基于MATLAB的特定人语音识别软件开发与设计

语音识别课程设计 matlab一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握语音识别的基本原理和MATLAB实现方法，培养学生运用语音识别技术解决实际问题的能力。

具体目标如下：1.知识目标：–了解语音识别的基本概念、发展历程和应用领域；–掌握语音信号处理的基本方法和MATLAB编程技巧；–理解语音特征提取、模式匹配和声学模型等关键技术；–熟悉常用的语音识别算法和MATLAB工具箱。

2.技能目标：–能够运用MATLAB进行语音信号的预处理、特征提取和识别；–具备搭建简单的语音识别系统的能力；–学会分析语音识别过程中的误差和优化方法；–能够阅读和理解相关的英文文献。

3.情感态度价值观目标：–培养学生对语音识别技术的兴趣和好奇心，激发创新精神；–培养学生团队合作意识和沟通交流能力；–使学生认识到语音识别技术在现实生活中的重要性和潜在价值。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.语音识别概述：介绍语音识别的定义、发展历程、应用领域和挑战；2.语音信号处理：讲解语音信号的预处理方法，如滤波、端点检测、语音增强等；3.语音特征提取：学习基于MATLAB的语音特征提取方法，如MFCC、PLP等；4.模式匹配与声学模型：探讨模板匹配、高斯混合模型和神经网络等声学模型；5.语音识别算法：介绍隐马尔可夫模型（HMM）、支持向量机（SVM）、深度学习等算法；6.MATLAB语音识别工具箱：学习MATLAB内置的语音识别工具箱，如HTK、SPTK等；7.实践项目：完成一个基于MATLAB的简单语音识别系统的设计和实现。

三、教学方法本课程采用多种教学方法相结合的方式，包括：1.讲授法：讲解基本概念、原理和方法，为学生提供系统的知识结构；2.案例分析法：分析典型的语音识别应用案例，使学生更好地理解实际应用；3.实验法：通过实验操作，让学生亲手实践，培养实际操作能力和问题解决能力；4.讨论法：学生进行小组讨论，激发创新思维和团队合作意识。

基于MATLAB的语音信号处理与识别系统设计与实现一、引言语音信号处理与识别是人工智能领域中的重要研究方向之一，随着深度学习和人工智能技术的不断发展，基于MATLAB的语音信号处理与识别系统设计与实现变得越来越受到关注。

本文将介绍如何利用MATLAB进行语音信号处理与识别系统的设计与实现。

二、MATLAB在语音信号处理中的应用MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具箱和函数库，可以方便地进行语音信号处理。

在语音信号处理中，MATLAB可以用于语音信号的采集、预处理、特征提取、模型训练等各个环节。

通过MATLAB提供的工具，可以高效地对语音信号进行分析和处理。

三、语音信号处理流程1. 语音信号采集在语音信号处理系统中，首先需要对语音信号进行采集。

通过MATLAB可以实现对声音的录制和采集，获取原始的语音信号数据。

2. 语音信号预处理采集到的语音信号数据通常包含噪声和杂音，需要进行预处理以提高后续处理的准确性。

预处理包括去噪、降噪、滤波等操作，可以有效地净化语音信号数据。

3. 特征提取在语音信号处理中，特征提取是一个关键步骤。

通过MATLAB可以提取出语音信号的频谱特征、时域特征等信息，为后续的模式识别和分类打下基础。

4. 模型训练与识别利用MATLAB可以构建各种机器学习模型和深度学习模型，对提取出的特征进行训练和识别。

通过模型训练，可以实现对不同语音信号的自动识别和分类。

四、基于MATLAB的语音信号处理与识别系统设计1. 系统架构设计基于MATLAB的语音信号处理与识别系统通常包括数据采集模块、预处理模块、特征提取模块、模型训练模块和识别模块。

这些模块相互配合，构成一个完整的系统架构。

2. 界面设计为了方便用户使用，可以在MATLAB中设计用户友好的界面，包括数据输入界面、参数设置界面、结果展示界面等。

良好的界面设计可以提升系统的易用性和用户体验。

五、基于MATLAB的语音信号处理与识别系统实现1. 数据准备首先需要准备好用于训练和测试的语音数据集，包括正样本和负样本。

本科毕业设计基于MATLAB的特定人语音识别算法设计摘要语言是人类交换信息最方便、最快捷的一种方式，在高度发达的信息社会中，用数字化的方法进行语音的传送、存储、识别、合成和增强等是整个数字化通信网中最重要、最基本的组成部分之一。

