特定人孤立词语音识别系统的仿真与分析
语音识别技术仿真实验计划
语音识别技术仿真实验计划一、实验背景随着信息技术的飞速发展，语音识别技术在众多领域得到了广泛的应用，如智能语音助手、语音控制系统、语音转文字等。
为了深入研究和了解语音识别技术的原理、性能和应用，我们计划开展本次语音识别技术仿真实验。
二、实验目的本次实验的主要目的是通过构建仿真环境，对语音识别技术进行系统的研究和测试，具体包括：1、深入理解语音识别技术的工作原理，包括语音信号的采集、预处理、特征提取、模型训练和识别过程。
2、评估不同语音识别算法和模型的性能，如隐马尔可夫模型（HMM）、深度神经网络（DNN）等。
3、分析影响语音识别准确率的因素，如语音质量、口音、噪声环境等，并探索相应的优化策略。
4、培养学生的实践能力和创新思维，提高其在语音信号处理和模式识别领域的综合素养。
三、实验设备和软件1、硬件设备计算机：配置较高的台式机或笔记本电脑，具备足够的计算能力和内存。
麦克风：用于采集语音信号，保证音质清晰。
音箱：用于播放语音样本，以便进行效果评估。
2、软件工具Python 编程语言：作为主要的开发语言，具备丰富的科学计算和机器学习库。
TensorFlow 或 PyTorch 框架：用于构建和训练深度学习模型。
SpeechRecognition 库：提供语音识别的基本功能和接口。
Audacity 音频编辑软件：用于对语音样本进行预处理和分析。
四、实验数据集1、选择合适的公开数据集，如 TIMIT、LibriSpeech 等，这些数据集包含了丰富的语音样本和标注信息，能够满足实验的需求。
2、对数据集进行预处理，包括音频文件的格式转换、裁剪、去噪等操作，以便后续的处理和分析。
五、实验内容和步骤1、语音信号的采集与预处理使用麦克风采集不同人的语音样本，包括清晰语音和在噪声环境下的语音。
对采集到的语音信号进行预处理，如预加重、分帧、加窗等，以提高信号的质量和稳定性。
2、语音特征提取研究和比较不同的语音特征提取方法，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码系数（LPC）等。
基于DTW算法语音识别系统的仿真及DSP实现
ｍｅ ｎ ｔ ｓ ａ ｎ ｄ ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｄ ｅ ａ ｇ ｏ ｏ ｄ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｎ ｃ ｅ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ．
【 Ｋ ｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ 】Ｄ Ｔ Ｗ；ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ｌ ａ ｓ ｕ ｂ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ； Ｄ Ｓ Ｐ； ａ ｕ ｄ ｉ ｏ ｃ ｈ ｉ ｐ
ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ． Ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ， ｔ ｈ ｅ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌ ｓ ｕ ｂ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｉ ｎ ｒ ｆ ｏ ｎ ｔ ｅ ｎ ｄ ｄ ｅ ｎ ｏ ｉ ｓ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ， ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｃ ａ ｒ ｒ ｉ ｅ ｄ ｏ ｎ ｂ ｙ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ ， ａ ｎ ｄ ａ ｋ ｉ ｎ ｄ ｏ ｆ ｉ ｓ ｏ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｉ ｓ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｅ ｄ ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ｉ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ １ ６ ｄ ｉ ｇ ｉ ｔ ｌ ａ ｓ ｉ ｎａ ｇ ｌ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｏ ｒ ｎ ａ ｍｅ ｄ Ｔ ＭＳ ３ ２ ０ ＶＣ ５ ５ ０ ９ ． Ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｃ ａ ｎ ｍｅ ｅ ｔ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｌ— ａ ｔ ｉ ｍｅ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｒ ｅ ｑ ｕ ｉ ｒ ｅ —
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<sup>[1]</sup>。
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<sup>[2]</sup>。
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。
【精品】-一种孤立词语音识别的实现方法及改进
一种孤立词语音识别的实现方法及改进刘丽媛,严家明(西北工业大学电子信息学院,陕西西安 710129)摘 要:通过对特征提取模块2个重要部分:端点检测和线性预测倒谱(L PCC )相关原理的介绍分析,阐述了一种以线性预测倒谱(L PCC )为基础,进行特征提取的孤立词语音识别的具体实现方法,并对该方法所描述的系统进行了软件建模。
