利用MATLAB平台实现-少量字的语音识别功能-毕业论文.doc

MATLAB 平台语音识别功能实现 本资源摘要信息针对利用 MATLAB 平台实现少量字的语音识别功能，通过对语音识别系统的分类、基本构成、参数计算流程等进行了详细的介绍，并对两种不同的语音识别算法——动态时间伸缩算法（DTW）和隐马尔科夫模型（HMM）进行了研究和实现。 语音识别系统概述 语音识别是指计算机通过音频信号来识别人类语音的技术，已经广泛应用于各个领域，例如语音助手、智能家居、自动客服等。语音识别系统可以分为两大类：孤立字识别和连续语音识别。孤立字识别是指识别单个音节或单词，而连续语音识别是指识别连续的语音流。 语音识别系统的基本构成 语音识别系统的基本构成包括语音信号采集、语音信号预处理、特征提取、模式匹配和结果输出五个部分。语音信号采集是指通过麦克风或其他设备将语音信号采集到计算机中；语音信号预处理是指对采集到的语音信号进行去噪、去除静音、归一化等处理；特征提取是指从预处理后的语音信号中提取有代表性的特征；模式匹配是指将提取的特征与已知的模式进行比较，以确定语音的内容；结果输出是指将识别结果输出到屏幕或其他设备上。 语音识别参数 语音识别参数是指在语音识别过程中需要计算的参数，常见的语音识别参数包括线性预测系数（LPC）、线性预测倒谱系数（LPCC）和梅尔频率倒谱系数（MFCC）。LPC 是指根据语音信号计算出的预测系数，用于描述语音信号的频谱特征；LPCC 是指根据 LPC 计算出的倒谱系数，用于描述语音信号的倒谱特征；MFCC 是指根据 Mel 频率计算出的倒谱系数，用于描述语音信号的Mel 频率倒谱特征。 DTW 算法 DTW（Dynamic Time Warping）算法是一种常用的语音识别算法，通过将语音信号与已知的模式进行比较，以确定语音的内容。DTW 算法的原理是将语音信号与模式之间的时间差异进行对齐，以计算出语音信号与模式之间的相似度。DTW 算法的高效算法可以通过使用动态规划来实现，以提高计算效率。 结论 本资源摘要信息对利用 MATLAB 平台实现少量字的语音识别功能进行了详细的介绍，涵盖了语音识别系统的分类、基本构成、参数计算流程等方面的内容，並对两种不同的语音识别算法进行了研究和实现。该资源摘要信息可以为研究者和开发者提供有价值的参考和借鉴。