话
现在语言教学中，听力与口语的教学已占据非常重要的地位，传统语言教学中，常常使用磁带录音机进行听力与口语的训练与测试，这种模式存在着明显的不足：第一，录音时前期准备工作量大，训练、测试周期长，反馈不及时；第二，技术难度较大。一般要经过材料准备、设备调试、教师朗读、录音、试听、翻录等过程，通常需要电教人员与教师配合完成；第三，录音放音设备的保养与维护工作量大，一般学校录音设备配备又少，会正确使用人员又不多，不能满足教师及时的需要，且有的设备年代较久，设备状态不佳；第四，磁带录音不便于编辑且效音质效果不好，还不便于保存；第五，磁带录音一般只用于学生在期中与期末的测试，而平时训练则很少使用。
随着计算机技术的发展，特别是音频处理技术的发展，使计算机用于听力、口语的训练与测试成为可能，目前江苏已采用人机对话的方式进行中考口语听力测试，这就迫切要求学校能适应这种人机对话考试的要求，因此基于计算机人机对话的语口语、听力的训练，将以强大的优势取代传统录音教学方式，这种方式的优势主要表现在以下几个方面：第一，在设备配置上无需专门的录音设备，只要有中等配置要求的计算机、灵敏度高一点的话筒及耳机，就能实现高质量的录音、放音效果，且易于对语音的编辑处理；第二，既可以方便生成听力所需的语音文件，又可以用于学生人机对话的训练与测试；第三，利用计算机的网络功能方便学生在线学习及师生的交流。
基于改进型DTW算法和MFCC的语音识别
基于改进型DTW算法和MFCC的语音识别
陈孟元
【摘 要】采用模式匹配的识别技术,建立孤立词语音识别系统,基于MATLAB环境对0～9这10个数字语音进行仿真实验.在提取MFCC的基础上,整合差分倒谱参数作为语音的特征参数,并对现有的DTW算法加以改进,节省了系统匹配的计算时间,使其具有一定的鲁棒性.分别采集普通话语音和湖北、闽南、安徽3地方言的语音数据,体现了数据的完备性和系统的适用性.实验结果表明,基于改进型DTW算法和MFCC的语音识别系统具有较高识别率,取得了良好效果.
【期刊名称】《安徽工程大学学报》
【年(卷),期】2014(029)001
【总页数】5页(P53-57)
【关键词】语音识别;改进型DTW;差分倒谱参数软件;MATLAB
【作 者】陈孟元
【作者单位】安徽工程大学安徽省电气传动与控制重点实验室,安徽芜湖 241000
【正文语种】中 文
【中图分类】TN912.3;TP392.42
语音识别是通过机器识别将语音信号转变为相应的文本或命令的技术，属于多维模式识别和智能接口的范畴［1－2］.近年来，语音识别研究取得了广泛关注和显著进步，其中小码本的孤立词语音识别系统识别率高，在工业命令控制、个人信息确认及个人移动通信呼叫等应用场合具有广阔前景［3－5］.孤立词语音识别系统的识别单元是孤立发音的单词，在训练阶段熟悉和记忆说话人的语音特征，建立参考模板库，在识别阶段通过比对测试将具有最大声学相似性的模板作为输出结果［6］.为了提高系统的识别率和识别速度，并使系统对语音的地域差别具有较强的适应性，在特征参数提取和模板匹配过程中，对DTW（动态时间归整［7］，Dynamic Time Warping）算法和 MFCC（梅尔频率倒谱系数［8］，Mel
Frequency Cepstrum Coefficient）进行改进，基于MATLAB环境下的实验表明，该系统对于来自不同地域的语音具有较高识别水平.
