基于matlab的语音识别技术.doc

项目题目：基于Matlab的语音识别一、引言语音识别技术是让计算机识别一些语音信号并把语音信号转换成相应的文本或者命令的一种高科技技术。语音识别技术所涉及的领域非常广泛包括信号处理、模式识别、人工智能等技术。近年来已经从实验室开始走向市场渗透到家电、通信、医疗、消费电子产品等各个领域让人们的生活更加方便。语音识别系统的分类有三种依据:词汇量大小对说话人说话方式的要求和对说话人的依赖程度。(1)根据词汇量大小可以分为小词汇量、中等词汇量、大词汇量及无限词汇量识别系统。(2)根据对说话人说话方式的要求可以分为孤立字(词)语音识别系统、连接字语音识别系统及连续语音识别系统。(3)根据对说话人的依赖程度可以分为特定人和非特定人语音识别系统。二、语音识别系统框架设计2.1语音识别系统的基本结构语音识别系统本质上是一种模式识别系统其基本结构原理框图如图l所示主要包括语音信号预处理、特征提取、特征建模(建立参考模式库)、相似性度量(模式匹配)和后处理等几个功能模块其中后处理模块为可选部分。三、语音识别设计步骤3.1语音信号的特征及其端点检测图2数字‘7’开始部分波形图2是数字”7”的波形进行局部放大后的情况可以看到在6800之前的部分信号幅度很低明显属于静音。而在6800以后信号幅度开始增强并呈现明显的周期性。在波形的上半部分可以观察到有规律的尖峰两个尖峰之间的距离就是所谓的基音周期实际上也就是说话人的声带振动的周期。这样可以很直观的用信号的幅度作为特征区分静音和语音。只要设定一个门限当信号的幅度超过该门限的时候就认为语音开始当幅度降低到门限以下就认为语音结束。3.2语音识别系统3.2.1语音识别系统的分类语音识别按说话人的讲话方式可分为3类：（1）即孤立词识别（isolatedwordrecognition)孤立词识别的任务是识别事先已知的孤立的词如“开机”、“关机”等。（3）连续语音识别连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音如一个句子或一段话。从识别对象的类型来看语音识别可以分为特定人语音识别和非特定人语音识别特定人是指针对一个用户的语音识别非特定人则可用于不同的用户。显然非特定人语音识别系统更符合实际需要但它要比针对特定人的识别困难得多。3.2.2语音识别系统的基本构成语音识别系统的实现方案如图3所示。输入的模拟语音信号首先要进行处理包括预滤波采样和量化加窗端点检测预加重等。语音信号经处理后接下来很重要的一环就是特征参数提取。图3语音识别系统在训练阶段将特征参数进行一定的处理之后为每个词条得到一个模型保存为模版库。在识别阶段语音信号经过相同的通道得到语音参数生成测试模版与参考模板进行匹配将匹配分数最高的参考模型作为识别结果。3.2.3语音识别系统的特征参数提取特征提取是对语音信号进行分析处理去除对语音识别无关紧要的冗余信息获得影响语音识别的重要信息。语音信号是一种典型的时变信号然而如果把观察时间缩短到十毫秒至几十毫秒则可以得到一系列近似稳定的信号。人的发音器官可以用若干段前后连接的声管进行模拟这就是所谓的声管模型。全极点线性预测参数(LPC:LinerPredictionCoeffieient)可以对声管模型进行很好的描述LPC参数是模拟人的发声器官的是一种基于语音合成的参数模型。在语音识别中很少用LPC系数而是用LPC倒谱参数(LPCC:LinerPredictionCepstralCoefficient)。LPCC参数的优点是计算量小对元音有较好的描述能力其缺点在于对辅音的描述能力较差抗噪声性能较差。然而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关系。近年来一种能够比较充分利用人耳这种特殊的感知特性的参数得到了广泛的应用这就是Mel倒谱参数(MFCC:Mel一FrequencyCePstralCoeffieient)。MFCC参数能够比LPCC参数更好地提高系统的识别性能。。3.2.4特定人语音识别算法—DTW算法在孤立词语音识别中最为简单有效的方法是采用DTW（DynamicTimeWarping动态时间归整）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较早、较为经典的一种算法用于孤立词识别。HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据通过反复计算才能得到模型参数而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中DTW算法仍然得到广泛的应用。无论在训练和建立模板阶段还是在识别阶段都先采用端点算法确定语音的起点和终点。已存入模板库的各个词条称为参考模板一个参考模板可表示为R={R（1）R（2）……R（m）……R（M）}m为训练语音帧的时序标号