连续数码串语音识别系统的MATLAB实现.pdf

本文主要介绍了一种基于MATLAB实现的汉语连续数码串语音识别系统。该系统采用了连续隐马尔可夫模型（CHMM）作为识别算法，并利用梅尔频率倒谱系数（MFCC）作为主要的语音特征参数。以下将详细阐述系统的关键组成部分及其实现过程。 语音信号的预处理是识别系统的基础步骤。在这个阶段，原始的语音信号会被转化为适合分析的形式。通常包括去除噪声、预加重、分帧和加窗等操作，以便更好地提取语音特征。MATLAB的语音工具箱voice box提供了这些功能，可以方便地进行预处理。 特征参数的提取是识别的关键。MFCC是语音识别中常用的一种特征提取方法，它能够有效地捕捉语音的频谱特性。MFCC通过梅尔滤波器组对语音信号进行变换，然后计算倒谱系数，最后再进行离散余弦变换（DCT），从而得到一组反映语音特征的参数。 接着，识别模板的训练是建立CHMM模型的过程。CHMM是一种统计建模方法，适用于序列数据的建模，如语音识别。系统需要收集大量的语音样本，通过训练生成每个数字对应的模型，这些模型反映了数字发音的统计规律。 然后，识别匹配算法是将新的语音信号与已训练好的模板进行比较，以确定最匹配的数字。在CHMM中，这通常涉及到前向算法或维特比算法来找到最有可能生成观测序列的模型状态序列。 在MATLAB环境下，voice box工具箱提供了实现这些算法的功能，使得系统可以进行仿真和测试。作者进行了系统仿真，并给出了识别结果，同时指出了一些可能存在的问题和改进的方向，比如提高识别率、减少误识别等。 总结来说，这个连续数码串语音识别系统利用MATLAB强大的计算能力和专门的语音处理工具，实现了从语音信号预处理、特征提取、模型训练到识别匹配的全过程。尽管汉语数码语音识别相比英语存在一定的挑战，但通过CHMM和MFCC的结合，已经取得了较好的识别效果。未来的研究可以进一步优化模型，提高识别精度，以适应更多实际应用场景的需求。