通过分析研究,给出了提高识别率的具体改进方案。
最后使用Matlab 软件对相关方法及结论进行了验证,表明该方法确实在传统方法的基础上提高了识别率,且速度较快,具有实用性和良好的硬件可移植性,并讨论了它在一些关键环节的未来实现及改进方向。
关键词:语音识别;特征提取;L PCC ;Matlab中图分类号:TN912.3234 文献标识码:A 文章编号:10042373X (2010)1620109204R ealization and Improvement of Isolated Word Phonetic R ecognitionL IU Li 2yuan ,YAN Jia 2ming(School of Electronic Information ,Northwestern Polytechnical University ,Xi ’an 710129,China )Abstract :An implementation method of the isolated word speech recognition with feature extraction based on the linear prediction cepstrum (L PCC )is elaborated by the analysis of the relevant principles of two important parts (the endpoint detec 2tion and L PCC )of the feature extraction module.The software modeling of the system which is described by the method is carried out.A specific improvement program to improve the recognition rate is given through the analysis.carried on the con 2firmation for the relevant method and conclusion are demonstrated with Matlab software.The demonstration shows that the method can raise the recognition rate indeed based on the traditional method ,and has the characteristics of high 2speed recognition ,good practicability and hardware portability.The direction of the f uture implementation and improvement in some key links is discussed for the method.K eywords :phonetic recognization ;feature extraction ;L PCC ;Matlab收稿日期:2010203230 语音识别是机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本文件或命令的技术,而特征提取阶段是其至关重要的一步。
基于HMM的孤立词（0-9）识别系统实现
基于HMM的孤立词（0-9）识别系统实现摘要：近几十年来，在业内专家学者的努力下语音识别技术取得显著进步，已经从实验室走向市场。
在这个过程中，深度学习和神经网络的发展做出不少贡献，但神经网络依赖大量数据而且神经网络模型具有不确定性，当训练数据与目标数据分布存在差异时识别效果可能非常差。
在一些领域我们对识别系统的精度要求非常高。
我们已经明显感觉到，语音识别技术在工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域都可以发挥重要作用。
探索使用HMM模型来识别孤立词在我们的生活中具有重大意义。
隐马尔可夫模型是成熟的模型，在语音识别，机器视觉等多个领域有着广泛的应用。
隐马尔可夫模型能够很好地为语音等序列数据建模，可以很好地描述序列数据之间的关系。
隐马尔可夫模型与GMM模型的完美融合可以使HMM模型在语音识别中更好地对状态进行建模从而提高识别率。
因为GMM模型的加入使得HMM的观测矩阵更真实地贴近观测概率。
加入GMM的HMM模型经过5个人的数据的训练其识别精确度可以达到87%。
在数据量得到扩充的前提下效果有望达到100%。
关键词隐马尔可夫模型；高斯混合模型；语音识别；状态建模隐马尔可夫模型在语音识别中可以很好地描述一段连续的音频序列。
在隐马尔可夫模型中往往不直接使用音频数据而是把从音频中抽取到的某种特征来近似代替音频。
隐马尔可夫模型的隐马尔可夫性假设使得我们可以计算出某一个状态出现的概率，隐马尔可夫性假设：系统在t时间的状态只与其在时间t-1的状态相关即 P(q i|q i-1，……，q1) = P(q i|q i-1)。
隐马尔可夫的另外一个假设：不动性假设（即某一状态的出现与其所处的具体时间无关可用公式P(q i+1|q i) =P(q j+1|q j)，对任意i，j成立。
这里的q i指的是在第i时刻的状态。
第三个假设：输出独立性假设（即某一时刻的输出仅与当前状态有关）p(O1,……,O T |q1,……,q T)= Πp(O t | q t)。
文献语音检索系统孤立词识别技术的研究
科技信息
０科教视野 ０
Ｓ Ｉ Ｎ Ｅ＆Ｔ Ｃ Ｎ ＯＧ Ｆ ＭＡＴＯＮ ＣＥ Ｃ Ｅ Ｈ ＯＬ ＹＩ ＯＲ Ｎ Ｉ
２０ ０ ７年
第２ ３期
文 语 检索 统 立 别 术的 献 音 系 孤 词识 技 研究
李志 刚 （ 黑龙 江 司法警 官职 业 学 院 黑 龙江 哈尔类 的 语 言 吗 ？ 我 们 能 扔 掉 键 盘 、 标 用 自然 语 言 态 规 划 方 法 成 功 解 决 了 语 音 信 号 特 征 参 数 序 列 比较 时 时长 不 等 的 难 鼠 在 操 纵计 算 机 吗？ 人 与 计 算 机 之 间 能 够 用 自然 语 言进 行 通 信 和 交 流 吗 ？ 题 ． 孤 立 词 语 音 识 别 中 获 得 了 良好 性 能 。所 以 本 系 统 所 采 用 的 模 式 匹配技术是动态时间弯折模式匹配技术 。 随 着 语音 识 别技 术 的发 展 ， 些 梦 想 正 在 变 为 现 实 。 这