而在随着科技技术的发展的今天，除了人与人之间的自然语言通信之外，人与机或机器与机器之间也开始使用语言。

也就是因为如此，需要涉及到语音识别技术。

为了解决机器能“听懂”人类的语言，在科技如此迅猛发展的今天，语音识别技术一直受到各国科学界的关注，其对计算机发展和社会生活的重要性也日益凸显出来。

在孤立字语音识别中，如语音密码锁，汽车控制等领域，都运用到了特定人语音识别技术，也就是DTW算法，相对于HMM算法，DTW算法具有简单操作。

在相同环境下，两者识别效果相差不大，但是HMM算法要复杂得多，主要体现在HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，而DTW算法则不需要额外的计算。

所以在特定人语音识别当中，DTW算法被广泛使用。

在本次设计中，将运用到MATLAB平台来对语音信号进行处理及识别。

相对于C语言而言，MATLAB平台更能给用户提供一个简单易懂的代码分析窗口。

而且在个性化设计中，MATLAB可以为用户提供一个人性化界面--GUI。

所以，此次设计，通过MATLAB 平台建立一个GUI界面，接着对一组语音信号的输入进行预处理及端点检测，提取特征参数（MFCC），形成参考模块。

然后再对一组相同的语音信号输入进行同样的操作作为测试模块，与参考模块进行DTW算法进行匹配，输出匹配后的识别结果。

关键词：MATLAB GUI 端点检测MFCC DTWDesign of Speech Recognition Algorithm Based on Specific MATLABCai Jingzuo(College of Engineering, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China) Abstract:Language is a way of human exchange of information the most convenient, quick, highly developed in the information society, for voice transmission, by using the digital method of storage, recognition, synthesis and enhancement is one of the most important parts of the whole, the most basic digital communication network. While with the development of science and technology today, in addition to natural language communication between people, between people and machine or machine and machine are also starting to use the language. It is because of this, need to involve the speech recognition technology. In order to solve the machine can "hear" the human language, the technology is so rapid development today, the speech recognition technology has been the subject of scientific attention of all countries, the importance of computer development and social life is increasingly prominent.In the isolated word speech recognition, such as voice password lock, auto control field, are applied to the speech recognition technology, which is relative to the DTW algorithm, HMM algorithm, DTW algorithm has the advantages of simple operation. In the same environment, both the recognition effect is similar, but HMM algorithm is much more complex, mainly reflected in the HMM algorithm need to provide a large amount of speech data in the training phase, while the DTW algorithm does not need the extra computation. So in the speaker-independent recognition, DTW algorithm is widely used.In this design, will apply to the MATLAB platform to carry on the processing and recognition of speech signal. Compared with the C language, MATLAB platform can provide users with a simple code analysis window. But in the personalized design, MATLAB can provide a human user interface --GUI. So, the design, the establishment of a GUI interface through the MATLAB platform, and then a set of the input speech signal pretreatment, endpoint detection, feature parameter extraction (MFCC), the formation of the reference module. Then a group of the same speech signal input to the same operation as a test module, matching with reference to DTW algorithm module, output matching recognition results.Key words:DTW GUI Endpoint detection MFCC DTW目录1 前言 (1)1.1语音识别的历史背景 (1)1.1.1国外研究历史及现状 (2)1.1.2 国内研究历史及现状 (3)1.2 语音识别技术的应用及研究方向 (4)1.3语音识别系统的基本构成 (5)2 语音信号的数字模型及采集 (6)2.1概述 (6)2.2 语音的发音原理 (6)2.2.1 人的发声器官 (6)2.2.2 语音生成 (8)2.3 语音的听觉机理 (9)2.3.1 听觉器官 (9)2.3.2 耳蜗的信号处理原理 (10)2.4 MATLAB中的语音信号模型 (12)2.4.1 wavrecord函数 (12)2.4.2 wavplay函数 (13)3 语音信号的端点检测 (13)3.1 概述 (13)3.2 MATLAB的语音端点检测算法 (16)3.2.1 短时能量的计算 (16)3.2.2 过零率的计算 (17)3.2.3 端点检测的流程 (19)4语音信号非线性预测分析 (20)4.1 概述 (20)4.2 MFCC的基本原理 (20)4.3 实验结果 (21)5特定人语音识别算法-DTW算法 (22)5.1 DTW算法原理 (22)5.2 DTW算法流程及实验结果 (24)5.2.1 算法流程 (24)5.2.2实验结果 (25)6GUI设计 (26)6.1概述 (26)6.2 GUI界面的打开 (27)6.3作品演示 (29)7结论 (31)参考文献 (31)附录 (32)附录A语音识别主函数 (32)致谢 (38)本科生毕业设计成绩评定表1前言语言是人类交换信息最方便、最快捷的一种方式，在高度发达的信息社会中，用数字化的方法进行语音的传送、存储、识别、合成和增强等是整个数字化通信网中最重要、最基本的组成部分之一。

