基于matlab的语音识别技术.doc

【基于Matlab的语音识别技术】是利用Matlab这一开发语言来实现的一种人工智能应用。语音识别技术的核心目标是将人类的语音信号转化为可理解的文字或指令，涉及信号处理、模式识别和人工智能等多个技术领域。随着科技的发展，语音识别已从实验室走向市场，广泛应用于家电、通信、医疗和消费电子产品等领域，极大地方便了人们的生活。 语音识别系统可按照词汇量、说话方式和说话人的依赖程度分类。根据词汇量，系统分为小词汇量、中等词汇量、大词汇量和无限词汇量识别系统；按照说话方式，有孤立字/词识别、连接字语音识别和连续语音识别；根据对说话人的依赖，又分为特定人和非特定人语音识别系统。 语音识别系统的基本框架通常包括以下几个关键模块：语音信号预处理、特征提取、特征建模、相似性度量（模式匹配）和后处理。预处理涉及去除噪声和调整信号；特征提取是识别过程的关键，通过检测语音信号的端点，如基音周期，来获取重要的语音特征；特征建模建立参考模板库；模式匹配通过计算测试模板与参考模板的相似性来确定识别结果；后处理则用于优化识别效果。 在设计语音识别系统时，首先要进行语音信号的特征提取和端点检测。例如，通过观察语音信号的幅度变化，设置门限来判断语音的开始和结束。接着，根据不同的应用场景，可以选择合适的识别系统类型，如孤立词识别或连续语音识别。在孤立词识别中，动态时间归整(DTW)算法是一个常用且有效的工具，它能处理发音长度不一致的问题。而对于连续语音识别，隐马尔科夫模型(HMM)常常被用来建立模型参数。 特征参数的选取对识别性能至关重要。LPC（线性预测系数）参数描述了声管模型，但通常在识别中使用其倒谱参数LPCC。为了更好地模拟人耳的感知特性，MFCC（梅尔频率倒谱系数）参数被广泛应用，因其能提高系统的识别性能，尤其是在噪声环境中。 在Matlab环境下开发语音识别系统，开发者可以利用Matlab提供的信号处理和机器学习工具箱，简化开发流程并实现高效算法。这不仅有助于快速原型设计，还能进行算法优化和实验验证，从而构建出性能良好的语音识别系统。基于Matlab的语音识别技术融合了多个领域的知识，为语音交互的应用提供了强大的技术支持。