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音频信号处理技术在语音识别中的应用算法音频信号处理技术是将人耳无法感知的声音信号转化为数字信号，并对其进行分析和处理的过程。
在语音识别领域，音频信号处理技术起着至关重要的作用。
本文将介绍音频信号处理技术在语音识别中的应用算法。
一、特征提取算法特征提取算法是将音频信号转化为计算机能够处理的数字特征。
1. 短时能量（Short-Time Energy）算法：该算法通过将音频信号分割为短时间段的小片段，并计算每个片段内的能量大小来提取特征。
短时能量越大，表示该时间段内的声音越强烈。
2. 短时过零率（Short-Time Zero Crossing Rate）算法：该算法计算音频信号过零点的频率，过零率越高，表示音频信号的频率越高。
3. 梅尔频率倒谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficients，MFCC）算法：该算法模拟了人耳对声音的感知机制，将音频信号转化为一组特征向量。
MFCC算法在语音识别中应用广泛，具有较好的鲁棒性和区分度。
二、语音分割算法语音分割算法主要是将语音信号从背景音乐或其他干扰音中分离出来。
1. 短时能量和过零率结合算法：该算法通过计算短时能量和过零率的变化来判断语音信号的开始和结束。
2. 声道消除算法：该算法通过建立模型，将语音信号从录音中的声道效应中分离出来。
3. 频域分析：该算法通过将语音信号在频域进行分析，根据频率和幅度的变化来进行语音分割。
三、语音增强算法语音增强算法主要是提高语音信号质量，减少噪声和干扰的影响。
1. 自适应滤波器：该算法通过对噪声进行建模，采用自适应滤波器去除语音信号中的噪声。
2. 光谱减法：该算法通过将语音信号和噪声信号在频域进行相减，以消除噪声的影响。
3. 噪声估计算法：该算法根据已知的背景噪声估计当前噪声的频谱，并对语音信号进行相应的处理。
四、语音识别算法语音识别算法是将处理后的语音信号转化为文字。
1. 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）：HMM是一种基于概率模型的语音识别算法，它将语音信号建模为由状态之间转化的马尔可夫链。
语音MFCC特征计算的改进算法
章熙春;曹燕;张军;韦岗
【期刊名称】《数据采集与处理》
【年(卷),期】2005(020)002
【摘要】提出了一种计算Mel频倒谱参数(Mel frequency cepstral coefficient,MFCC)特征的改进算法,该算法采用了加权滤波器分析(Wrapped discrete Fourier transform,WDFT)技术来提高语音信号低频部分的频谱分辨率,使之更符合人类听觉系统的特性.同时还运用了加权滤波器分析(Weighted filter bank analysis,WFBA)技术,以提高MFCC的鲁棒性.对TIMIT连续语音数据库中DR1集的音素识别结果表明,本文提出的改进算法比传统MFCC算法具有更好的识别率.
【总页数】5页(P161-165)
【作者】章熙春;曹燕;张军;韦岗
【作者单位】华南理工大学电子与信息工程学院,广州,510640;华南理工大学电子与信息工程学院,广州,510640;华南理工大学电子与信息工程学院,广州,510640;华南理工大学电子与信息工程学院,广州,510640
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.34
【相关文献】
1.基于改进MFCC语音特征参数的语音质量评估的研究 [J], 陈明义;孙冬梅;何孝月
2.MFCC特征改进算法在语音识别中的应用 [J], 俸云;景新幸;叶懋
3.语音信号特征提取中Mel倒谱系MFCC的改进算法 [J], 张震;王化清
4.基于改进MFCC特征的语音识别算法 [J], 邵明强;徐志京
5.基于语音MFCC特征的改进算法 [J], 叶庆云;蒋佳
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说话人识别中MFCC参数提取的改进胡政权;曾毓敏;宗原;李梦超【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2014(000)007【摘要】在说话人识别方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒频谱系数（MFCC）。
提出了一种改进的提取MFCC参数的方法，对传统的提取MFCC过程中计算FFT这一步骤进行频谱重构，对频谱进行噪声补偿重建，使之具有很好的抗噪性，逼近纯净语音的频谱。
实验表明基于此改进提取的MFCC参数，可以明显提高说话人识别系统的识别率，尤其在低信噪比的环境下，效果明显。