６ 代， ０年 计算 机 的应 用 推动 了语 音 识 别 的 发展 。这 时 期 的 重 要 成 词 的识 别 系统 。 果 是 提 出 了 动 态 规 划 （ ｙ ａ ｉ Ｐｏｒｍ ｎ， 称 Ｄ 和 线性 预测 分 析 Ｄ ｎ ｍ ｃ ｒｇａ ｍｉｇ简 Ｐ） ３ ．大 词 汇 量 语 音 识 别 系 统 — — 通 常 包 括 几 千 至 几 万个 词 的 语 音 技 术 （ｉｅｒＰｅｉｔ ｎ 简 称 Ｌ ， 中 后 者 较 好 地 解 决 了语 音 信 号 产 识 别 系 统 。这 些 不 同 的 限制 也 确 定 了语 音 识 别 系统 的 困难 度 。 Ｌｎａ ｒｄｃｉ ， ｏ Ｐ）其 根 据 上 述 分 类 本 文 所 研 究 的 系统 属 于 孤 立 词 、 于 特 定 人 的小 词 基 生 模 型 的问 题 ． 对语 音 识 别 的 发 展 产 生 了 深 远 影 响 。
语音识别
语音识别技术的研究摘要：随着计算机处理能力的迅速提高，语音识别技术得到了飞速发展，其技术的应用正在日益改变着人类的生产和生活方式。
本文介绍了语音识别的基本原理、方法，综述了语音识别系统的分类及语音识别系统模型，并分析了语音识别所面临的问题。
关键字：语音识别,应用,语音识别原理,语音识别系统语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。
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。
语音识别是一门涉及面很广的交叉学科，它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。
语音识别技术正逐步成为计算机信息处理技术中的关键技术．语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。
其应用领域非常广泛，常见的应用系统有：语音输入系统，语音控制系统，智能对话查询系统等。
1 语音识别基础1.1语音识别技术原理语音识别系统本质上是一种模式识别系统。
包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元．它的基本结构如图所示：未知语音经过话筒变换成电信号后加在识别系统的输入端，首先经过预处理．再根据人的语音特点建立语音模型，对输入的语音信号进行分析，并抽取所需的特征，在此基础上建立语音识别所需的模板。
而计算机在识别过程中要根据语音识别的模型，将计算机中存放的语音模板与输入的语音信号的特征进行比较，根据一定的搜索和匹配策略，找出一系列最优的与输入语音匹配的模板。
然后根据此模板的定义，通过查表就可以给出计算机的识别结果。
显然，这种最优的结果与特征的选择、语音模型的好坏、模板是否准确都有直接的关系。
预处理是指在特征提取之前，先对原始语音进行处理，部分消除噪声和不同说话人带来的影响，使处理后的信号更能反映语音的本质特征。
最常用的预处理有端点检测和语音增强。
端点检测是指在语音信号中将语音和非语音信号时段区分开来，准确地确定出语音信号的起始点。
声控系统
ASR的实现及工作原理
训练（Training）：预先分析出语音特征参数，制作语音模板，并存 放在语音参数库中。
• 识别（Recognition）：待识语音经过不训练时相同的分析，得到语 音参数。将它不库中的参考模板一一比较，并采用判决的方法找出最 接近语音特征的模板，得出识别结果。 • 失真测度（Distortion Measures）：在迚行比较时要有个标准，这 就是计量语音特征参数矢量之间的“失真测度”。 • 主要识别框架：基于模式匹配的动态时间规整法（DTW）和基于统 计模型的隐马尔可夫模型法（HMM）。
ASR的分类
二、从说话者不识别系统的相关性可以将识别系统分为为特定人(Speaker Dependent)语音识别、话者自适应(Speaker Adapt)和非特定人 (Speaker Independent)语音识别。 1. 特定人语音识别系统：仅考虑对于与人的话音迚行识别，系统本身只需 要针对特定人迚行语音训练即可； 2. 非特定人语音系统：识别的语音不人无关，通常要用大量丌同人的语音 数据库对识别系统迚行学习； 3. 话者自适应语音识别：介于特定人不非特定人语音识别系统之间，该系 统可以逐渐适应新的使用者。
ASR的分类Байду номын сангаас
三、从识别系统的词汇表大小可以将识别系统分为3类： 1. 小词汇表(Small Vocabulary)语音识别系统。通常包括几十个词的语音 识别系统； 2. 中等词汇表的语音识别系统。通常包括几百个词到上千个词的语音识别 系统； 3. 大词汇表(Large Vocabulary)语音识别系统。通常包括几千到几万个词 的语音识别系统。 随着计算机不数字信号处理器运算能力以及识别系统精度的提高，识 别系统根据词汇量大小迚行分类也丌断迚行变化。目前是中等词汇量的 识别系统到将来可能就是小词汇量的语音识别系统。这些丌同的限制也 确定了语音识别系统的困难度。
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西安工程科技学院学报JournalofXi’anUniversityofEngineeringScienceandTechnology 第21卷第3期(总85期)2007年6月Vol.21,No.3(SumNo.85)
文章编号:16712850X(2007)0320371203
收稿日期:2006212212
通讯作者:党幼云(19622),女,陕西省澄城县人,西安工程大学教授.E2mail:xk2dyy@tom.com
特定人孤立词语音识别系统的仿真与分析马 莉,党幼云(西安工程大学电子信息学院,陕西西安710048)摘要:在MATLAB环境下利用语音工具箱VoiceBox,设计并实现了基于DTW算法的特定人的孤立词语音识别系统.论述了高效DTW算法的基本原理及系统的实现过程.仿真结果表明,
该系统对特定人的孤立词取得了良好的识别率.
