04010290模式识别导论

1Pattern RecognitionFeng Jufu***********Center for Information ScienceNational Key Lab of Machine PerceptionPeking University2内容z1．导论z2．Bayes决策理论z3．概率密度估计z4．线性判别函数z5．神经网络z6．统计学习理论z7．SVMz8．正则化网络z9．特征空间z10.非监督学习与聚类z11. 应用举例3Referencesz[1] Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork, PatternClassification, 2nd Edition, John Wiley & Sons, Inc. 2001z[2] 《模式识别》，边肇祺，张学工等编著，清华大学出版社，2000年1月第2版z[3] Vladimir N. Vapnik, The Nature of Statistical Learning, Springer-Verlag, New York, NY, 1995 (中译本《统计学习理论的本质》，张学工译，清华大学出版社，2000年9月)z[4] Vladimir N. Vapnik, Statistical Learning Theory, John Wiley &Sons, Inc. 1998z[5] Nello Cristianini, John Shawe-Taylor, An Introduction to SupportVector Machines and other kernel-based learning methods,Cambridge University Press, 2000z[6] S. Haykin, Neural Networks—a Comprehensive Foundation,2nd Edition, Tsinghua University Press, Prentice Hall Press, 2001.4主要期刊和会议z IEEE Trans. On PAMI, NNz Pattern Recognitionz Pattern Recognition Letterz Machine Learningz Neural Computationz《模式识别与人工智能》z CVPR、ICPR、ICML、COLT、NIPS……5第一章导论z模式识别简介z基本概念z模式识别方法z模式识别应用6Introductionz Pattern recognition is the study of howmachines can observe the environment, learnto distinguish patterns of interest from theirbackground, and make sound and reasonabledecisions about the categories of the patterns.(Anil K. Jain)7What is a Pattern ?z Watanabe defines a pattern “as opposite of achaos; it is an entity, vaguely defined, thatcould be given a name.”– a fingerprint image– a handwritten cursive word– a human face– a speech signal–……8识别z识别是时时刻刻发生的z识别（Recognition)—再认知（Re-Cognition)z 主要研究相似和分类问题–有监督分类–无监督分类9与其他学科的关系z 统计学z人工智能z机器学习z运筹学10模式识别系统z数据获取和预处理z数据表达z 决策11基本概念z识别（Recognition）z决策（Decision）z学习（Learning）z Generalization12Generalizez To reduce to a general form, class, or law.z使一般化赋予一普遍形式、种类或定律z To render indefinite or unspecific.z使概括使不确定或不具体z To infer from many particulars.z概括出，归纳从许多特殊事物中推论z To draw inferences or a general conclusion from.z概括从…中得出推论或一普遍结论z To make generally or universally applicable.z使普遍适用，使全球适用z To popularize.z推广13模式识别的方法z模版匹配z统计方法z句法方法z神经网络14模版匹配z首先对每个类别建立一个或多个模版z输入样本和数据库中每个类别的模版进行比较，求相关或距离z根据相关性或距离大小进行决策z优点：直接、简单z缺点：适应性差z形变模版15统计方法z根据训练样本，建立决策边界z统计决策理论——根据每一类总体的概率分布决定决策边界z判别分析方法——给出带参数的决策边界，根据某种准则，由训练样本决定“最优”的参数z本课程的重点内容16句法方法z许多复杂的模式可以分解为简单的子模式，这些子模式组成所谓“基元”z每个模式都可以由基元根据一定的关系来组成z基元可以认为是语言中的字母，每个模式都可以认为是一个句子，关系可以认为是语法z模式的相似性由句子的相似性来决定z 优点：适合结构性强的模式z缺点：抗噪声能力差，计算复杂度高17神经网络z大规模并行计算z学习、推广、自适应、容错、分布表达和计算z优点：可以有效的解决一些复杂的非线性问题z缺点：缺少有效的学习理论18神经网络和统计模式识别的关系Kohonen’s LVQK近邻径向基函数网络Parzen窗密度估计分类器多层感知机非线性决策分析多层感知机后验概率估计自相关网络，PCA网络PCA感知机线性决策函数人工神经网络统计模式识别19几种方法比较均值方差错误网络函数样本，像元，特征神经网络接受错误规则，语法基元句法方法分类错误决策函数特征统计方法分类错误相关，距离度量样本，像元，曲线模版匹配典型准则识别函数表达方法20模式识别应用z 文本分类z 文本图像分析z 工业自动化z 数据挖掘z 多媒体数据库检索z 生物特征识别z 语音识别z 生物信息学z 遥感z。