朝鲜语紧急呼叫号码的语音识别系统研究
朝鲜语紧急呼叫号码的语音识别系统研究
摘要：朝鲜语是我国目前适用范围较为广泛、使用人口较多的一种少数民族语言。朝鲜语紧急呼叫号码的语音识别软件，采用语音命令来呼叫号码，能够准确识别拨叫号码，在特定场合可以起到至关重要的作用。将语音控制指令范围设定为报警求助、火警等词汇的识别中，实现了朝鲜语紧急呼叫号码语音识别系统的软件算法部分。通过对信号处理的每个步骤和朝鲜语数字连读问题进行深入分析及研究，选择DTW（动态时间弯曲）算法作为该软件的核心算法。Matlab实验结果表明，采用的语音识别过程及算法可以准确地对录制的朝鲜语紧急呼叫号码进行识别。
关键词：语音识别；孤立词；动态时间规整；朝鲜语
0引言
语音识别是让机器自动识别和理解语音信号，并把语音信号转化为相应的文本或命令的技术[1]。语音识别技术的解决将不仅使计算机成为普通百姓得心应手的工具，而且对于许多机器的操作、生产过程的控制，还有通信、口语机器翻译等领域来说，语音识别都大有用武之地[2]。目前，信息产业发展迅速，方便、快捷、高效的电子产品越来越受到用户的青睐。语音识别作为人机交互的一项关键技术，具备了这样的特点，特别在一些特定的环境或是对于一些特定的人，语音识别可以带来很大的方便。语音识别系统实际上属于一种模式识别系统，它包括特征提取、模式匹配、参考模式库等基本单元，其原理如图1所示。
输入的模拟语音信号首先进行预处理，包括预加重、分帧处理、数模转换、自动增益控制等过程。为了从每一个词条中提取出随时间变化的语音特征序列，作为一个模型保存为参考模板，就要对预处理后的语音信号进行特征参数提取。待识别的语音信号同样经过特征参数提取后生成测试模板。对语音的识别过程即是将测试模板与参考模板进行匹配的过程，识别结果即是相似率最高的一个参考模板。对于输入信号计算测定，再根据若干准则和专家知识，来判决选出最终结果并由识别系统输出。语音识别系统设计要考虑服务对象、词表大小、工作环境、发音方式、任务性质等许多因素，不同的应用需要采用不同的方法实现，才能达到理想的效果[3]。本文所采用的朝鲜语紧急呼叫号码的语音识别系统采用后文所述的几个步骤和方法。
语音信号处理及matlab仿真实验总结
语音信号处理及matlab仿真实验总结
语音信号处理是利用数字信号处理技术对语音信号进行分析、处理和改进的过程。语音信号是不规则的波形，其包含了很多信息，如语音的音高、音调、音色、语速、语气等，因此语音信号处理是一项非常重要的技术。
语音信号处理的一般流程包括语音信号采集、预处理、特征提取、模型建立和应用，其中预处理包括信号增强、降噪、去混响等，特征提取包括时域特征、频域特征和时频域特征，模型建立包括声学模型和语言模型等。
为了更加深入地掌握语音信号处理技术，我们进行了一些matlab仿真实验。我们首先学习了语音信号的采样和量化过程，并使用matlab软件对语音信号进行了仿真采样和量化，了解了采样率和分辨率等概念，还了解了量化噪声的影响。
其次，我们学习了语音信号的基本特征提取技术，并用matlab仿真实现了时域特征、频域特征和时频域特征的提取，如时域的短时能量和短时过零率、频域的傅里叶变换和倒谱系数、时频域的小波变换等。
最后，我们学习了基于模型的语音信号处理技术，如基于隐马尔可夫模型、高斯混合模型、人工神经网络等模型的语音识别、语音合成等应用，并用matlab进行了相关的仿真实验。 总之，语音信号处理是一项非常重要的技术，它可以在语音识别、语音合成、语音压缩、语音增强等领域得到广泛应用。通过学习语音信号处理及matlab仿真实验，我们了解到了它的基本理论和应用方法，并得到了一些实践经验，这对我们今后的学习和工作将具有很大的指导意义。
毕业设计(论文)-利用HMM技术实现基于文本相关的语音识别设计
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内蒙古科技大学
本科生毕业设计说明书（毕业论文）
题 目:利用HMM技术实现基于文本相关的语音识别
学生姓名:
学 号:
专 业:电子信息工程
班 级:信息2003-4班
指导教师: 最新精品文档，知识共享！
摘要
语音识别作为一个交叉学科，具有深远的研究价值。语音识别和语音合成技术已经成为现代技术发展的一个标志，也是现代计算机技术研究和发展的一个重要领域。虽然语音识别技术已经取得了一些成就，也有部分产品面世，但是，大多数语音识别系统仍局限于实验室，远没有达到实用化要求。制约实用化的根本原因可以归为两类，识别精度和系统复杂度。
HMM是一种用参数表示的用于描述随机过程统计特性的概率模型，它是由马尔可夫链演变来的，所以它是基于参数模型的统计识别方法。它是一个双重随机过程——具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集，每个函数都与链中一个状态相关联。“隐”的过程通过显示过程所产生的观察符号序列来表示，这就是隐马尔可夫模型。
本文主要介绍了语音识别的预处理，隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models，HMM）和语音识别的基础理论和发展方向。对数字0～9的识别进行了详细的Matlab语言实现。
关键词：HMM；文本相关；语音识别 最新精品文档，知识共享！
Abstract
As an interdisciplinary field, speech recognition is theoretically very valued .Speech
recognition has become one of the important research fields and a mark of the