%In the speaker recognition, Mel Frequency Cepstrum Coefficient(MFCC)is the most commonly used speech features. This paper presents an improved method of extraction to take the MFCC parameters, in the FFT of this step in the traditional process of extraction of MFCC spectrum reconstruction, noise compensation for reconstruction of the spectrum, with good noise immunity, approaching pure voice spectrum. The experiments show that the improvements based on this extracted MFCC, can significantly improve the recognition rate for speaker recognition system, especially in low SNR environment, the effect is obvious.【总页数】4页(P217-220)【作者】胡政权;曾毓敏;宗原;李梦超【作者单位】南京师范大学物理科学与技术学院，南京 210046;南京师范大学物理科学与技术学院，南京 210046;南京师范大学物理科学与技术学院，南京210046;南京师范大学物理科学与技术学院，南京 210046【正文语种】中文【中图分类】TN912.34【相关文献】1.说话人识别系统中MFCC参数的改进算法 [J], 兰胜坤;石翼波2.一种改进的MFCC参数提取方法 [J], 王彪3.说话人识别中改进的MFCC参数提取方法 [J], 何朝霞;潘平4.基于改进MFCC的说话人特征参数提取算法 [J], 高铭;孙仁诚5.用于说话人识别的MFCC的改进算法 [J], 张伟伟;杨鼎才因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
语音识别是人工智能领域的一个重要应用，它涉及到对语音信号的预处理和特征提取。
预处理和特征提取是语音识别中的关键步骤，它们的质量直接影响着语音识别的准确性和性能。
以下是关于语音识别中的语音信号预处理和特征提取优化的几点建议：一、语音信号预处理1. 信号采集：使用高质量的麦克风或者语音拾取设备进行语音采集，保证信号的纯净性和稳定性。
2. 噪声消除：对于来自环境或其他设备的噪声，需要进行适当的噪声消除处理。
可以使用数字滤波器、噪声掩蔽等技术进行噪声消除。
3. 采样率转换：对于不同采样率的数据，需要进行采样率转换，以保证数据的统一性和可处理性。
4. 增益控制：对语音信号的增益进行适当的控制，以保证信号的动态范围，避免过载或不足。
二、特征提取优化1. 短时傅里叶变换（STFT）：STFT是一种常用的语音特征提取方法，可以将时域的语音信号转换为频域的特征向量。
通过调整窗口大小和重叠长度，可以提高特征的准确性和鲁棒性。
2. 梅尔频率倒谱系数（MFCC）：MFCC是一种基于人类听觉特性的特征提取方法，它可以反映语音的纹理和情感。
通过优化MFCC的计算方法，可以提高特征的稳定性和准确性。
3. 深度学习特征：近年来，深度学习技术在语音识别领域得到了广泛应用。
通过使用深度学习模型（如卷积神经网络）对语音信号进行特征提取，可以获得更加复杂和有效的特征向量。
这些特征向量可以更好地捕捉语音的内部结构和模式。
4. 特征选择和优化：选择适合特定应用场景的特征组合，可以提高特征的准确性和性能。
同时，对特征进行适当的归一化、平滑等处理，可以提高特征的可解释性和稳定性。
三、优化流程1. 实验验证：通过实验验证不同的预处理和特征提取方法的效果，选择最适合特定应用场景的方法。
2. 参数调整：根据实验结果，对预处理和特征提取过程中的参数进行适当的调整，以提高性能。
3. 评估指标：使用准确率、召回率、F1得分等评估指标来评估语音识别的性能，并根据评估结果进行优化。
语音识别的特征提取方法语音识别是指通过机器学习和信号处理技术将语音信号转换为文本或命令的过程。
在语音识别中，特征提取是至关重要的一步，它涉及到如何从原始语音信号中提取出表征语音的有用信息。
下面将介绍几种常用的语音识别特征提取方法。
1. 短时能量和过零率 (Short-Time Energy and Zero-Crossing Rate, STE/ZCR)短时能量表示语音每个小时间段内的能量大小，而过零率表示语音信号波形在每个小时间段内穿过零的次数。
短时能量和过零率可以提供一些声音的基本特征，如音强和频率信息。
2. 梅尔频率倒谱系数 (Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCC)MFCC是一种广泛应用于语音识别的特征提取方法。
它采用一系列滤波器组对语音信号进行滤波，然后对每个滤波器输出结果进行离散余弦变换（DCT）得到系数。
MFCC特征具有良好的频率刻画能力，对音高和语音内容变化不敏感，且能有效地降低特征维度。
3. 线性预测编码系数 (Linear Predictive Coding, LPC)LPC是一种将语音信号建模为线性滤波器的方法，通过提取滤波器的参数来表示语音的特征。
LPC特征可以用于语音识别和说话人识别等任务，它能较好地刻画语音信号的时域特性。
4. 倒谱系数 (Cepstral Coefficients)倒谱系数是一种将功率谱转换到倒谱域的方法，它可以用来提取语音信号的频谱特征。
倒谱系数主要包括梅尔倒谱系数和线性倒谱系数，可以在一定程度上表征语音信号的谐波结构。
5. 高阶统计特征 (Higher-Order Statistics, HOS)高阶统计特征包括自相关函数、偏自相关函数和互相关函数等，它们可以描述语音信号的非线性特性，较好地刻画了语音信号的时域结构。
6. 短时傅里叶变换 (Short-Time Fourier Transform, STFT)STFT是一种将语音信号从时域转换到频域的方法。
一种语音特征提取中Mel倒谱系数的后处理算法张毅;谢延义;罗元;席兵【期刊名称】《智能系统学报》【年(卷),期】2016(011)002【摘要】为提高语音识别系统的鲁棒性，本文以Mel频率倒谱系数（ MFCC）为基础，结合均值消减法、方差归一化、时间序列滤波法和加权自回归移动平均滤波法，提出了一种后处理算法，本文将该算法命名为MVDA后处理法，所得语音特征参数简称MVDA。
