基于Matlab的语音信号处理毕业设计论文

语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理 的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。通过 语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。 Matlab 语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以 将声音文件变换为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据， 如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等，它 的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些 功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使 人机交互更加便捷。 本设计采用 MATLAB7.0 综合运用 GUI 界面设计、各种函数调用等来实现语音 信号的变频、傅里叶变换及滤波，程序界面简练，操作简便。 语音识别技术是现代信息技术的关键领域，它涉及到计算机科学、信号处理和语音学等多个学科。本文主要探讨了基于Matlab的语音信号处理毕业设计，重点在于使用Matlab的强大功能进行语音信号的分析、处理和识别。 Matlab作为一种广泛使用的编程环境，其强大的数据分析和处理能力使得语音信号处理变得更加高效和便捷。它能够将音频文件转化为数字数据，通过矩阵运算进行傅里叶变换、滤波等处理，同时提供丰富的信号处理工具箱，如GUI界面设计、各种函数调用等，用于实现复杂的信号处理任务。在本设计中，Matlab 7.0被用来实现语音信号的变频、傅里叶变换和滤波，以提取声音的关键特征。 在语音识别方面，本文深入研究了五种不同的算法，包括动态时间规整（DTW）、基于规则的人工智能方法、人工神经网络（ANN）方法、隐马尔可夫模型（HMM）以及HMM与ANN的混合模型。HMM是语音识别中常用且重要的模型，因为它能很好地模拟语音信号的时间序列特性。本文特别关注了HMM模型的理论研究，并对其经典算法进行了改进。 具体到实际的语音识别系统构建，本文采用了HMM作为识别算法，结合MFCC（梅尔频率倒谱系数）这一关键的语音特征参数，建立了一个汉语数字语音识别系统。该系统包含了语音信号预处理、特征参数提取、识别模板训练以及匹配算法等核心步骤。同时，利用Matlab的图形用户界面（GUI）开发环境，设计了一个简单易用、用户友好的系统界面，提高了人机交互的效率。 实验结果表明，该系统在统计上达到了预期的识别效果，证明了基于Matlab的语音识别系统的有效性。通过这样的毕业设计，学生不仅掌握了Matlab在信号处理中的应用，还深入理解了语音识别的基本理论和技术，为今后在相关领域的工作打下了坚实的基础。 关键词：语音识别算法；HMM模型；Matlab；GUI