基于MATLAB的特定人语音识别软件开发与设计作者：蒲开放李智慧黄明慧王凤鑫王超来源：《数字技术与应用》2017年第04期摘要：本文介绍了基于MATLAB的特定人语音识别软件开发方法以及GUI界面设计，阐述了具体开发设计的过程。

本识别方法以Mel频率倒谱系数作为特征参量，采用DTW技术进行识别，识别效果较好。

本软件仍有待改进的地方，如：在有背景噪声的条件下如何提高识别率。

关键词：MATLAB；语音识别；Mel频率倒谱系数；DTW；GUI中图分类号：TN912.34 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）04-0170-031 引言语音识别主要指让机器听懂人说的话，即在各种情况下，准确的识别出语音的内容，从而根据其信息，执行人的各种意图[1]。

当今，语音识别产品在人机交互应用中，已经占到越来越大的比例。

语音识别系统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[2]。

本文提出一种基于MATLAB的特定人语音识别系统，通过测试，能够达到试验要求。

2 系统功能及子模块介绍基于MATLAB进行语音识别软件的开发与设计，识别过程分为录入语音、预处理、端点检测（即提取语音）、提取语音特征参数、与模板库中的特征参数逐一进行比较，然后选取失真测度最小的作为识别结果输出，其流程图如图1所示。

2.1 录入语音MATLAB中录入语音可以通过wavrecord函数来录入语音。

2.2 预处理预处理包括预加重、分帧、对语音信号加窗。

（1）预加重。

预加重就是把语音信号乘以一个高通滤波器，用来对语音信号进行高频率提升，高通滤波器用一阶FIR滤波器来实现，公式为：预加重对于语音信号有两个作用：①增加一个零点，用来去除声门脉冲的高频频谱下跌，使得语音信号频谱变得更加平滑，所提取的语音特征符合原始声道模型；②由于是乘以一个高通滤波器，不但对高频提升外，还把低频部分也进行衰减，同时降低基频对共振峰的检测的干扰。

浅论MATLAB的特定人语音识别软件开发与设计摘要：语音识别主要指让机器听懂人说的话，即在各种情况下，准确的识别出语音的内容，从而根据其信息，执行人的各种意图。

当今，语音识别产品在人机交互应用中，已经占到越来越大的比例。

语音识别系统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。

基于此，本文就从MATLAB的特定人语音识别软件开发与设计展开分析。

关键词：MATLAB；特定人语音识别软件；开发与设计1、系统功能及子模块介绍基于MATLAB进行语音识别软件的开发与设计，识别过程分为录入语音、预处理、端点检测（即提取语音）、提取语音特征参数、与模板库中的特征参数逐一进行比较，然后选取失真测度最小的作为识别结果输出。

1.1录入语音MATLAB中录入语音可以通过wavrecord函数来录入语音。

1.2预处理预处理包括预加重、分帧、对语音信号加窗。

1.2.1预加重预加重就是把语音信号乘以一个高通滤波器，用来对语音信号进行高频率提升，高通滤波器用一阶FIR滤波器来实现，公式为：s`（n）=s（n）-as（n-1），其中a是一个常数。

预加重对于语音信号有两个作用：①增加一个零点，用来去除声门脉冲的高频频谱下跌，使得语音信号频谱变得更加平滑，所提取的语音特征符合原始声道模型；②由于是乘以一个高通滤波器，不但对高频提升外，还把低频部分也进行衰减，同时降低基频对共振峰的检测的干扰。