本文首先从理论上推导了MVDA后处理法可以去除加性噪声和卷积噪声的干扰，接着针对MVDA与MFCC做了对比试验，并分析了含噪语音与语音信号的欧氏距离变化，证明MVDA后处理法的每一步均有效降低了噪声的干扰，且得出了MVDA在不同噪声环境中均更优的结论。
这种简洁的语音特征不仅可以达到许多复杂语音特征处理方法的效果，而且有效减少了自动语音识别系统的计算量。
%To improve the robustness of automatic speech recognition systems, a new speech feature postprocessing method based on theMel⁃frequency Cepstral Coefficient ( MFCC) is proposed, which is named the MVDA postpro⁃cessing method. The postprocessed feature parameters are named MVDAs. This technique combines meansubtrac⁃tion, variance normalization, time sequence fltering, and autoregressive moving average flters. Experiments were conducted to compare MVDA and MFCC. Changes in the Euclidean distance of the speech with noise and the speech signal were analyzed, proving that every step of MVDA postprocessing could effectively reduce the noisein⁃terference. Thus, all MVDAs in different noise environments were superior. This simple feature does not only a⁃chieve the effect of many complex speech feature processing methods but also effectively reduces the computational complexity of automatic speech recognition systems.【总页数】8页(P208-215)【作者】张毅;谢延义;罗元;席兵【作者单位】重庆邮电大学先进制造工程学院，重庆400065;重庆邮电大学自动化学院，重庆400065;重庆邮电大学光电工程学院，重庆400065;重庆邮电大学光电工程学院，重庆400065【正文语种】中文【中图分类】TP391.4【相关文献】1.语音信号特征提取中Mel倒谱系MFCC算法的讨论 [J], 李玉鼎2.基于小波Mel倒谱系数的抗噪语音识别 [J], 张小玫;张雪英;梁五洲3.语音信号特征提取中Mel倒谱系MFCC的改进算法 [J], 张震;王化清4.一种基于加权Mel倒谱的语音信号共振峰提取算法 [J], 杨鸿武;赵涛涛5.基于经验模态分解和Mel倒谱系数的语音端点检测 [J], 陈蔚;熊卫华;施巍巍因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
心音信号MFCC特征向量提取方法的优化许春冬;周静;应冬文;龙清华【摘要】为了提高利用梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency cepstral coefficients,MFCC)特征向量进行心音信号分类的准确率,本文提出以一种基于独立成分分析(independent component analysis,ICA)及权值优化的MFCC特征向量优化方法.首先,通过消除趋势项、降噪、提取心动周期与基础心音分割等步骤对心音信号预处理;接着,对提取的基础心音信号做Mel频谱变换及倒谱分析提取MFCC特征向量,其中用ICA替代离散余弦变换去除分量间高阶量的相关性,同时采用相关系数为权值优化整体混合矩阵;最后,采用F比衡量特征向量贡献率,并以其为权值优化各维特征向量.通过提取MFCC特征向量采用支持向量机(support vector machine,SVM)的分类器识别第一心音及第二心音,并与人工标注心音状态集进行对比.实验结果表明,基于ICA及权值优化的MFCC特征向量在SVM分类器中识别率得到了有效的提升,且优化算法具备一定抗噪性能.【期刊名称】《信号处理》【年(卷),期】2019(035)003【总页数】9页(P410-418)【关键词】心音;梅尔频率倒谱系数;独立成分分析;权值优化;支持向量机【作者】许春冬;周静;应冬文;龙清华【作者单位】江西理工大学信息工程学院,江西赣州341000;江西理工大学信息工程学院,江西赣州341000;江西理工大学信息工程学院,江西赣州341000;中国科学院声学研究所语言声学与内容理解重点实验室,北京100190;江西理工大学信息工程学院,江西赣州341000【正文语种】中文【中图分类】TN9121 引言心音分析是现阶段主流的心血管疾病诊断方法之一[1]。
心音信号是人体心脏机械工作产生的振动经胸腔、胸壁等组织的传递到达胸部表层的信号,主要与人体心脏的心肌收缩、瓣膜关闭以及泵血等运动有关[2]。