模式识别导论课程论文题目基于Matlab的语音识别系统院（系）专业学生名单指导教师指导教师工作单位起讫日期年月至月摘要语音是人的自然属性之一，是人类信息交流的基本手段。

语音中包含有多种信息，如语义信息、语言信息、说话人信息、情感信息等。

语音识别就是从语音信号中识别出这些信息。

按照任务的不同，语音识别可以分为四个方面：说话人识别、语种识别、关键词识别和连续语音识别。

语音识别是以声音作为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支涉及到生理学、心理学、语言学、计算机科学以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言（如人在说话时的表情、手势等行为动作可帮助对方理解），其最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。

语音识别作为一门兼具理论价值与应用价值的研究课题，得到越来越多研究者的兴趣和关注,各种各样的语音识别方法层出不穷。

本次课程论文通过分析MFCC系数和语音识别的基本原理，应用Matlab 设计实验程序并结合VQ矢量量化模型完成语音识别的VQ实现。

本次课程论文通过语音识别的相关的背景、步骤以及原理，设计了三个matlab 语音识别实验，并包含了实验的流程和结果。

在附录中附有程序代码，以供参考。

关键词：语音识别；MatlabABSTRACTV oice is one of the people's natural attribute, which is the basic means of communication.V oice contains many information, such as semantic information, language information, the speaker, effective information and so on. V oice recognition is to recognize these information from the voice signal. According to the different roles, voice recognition can be divided to four floor, including the speaker recognition, the type of voice recognition, the key words recognition and the recognition of continuous voice.The voice recognition bases on the voice as a research object, is an important direction for the voice recognition process, which is a branch of model recognition involving physiology, psychology, philology, computer science, signal process and other fields, even involving body language. The final target is to make the machine communicate with human beings.In recent years, face recognition research topics, which have both theoretical value and application value, attracted more and more researchers. A wide variety of face recognition methods emerge in an endless stream.This thesis analyzes the basic principle of the VQ and voice recognition. And the experimental procedure is designed with matlab for completing new methods in voice recognition based on VQ.This paper describes the analysis and design background, steps as well as the principle of the process and design three matlab experiments for the voice recognition, which contains experiment process and results. With program code in the appendix for reference.Key words：V oice recognition; Matlab;目录1.绪论 (1)1.1课题研究的目的 (1)1.2课题研究的意义 (1)1.3国内外研究概况 (2)2.原理分析 (5)2.1语音识别系统的特征提取 (5)2.2语音识别系统的分类模型 (8)3.语音识别的整体过程 (11)3.1 语音识别系统的结构 (11)3.2语音信号预处理 (11)3.3语音信号的特征提取 (15)3.4用矢量量化聚类法生成码本 (16)3.5VQ的说话人识别 (17)4.实验设计 (18)4.1实验一 (18)4.2实验二 (18)4.3实验三 (19)5.实验结果 (21)5.1实验一 (21)5.2实验二 (23)5.3实验三 (26)6.总结 (27)7.程序代码 (28)致谢 (45)参考文献 (45)1.绪论1.1课题研究的目的近年来，语音识别作为一门兼具理论价值与应用价值的研究课题，得到越来越多研究者的兴趣和关注,各种各样的语音识别方法层出不穷。