1.2.2分帧由于语音信号是时变的，处理时变的信号计算非常复杂，也不容易观察到语音信号的特征。

但是在很短的时间内，即10ms-30ms内，语音信号可以看成非时变的。

这就用到了语音的分帧技术。

如果两帧不重叠，可能有一个跳变。

为了使其平稳过渡，在相邻两帧设置重叠部分。

1.2.3加窗语音信号经过采样后为x（n），实际上是无限长的，需要处理的量将会很大。

但进行分帧处理过后相当于乘以一个有限长的窗函数，这样就可以很好的进行运算。

加窗函数的数学表达式为：窗函数一般具有低通特性，窗函数的不同将会有不同的带宽和频谱泄漏。

如何在Matlab中进行语音识别与处理引言语音识别与处理是计算机科学领域中一项重要的技术，它旨在帮助计算机理解人类语言，并能够对语音进行分析与处理。

Matlab作为一种流行的科学计算软件，提供了强大的语音处理功能，为开发语音识别算法提供了便捷的工具和环境。

本文将介绍如何在Matlab中进行语音识别与处理的基本方法和步骤。

一、语音数据的获取和处理1.语音数据的获取在进行语音识别与处理之前，我们首先需要获取语音数据。

语音数据可以通过麦克风或外部录音设备进行采集，也可以从公共数据库或其他可用资源中获得。

Matlab提供了一系列的函数和工具箱，方便读取和处理不同格式的音频文件，如WAV、MP3等。

2.语音数据的预处理获取到语音数据后，我们需要对其进行预处理。

这包括去除噪声、降低采样率、抽取语音特征等操作。

Matlab提供了丰富的音频信号处理函数和算法，例如消噪滤波、谱分析、时频分析等，可用于对语音信号进行预处理和特征提取。

二、语音信号的特征提取1.短时能量和过零率短时能量和过零率是最常用的语音特征之一。

短时能量表示语音信号在短时间内的能量大小，过零率表示语音信号在短时间内过零的次数。

Matlab提供了一系列函数用于计算短时能量和过零率，如enframe、frame2sample等。

2.梅尔频率倒谱系数（MFCC）MFCC是一种常用的语音特征提取方法，它使用了梅尔滤波器组对频谱进行映射，并通过离散余弦变换（DCT）将频谱转换为倒谱系数。

Matlab提供了mfcc函数用于计算MFCC特征，并可通过调整滤波器组的参数来优化特征提取效果。

3.线性预测编码（LPC）LPC是一种基于线性预测模型的语音分析方法，它通过对语音信号进行线性预测来估计语音信号的参数。

Matlab提供了lpc函数用于计算LPC系数，并可通过解线性方程组来估计语音信号的预测残差。

三、语音识别算法的开发与实现1.基于模板匹配的识别算法模板匹配是一种简单而有效的语音识别方法，它通过比较输入语音信号和事先存储的模板语音信号进行匹配，找出最相似的模板。

基于MATLAB的特定人语音识别软件开发与设计本文将详细介绍基于MATLAB的特定人语音识别软件的开发与设计，从数据采集、数据预处理、特征提取、训练模型以及测试评估等方面进行介绍。