development of science. Although speech technology has got some achievements, most
麦克风阵列声源处理 波束成形法matlab
麦克风阵列声源处理和波束成形法在声学信号处理领域中扮演着重要的角色。通过利用麦克风阵列的多个麦克风来获取声音信号，并且根据波束成形法对声音进行处理，可以实现对声源的定位、分离和增强，从而在语音识别、语音通信、音频录制等应用中发挥重要作用。本文将对麦克风阵列声源处理和波束成形法进行全面的评估和探讨，以及共享对这一主题的个人观点和理解。
一、麦克风阵列声源处理
1.1 麦克风阵列的原理和结构
麦克风阵列是由多个麦克风组成的一种声学传感器系统，可以在空间上对声音进行采集和处理。它通常由均匀排列的麦克风单元组成，每个麦克风单元之间的位置和间距都是预先设计好的，以便实现对声源的准确定位和分离。麦克风阵列可以使用不同的拓扑结构，如线性阵列、圆形阵列等，以适应不同的应用需求。
1.2 麦克风阵列的声源定位和分离
通过对麦克风阵列采集到的声音信号进行处理和分析，可以实现对声源的定位和分离。常用的方法包括波束成形、自适应信号处理、时域盲源分离等。这些方法可以根据麦克风阵列采集到的信号特点，对声源进行空间定位和分离，从而实现对复杂环境下多个声源的有效处理。
1.3 麦克风阵列声音增强和降噪 在实际应用中，麦克风阵列可以用于对声音进行增强和降噪。通过对采集到的声音信号进行处理，可以有效地提取和增强感兴趣的声音信号，同时抑制噪音和干扰声音，从而提高语音识别和通信的质量。
二、波束成形法在声源处理中的应用
2.1 波束成形方法的基本原理
波束成形法是一种基于阵列信号处理的方法，通过对阵列接收到的信号进行加权和叠加，可以实现对特定方向上声源的增强，从而形成一个波束。波束成形法可以通过调整加权系数，实现对不同方向上声源的响应，从而实现对多个声源的定位和分离。
2.2 波束成形方法的实现与优化
波束成形方法在实际应用中需要考虑到不同方向上声源的信号特点和空间分布，以及阵列的结构和性能参数。对于不同的应用场景，波束成形方法需要进行优化设计，包括阵列几何结构的选择、加权系数的计算和调整等，以实现对声源的有效处理和增强。
MATLAB语音信号处理
MATLAB语⾳信号处理
数字信号处理课设，我们使⽤MATLAB对语⾳信号进⾏了⼀系列处理，并将其所有功能集中于下图界⾯中：
这个界⾯涉及功能众多，其中包括语⾳信号的观察分析、⾳⾊变换、AM调制解调、减抽样、加噪去噪、相频分析和幅频滤波等，最重要的是对MATLAB中函数的掌握，通过不
同函数的组合实现你想要实现的功能。
本篇不会给出整个界⾯的程序，下⾯会分块给出每个功能的程序，整个界⾯只需GUI设计界⾯⽂件、定义结构体并把对应键程序打进去即可。
1、语⾳信号的采集
1.1题⽬要求
使⽤windows下的录⾳机录制⼀段语⾳信号、⾳乐信号或者采⽤其他软件截取⼀段⾳乐信号（要求：时间不超过5s，⽂件格式为WAV。）
① 请每位同学都参与录⾳，内容⾃定。
② 使⽤wavread语句读取语⾳/⾳乐信号获取抽样率；（注意：读取的信号是双声道信号，即为双列向量，需要分列处理）；
③ 输出时域语⾳/⾳乐信号的波形。
④ 实现对录⾳信号的声⾳⼤⼩的调节。
⑤ 实现对两种语⾳/⾳乐信号的混⾳⾳效。
⑥ 实现⾳乐信号的回⾳⾳效。
1.2设计内容及⽅案
① 读取⾳频信号：我是通过wavread函数读取.wav⽂件的⽅式来获得，当然⾸先要⾃⼰创建⼀个.wav⾳频，我是通过电脑录⾳⽣成.mp3然后格式⼯⼚转成.wav的，需保存到同⼀
⽂件夹下。
② 分声道处理：⼀般⾳乐和语⾳信号都是双声道信号，时域和频谱图会有两个颜⾊，所以要取单列来分析，通过x1=x(:,1)语句来实现。
③ 画时域波形图：⽤plot函数来画图，注意横坐标为时间t。
④ ⾳量⼤⼩调节：通过将⾳频直接乘⼀个系数来实现调⾳量。
⑤ 混⾳和回声：混⾳即将两个⾳频相加，要相加就得保证矩阵⼀样，所以要通过截取并补零矩阵来实现；回声是把三个信号叠加，这三个信号在不同位置补零⾳量也逐渐变⼩，
就可以实现回声。
⑥ 播放声⾳：本题我使⽤wavplay来播放声⾳，会有警告，后⾯的题我⽤sound⽐较好。
1.3程序源码及注释
matlab对语音信号的处理及分析
Matlab对语音信号的处理及分析 摘要：Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以将声音文件变换为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，如数字滤波，时域和频谱分析等，他的信号处理与分析工具箱为语音信号的处理和分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析。 关键词：Matlab、语音信号、数字滤波、信号处理 Matlab for speech signal processing and analysis Zhu hao (College of Physics and Electronic Engineering Information Wenzhou university) Abstract: Matlab language is a data analysis and processing functions are very powerful computer application software, sound files which can be transformed into discrete data files, then use its powerful