语音识别系统软件设计

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1、第33卷第5期闽江学院学报V01．33No．52012年9月JOURNALOFMINJIANGUNIVERSITYSep．2012语音识别系统软件设计余尤好(莆田学院电子信息工程系，福建莆田351100)摘要：提取语音信号的MFCC特征参数，用矢量量化(VQ)的LBG算法来建立匹配模板．在MATLAB软件平台上，基于GUI界面实现说话人识别系统软件设计。并通过实验验证其有效性．关键词：语音识别；Mel倒谱系数；特征提取；图形用户界面中图分类号：TN912．3文献标识码：A文章编号：1009—7821(2012)05—

2、0061—05DesignofspeechrecognitionsystemsoftwareYUYou．hao(DepartmentofElectronicsandInformation，肌，lUniversity，Putian，Fujian351100，China)Abstract：ThepaperextractsMelfrequencycepstrumcoefficientfeatureparametersofspeechsignal，es-tablishismatchingtemplatebyLBGalgori

3、thmofvectorquantizationinthesoftwareplatform，thedesignofthespeakerrecognitionsystemsoftwarebasedonGUIinterfaceisrealized，andverifytheefectivenessofitthroughtheexperiments．Keywords：speechrecognition；Mel—frequencycepstrumcoefficients；featureextraction；GUI随着语音识别技术

4、的不断发展，在生活中得以广泛应用，尤其在人机交流和语音控制系统中．因此，研究该技术具有很高的应用价值．日常生活中，要通过声音识别一个人，这个人的声音必定是熟悉的．对于语音系统来说也一样，在进行识别前，必须熟悉说话人的声音，这就要求系统原先存储了说话人足够的语音样本，在进行识别时进行比对．让系统熟悉说话人的声音，需要对说话人的声音进行处理提取相应的有用信息，这个过程称为“训练”．通过训练过程，得到模板．在进行识别的时候就可以提取待识别语音特征参数，与训练完的模板进行相似性比较，判决失真度或者两者距离相差的大小．系统的整

5、个识别过程描绘如图1所示，可分成三个模块：预处理模块、特征提取模块、语音识别模块⋯．说话人识别分为说话人确认(speakerverification)与说话人辨认(speakeridentification)．说话人确认用以确认某段语音声是否是指定的某个人所说的，说话人辨认用以判断某段语音是若干人中的哪一个所说的．两者识别的基本原理一致，但是识别过程略有差异．对于一个说话人辨认系统，所取的判决依据，是待测语音与模板匹图1语音识别系统配的失真度距离最小的作为与Fig．1Speechrecognitionsystem之对

6、应的说话人．对于说话人确认系统，则通过判断测试待测收稿日期：2012—07—24基金项目：福建省教育科学“十二五”规划2012年度常规课题(FJCGGJ12—034)作者简介：余尤好(1977一)，男，福建莆田人，莆田学院电子信息工程系讲师．万方数据62闽江学院学报第33卷语音与已知模型的匹配距离大于或小于一定阈值来做出判决，若小于一定阈值，则接受，大于一定阈值，则拒绝．1语音识别系统模块介绍1．1预处理模块说话人语音并非平稳信号，但在短时间内可以保持平稳，这个范围一般取l0～20ms为宜．因此，可将语音信号分割成短

7、时帧进行分析．但是，如果直接将相邻的语音分割成片段，容易引起频谱泄露．因此，可以用哈明窗对语音信号进行分帧，抑制频谱泄露．为了获得精确结果，理论上这个窗函数不但要覆盖前一个语音片段，而且要衔接后一个语音片段．其中，帧长与采样的频率、采样点个数有关．例如，该系统默认的采样频率为11．025kHz，帧移的长度m设置为100个采样点，窗口长度n设置为256个采样点，相当于覆盖了语音长度为23ms左右的范围，其中当前帧完全覆盖，前后总共覆盖其它语音段14ms，这就保证了频谱的全部覆盖，减少泄漏．1．2特征参数提取模块语音信号

8、经过预处理之后，接着要提取语音特征参数．特征参数的提取通常用到的是LPCC(线性预测倒谱系数)和MFCC(Mel频率倒谱系数)．倒谱是区别于一般频谱的，这种特征谱是用于表征说话人个性特征，是说话人识别非常有效的特征．通过倒谱分析，可以把说话人识别语音信号的频谱及细微结构部分区分开来．LPCC参数，是LPC(线性预测系数)的一种提升，是一种非常重