同时，本文还会对该软件的实时性、准确性、稳定性进行分析并进行改进优化。

一、数据采集数据采集是语音识别系统开发的第一步，也是最为关键的一步。

采集到的数据质量将直接影响后续的预处理、特征提取以及模型训练。

在采集数据时，应该尽可能保证采集设备的统一性，以便后续的数据处理与模型训练。

同时，采集的语音数据应具有较高的覆盖率和多样性，以便让模型具有更好的泛化能力。

二、数据预处理在数据预处理阶段，需要对采集到的语音数据进行一系列的预处理操作，例如去除背景噪音、去除重复数据、平衡数据分布等。

这些操作有助于提高预处理的效果，从而提高后续的特征提取以及模型训练的准确度。

三、特征提取特征提取是语音识别系统中最为复杂的一步，其目的是将原始的语音信号转化为易于处理的数学特征。

在特征提取中，需要使用一些特征提取算法，例如短时傅里叶变换、梅尔倒谱系数、线性预测系数等。

这些算法可以大大减少语音信号的冗余信息，提取出信号的主要特征，从而提高模型的分类准确度。

四、训练模型在模型训练中，需要选择适当的模型算法以及调整算法的超参数。

在语音识别中，常用的模型算法有隐马尔可夫模型、深度神经网络、循环神经网络等。

训练模型的过程中，需要使用一些评估指标，例如准确率、召回率、F1值等，以评估模型的优劣。

同时，在训练过程中，需要使用一些技巧，例如交叉验证、正则化、学习率衰减等，以优化模型的泛化能力。

五、测试评估在模型训练完成后，需要使用测试数据对模型进行评估。

在测试评估中，需要使用一些评估指标，例如准确率、召回率、误判率等，以评估模型的性能。

同时，还需要针对测试结果进行分析，从而找出模型存在的问题并进行改进优化。

六、实时性、准确性、稳定性改进优化在实际应用中，需要保证语音识别系统的实时性、准确性以及稳定性，否则无法满足用户需求。

目录1概述 (2)1.1研究的目的和意义 (2)1.2国内外发展状况 (2)1.2.1国外研究历史及现状 (3)1.2.3国内研究历史及现状 (4)2语音识别系统的概述 (4)3 MA TLAB中的语音信号的采集 (4)3.1 wavrecord函数 (4)3.2 wavplay函数 (6)4语音信号的端点检测 (6)4.1语音信号端点检测的流程 (6)4.1.1短时能量 (8)4.1.2过零率的计算 (9)4.1.3双门限端点检测 (11)5语音识别参数提取 (12)5.1 MFCC的基本原理 (12)6特定人语音识别算法-DTW算法 (13)6.1DTW算法原理 (13)6.2DTW算法流程及实验结果 (15)7 GUI界面的设计 (16)7.1图形用户界面设计工具的启动 (16)7.3测试与分析 (18)总结 (20)致谢 (21)参考文献 (22)附件 (23)基于MATLAB的特定人语音识别算法设计摘要在高度发达的社会，语言是一种人类交流最方便的，最速度的信息，在高度发达的社会中，用数字化的方式举行语音的保存、传递、判别、加强和合成等是全部数字化通信过程中最基础、最重要的组成的一部分。

由于人类进入信息社会节奏加快, 语音信号处理方面的知识被越来越多的地方需要。

本设计主要在MATLAB平台下先语音信号的端点检测、预处理,然后提取特征参数，建立两个模块，一个为参考模块，一个为测试模块，然后通过动态时间归整技术（DTW）算法进行匹配，算出匹配结果。

最后在用户开发界面（GUI界面）直观地呈现出来。

本次设计录制0~10的数字做为参考库（model），测试库（test）中为需要测试及识别的语音，0的序号为11，1~9的数字以相应数字做为文件名的命名。

关键词：端点检测； MFCC特征提取；语音识别；DTW算法1概述1.1研究的目的和意义随着计算机技术和科技成果的的飞速发展，人们早已不再满足于让计算机做一些简单的科学计算和运算，而是向它提出了更高的要求，即要求我们的计算机向智能化方向发展，于是人们便开始了第五代计算机(即智能计算机)的研究。

使用Matlab进行实时语音处理与语音识别的实践指南实时语音处理与语音识别是人工智能领域一个重要而复杂的研究方向。

而Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具箱和函数库，为语音处理与语音识别的研究和实践提供了极大的便利。

本文将介绍如何使用Matlab进行实时语音处理与语音识别并给出一些实践指南。

一、Matlab的语音处理工具箱Matlab的语音处理工具箱（Speech Processing Toolbox）是Matlab中专门用于语音信号的处理和分析的工具箱。

它提供了一系列函数和工具，包括语音信号的录制和播放、声音特征提取、声音增强和去噪、语音识别等。

在进行实时语音处理与语音识别之前，我们需要先安装并激活语音处理工具箱。

二、实时语音处理的基本步骤实时语音处理通常由以下几个基本步骤组成：声音录制、语音信号分帧、对每帧信号进行加窗处理、进行傅里叶变换得到频谱信息、对频谱信息进行处理和特征提取、进行语音识别。

1. 声音录制Matlab提供了`audiorecorder`函数来实现声音的录制功能。

下面是一个简单的示例代码：```fs = 44100; % 采样率nBits = 16; % 采样精度nChannels = 1; % 声道数recorder = audiorecorder(fs, nBits, nChannels);record(recorder);pause(5); % 录制5秒stop(recorder);y = getaudiodata(recorder); % 获取录音数据```2. 语音信号分帧语音信号在进行处理之前需要进行分帧处理，将连续的语音信号分成若干个小的时间窗口。

分帧的目的是提取局部语音特征，常用的窗口函数包括矩形窗、汉明窗等。

Matlab提供了`buffer`函数用于分帧处理。

示例代码如下：```frameSize = 256; % 窗口大小overlap = 128; % 帧之间的重叠部分frames = buffer(y, frameSize, overlap);```3. 加窗处理加窗处理是对每一帧信号进行加窗操作，以减少频谱泄漏。