ability to process the data matrix operations, such as digital filtering,when domain and frequency domain analysis and so on. Its signal processing and analysis toolkit for voice signal analysis provides a very rich feature function, use of these functions can be quick and convenient features complete voice signal processing and analysis. Keywords: Matlab，Voice Signal，Digital filtering，The signal processing 正文： 1. 引言 随着社会文化的进步和科学技术的发展，人类开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音处理技术，使人们能更加有效地产生、传输、存储、和获取语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义，因此，语音信号处理正越来越受到人们的关注和广泛的研究。 2.1原始语音信号采样后的时域、频域分析（以”西野加奈 - Best Friend”该歌为例） 1） 时域波形源程序： z1= wavread('E:\KuGou\西野加奈 - Best Friend.wav') sound(z1,22050); figure(1); plot(z1);
机器学习概述课程设计报告材料(MATLAB人脸识别)
机器学习概述课程设计报告
题目：MATLAB人脸识别系统
姓 名：**
学 号：**
专 业：**
时 间：2015/8/7
目 录
一、 课程设计的目的 ..............................................................................
二、 设计的容与要求 ..............................................................................
三、 详细设计 ..........................................................................................
四、 课程设计的总结 ..............................................................................
五、 参考文献 ..........................................................................................
一. 课程设计的目的
人脸识别作为一项新兴的科学研究项目，有着广泛的应用前景，而且随着计算机技术的更新发展，它的科学研究价值也越发凸显。经过几十年的研发探讨，世界各大研究结构的研发人员的不断努力下，人脸识别技术一已取得丰硕的成果，可在一定限制条件下完成人脸的自动识别。这些成果的取得更促进了人们对人脸识别这一课题的深入研究。
在电子商务飞速发展的今天，人脸识别系统的畴一不足以涵括人脸识别的应用围，在数字图像处理、视频领域、基于容的检索等方面有着重要的应用价值。。
MATLAB处理语音信号
MATLAB处理语⾳信号
⼀、实验项⽬名称
语⾳信号的处理
⼆、实验⽬的
综合运⽤数字信号处理课程的理论知识进⾏频谱分析以及滤波器设计，通过理论推导得出相应结论，并进⾏计算机仿真，从⽽复习巩固了课
堂所学的理论知识，提⾼了对所学知识的综合应⽤能⼒。
三、实验内容
1. 语⾳信号的采集
2. 语⾳信号的频谱分析
3. 设计数字滤波器和画出频率响应
4. ⽤滤波器对信号进⾏滤波
5. ⽐较滤波前后语⾳信号的波形及频谱
6. 回放语⾳信号
四、实验具体⽅案
1.语⾳信号采集
录制⼀段语⾳信号并保存为⽂件，长度控制在1秒，并对录制的信号进⾏采样；录制时使⽤Windows⾃带的录⾳机。
采样是将⼀个信号（即时间或空间上的连续函数）转换成⼀个数值序列（即时间或空间上的离散函数）。采样定理指出，如果信号是带
限的，并且采样频率⾼于信号带宽的两倍，那么，原来的连续信号可以从采样样本中完全重建出来。如果信号带宽不到采样频率的⼀半（即
奈奎斯特频率），那么此时这些离散的采样点能够完全表⽰原信号。⾼于或处于奈奎斯特频率的频率分量会导致混叠现象。⼤多数应⽤都要
求避免混叠，混叠问题的严重程度与这些混叠频率分量的相对强度有关。
⽤Windows⾃带录⾳机录⼊⼀段⾳乐，2秒钟，⽤audioread读取⾳频内容，这⾥不使⽤waveread是因为他要求⾳频⽂件格式为.wav ,并
且我进⾏了尝试但没有成功，画出⾳频信号的时域波形图
[y1,fs] = audioread('F:\MATLAB\ren.m4a');
figure(1);
plot( y1 );
title( 'Ô原语⾳信号时域波形图' );
xlabel( '单位' );ylabel( '幅度' );
2.语⾳信号频谱分析
⾸先画出语⾳信号的时域波形，然后对语⾳信号进⾏频谱分析。在matlab中利⽤fft对信号进⾏快速傅⾥叶变换，得到信号的频谱特性。Matlab的信号处理⼯具箱中的函数FFT可⽤于对序列的快速傅⾥叶变换分析，其调⽤格式是y=fft(x,N)，其中，x是序列，y是序列的