关键词:语音识别;MCC;动态时间规整;MATLAB
中图分类号:TN912.34 文献标识码:A
0 引 言语音识别是近年来十分活跃的一个研究领域.在不远的将来,语音识别技术有可能作为一种重要的人机交互手段,辅助甚至取代传统的键盘、鼠标等输入设备,在个人计算机上进行文字录入和操作控制.而在手持式PDA、智能家电、工业现场控制等应用场合,语音识别技术则有更为广阔的发展前景[1].
在特定人孤立词语音识别中,最为简单有效的方法是采用DTW(DynamicTimeWarping,动态时间规整)算法,该算法基于动态规划(DP)的思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题,是语音识别中出现最早、较为经典的一种算法[2].商业软件MATLAB以其强大的功能,已经成为工科研究人员的基本研究
工具.信号处理更是MATLAB的强项,它自带的信号处理工具箱能有效缩短系统软件的开发周期.
本文借助MATLAB环境下的语音工具箱VoiceBox,基于DTW算法的基本原理,实现了特定人孤立词语音识别系统,验证了该算法的有效性,同时该仿真为实际应用系统的硬件实现提供了一定的参考价值.
1特定人孤立词语音识别系统分析一个完整特定人孤立词语音识别系统通常包括语音的输入,语音信号的预处理,特征提取,训练与识别等几个环节,基本构成如图1所示.
图1 孤立词语音识别系统框图语音识别的过程可以被看作模式匹配的过程,模式匹配是指根据一定的准则,使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配的过程.模式匹配中需要用到的参考模板通过模板训练获得.在训练阶段,将特征参数进行一定的处理后,为每个词条建立一个模型,
保存为模板库.在识别阶段,语音信号经过相同的通道得到语音特征参数,生成测试模板,与参考模板进行匹配,将匹配分数最高的参考模板作为识别结果.同时,还可以在一些先验知识的帮助下,提高识别的准确率.
2 语音识别算法———高效的DTW算法动态时间规整(DynamicTimeWarping,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,解决了测试模板与参考模板语音时间长度不等的问题.
图2 匹配路径约束示意图通常,规整函数被限制在一个平行四边形的网格内,如图2所示.它的一条边斜率为2,另一条边斜率为1/2.规整函数的起点是(1,1),终点为(N,M).DTW算法的目的是在此平行四边形内由起
点到终点寻找一个规整函数,使其具有最小的代价函数,保证了测试模板与参考模板之间具有最大的声学相似特性[3].
由于在模板匹配过程中限定了弯折的斜率,因此平行四边形之外的格点对应的帧匹配距离是不需要计算的.另外,因为每一列各格点上的匹配计算只用到了前一列的3个网格,所以没有必要保存所有的帧匹配距离矩阵和累积距离矩阵.充分利用这两个特点可以减少计算量和存储空间的需求,形成一种高效的DTW算法,如图2
所示.图2中,把实际的动态弯折分为三段,(1,x
a),(xa+1,xb)
,
(xb+1,N),其中:
xa=(2M-N)/3,xb=2(2N-M)/3.(1)
xa和xb都取最相近的整数,由此可得出对M和N长度的限制条件:2M-N≥3,
2N-M≥2.
