在MATLAB环境下实现语音识别涉及到数字信号处理、模式识别以及算法应用等多个知识点，本文主要讨论了基于MATLAB的语音识别系统设计和实现。下面将详细介绍所涉及的各个关键技术点。
语音识别系统通常需要对输入的模拟语音信号进行一系列预处理，以适应系统识别的要求。预处理包括预滤波、采样和量化、加窗等步骤。预滤波的目的是去除信号中的高频噪声。采样和量化则是将模拟信号转换为数字信号，以便进行进一步的数字处理。加窗是为了避免截断误差，使得信号更平滑，便于处理。
端点检测是语音识别系统中的重要环节，它的目的是确定语音信号的开始和结束位置。双门限算法是一种常见的端点检测算法，它为短时能量和过零率分别设定两个门限值。只有当信号强度超过较高门限时，才基本确定是由于语音信号引起的，而非噪声干扰。本文提出，在进行端点检测时引入平均的概念，通过计算短时能量和过零率的平均值来消除环境变化引起的噪声干扰，从而提高端点检测的准确率。
参数特征量的提取是语音识别系统的关键步骤之一，特征参数需要能够有效代表语音特征，并且要有良好的区分性。本文主要采用的特征提取方法是线性预测倒谱系数（LPCC）法。LPCC系数是通过线性预测分析得到的，能够有效地表示语音信号的频谱特性，并且具有较好的抗噪性能。
动态时间弯折（DTW）算法是语音识别中广泛使用的一种模式匹配算法，它能够找到两个信号之间的最佳匹配路径，并通过这个路径计算出两者之间的相似度。DTW算法允许在时间维度上对两序列进行非线性伸缩和压缩，从而能够有效应对不同语速的语音信号之间的匹配问题。
MATLAB作为一个强大的数学软件，提供了丰富的工具箱和函数库，非常适合于快速开发和测试算法原型。在MATLAB环境下，可以利用其自带的语音处理工具箱，实现对语音信号的分析、处理和识别。MATLAB的图形用户界面（GUI）使得用户可以直观地操作和修改算法参数，从而提高系统的可操作性和用户体验。
文章中提到的实验验证了该方法的有效性，即使在有噪声的环境下，系统也表现出了良好的性能和可靠性。通过大量的实验测试，结果表明，系统能够屏蔽外界环境的影响，具有很高的精度识别率。
在MATLAB环境下实现的语音识别方法，涉及了从信号预处理、端点检测、特征提取到模式匹配等多个环节。这些环节的优化组合为系统的性能提升提供了保障。通过引入平均概念和使用LPCC、DTW算法，使得该系统在识别特定人连接词方面具有较高的准确性和抗干扰能力。此外，MATLAB提供的GUI设计不仅方便了开发和调试，而且也使得最终用户的操作更加直观和便捷。对于希望了解和开发语音识别系统的开发者而言，本文所介绍的内容具有很好的参考价值。