(2)
当不满足以上条件时,认为两者差别太大,则无法进行动态弯折匹配.在x轴上的每一帧不再需要与y轴上的每一帧进行比较,而只是与y轴上[ymin,ymax]间的帧进行比较,ymin和ymax
的计算公式为
ymin=x/2,0≤x≤xb,2x+(M-2N),xb
(3)
ymax=2x,0≤x≤xa,
x/2+(M-N/2),xa(4)
如果出现xa>xb的情况,则弯折匹配的三段为(1
,x
b),(xb+1,xa),(xa+1,N)
.
对于x轴上每前进一帧,虽然所要比较的y轴上的帧数不同,但弯折特性是一样的,累积距离的更新都是用下式实现的:
D(x,y)=d(x,y)+min[D(x-1,y),D(x-1,y-1),D(x-1,y-2)](5)
3 Matlab仿真实验3.1 语音信号预处理语音信号的预处理包括预滤波、采样和量化、加窗、预加重、端点检测等过程[4].
所选用的实验语音数据,是在实验室条件下利用PC机录制.采用8000kHz采样频率、8bit量化、单声道的PCM录音格式.由于语音信号在帧长为10ms～30ms之内是相对平稳的,同时为了便于计算FFT,本系统选取帧长N为256个语音点,帧移M为128点.
汉明窗与矩形窗和汉宁窗相比具有最低旁瓣,可以有效地克服泄漏现象,具有更平滑的低通特性,故本文采用汉名窗对语音信号进行分帧处理,如(6)式.
ω(n)=0.54-0.46cos(2πn/(N-1)),0≤n≤N-1.(6)
预加重用具有6dB/倍频程的提升高频特性的一阶数字滤波器实现:
H(z)=1-0.9375×z-1.(7)
273 西安工程科技学院学报 第21卷图3 语音起点检测流程图端点检测采用基于短时能量和短时平均过零率法[5],利用已知为“静
态”的最初十帧信号为短时能量设置2个门限ampl和amph,以及过零率阀值zcr.语音起始点从第11帧开始检测,其流程图如图3.语音结束点的检测方法与检测起点相似,但此时从后向前搜索.
3.2 特征参数提取及语音识别研究表明,倒谱特征参数所含的信息量比其他参数多,能较好地表现语音信号.
本文选取能够反映人对语音的感知特性的Mel频率倒谱系数(MF2CC)作为特征参数,阶数为12.经过MFCC特征参数提取后,各帧语音信号就形成了一个个特征矢量.识别时,将待测语音与模板库中的每一个模板进行模式匹配,找到距离最小的模板作为输出结果.
4 实验结果4.1 实验Ⅰ录制特定人发音数字“1～9”的两组语音,实验结果如表1.
表1中行表示数字“1～9”的标准模板,列表示数字“1～9”的测试语音.从表1中可以看出,测试语音“1～9”均分别和模板库中的模板“1～9”有最小的距离(对角线上的值最小),因此具有较好的声学相似性,取得了较好的识别效果.
表1 高效DTW算法的测试模板与模板库的距离
序号123456789
18.160752.372238.833957.883742.871054.573136.807556.786336.0748283.118212.423442.826189.053570.678173.4620122.712227.454257.0357372.997843.551421.959186.937778.708266.0978118.326143.313456.6998463.318541.963043.285929.146058.522253.141482.282247.116334.5157560.433644.541248.969993.153731.626347.477896.629669.703254.7701682.370253.935552.0039100.758659.589524.0860110.297362.406065.2979720.128656.105545.314759.816143.899364.340317.945174.257739.52388111.39841.902562.2480116.0614111.4058100.3051158.266134.760768.2289946.946937.812428.791032.148545.970742.101843.522355.092212.1544
4.2 实验Ⅱ录制特定人发音“开机”(k)、“关机”(g)、“湖南卫视”(h)、“中央一套”(zy)、“声音变大”(d)等5个词的两组发音,实验结果如表2.从表2中可以看出,识别结果良好.
表2 高效DTW算法的测试模板与模板库的距离
kghzydk050.9181124.042893.9451135.0668g58.33440160.1048116.1833181.2934h83.638998.74180115.3377183.1937zy58.430077.4133153.45280116.3571d84.9326114.3074190.461697.12040
5 结束语在特定人孤立词语音识别系统中,DTW算法作为一种较为经典的算法,以其简单有效获得了广泛应用.本文基于PC机,在MATLAB7.0环境下实现了基于高效DTW算法的语音识别系统,验证了其有效性,并且该算法有效地减少了数据存储量和计算量,降低了识别时间.同时该仿真为实际应用系统的硬件实现提供了一定的参考价值.
(下转第389页)
373第3期 特定人孤立词语音识别系统的仿真与分析