大学毕业论文-—基于倒谱的语音识别算法研究.doc

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1、LANZHOUUNIVERSITYOFTECHNOLOGY毕业论文题目：基于倒谱的大学生语音识别算法研究CollegeStudents' SpeechRecognitionAlgorithmbasedon Cepstrum摘要语音是人类最重要的交流工具，随着电子计算机和人工智能机器的广泛应用，人们发现人和机器之间最好的通信方式是语言通信，而语音是语言的声学表现形式。要使机器听的懂人话，就要对语音信号进行处理。随着信息技术的不断发展，尤其是网络技术的日益普及和完善，语音信号处理技术正发挥着越来越重要的

2、作用。为了寻找良好性能的特征、提取重要参数以提高识别系统性能，各种科学的算法应运而生。语音识别的关键技术是提取出语音特征，语音特征有很多，倒谱分析就是其中之一。倒谱法作为信号处理的重要的方法，能够得到比较好的识别性能。本文主要介绍了语音识别技术。基本实现思想是将输入的随机语音信号通过线性变换系统处理为加性信号，用基于Mel频率的倒谱系数（MFCC）以及一些语音信号的固有特征进行倒谱分析。接下来通过对语音倒谱在各个方面的应用进行MATLAB编程仿真，得到语音基音检测和共振峰检测的实验仿真结果。关键词：

3、倒谱；语音识别；共振峰检测；基音检测；兰州理工大学毕业论文AbstractVoiceisoneofthemostimportanthumancommunicationtools.Withthewidelyapplicationofelectroniccomputersandartificiallyintellectivemachine,itwasdiscoveredthatlanguagecommunicationisthebestwaytocommunicatebetweenmanandmachi

4、neandthevoicewasthereflectionofthelanguage.Ifwewantedusunderstoodbythemachines,itisnecessarytodealwiththesignal.WiththecontinuousdevelopmentofIT,especiallythepopularityofnetworkandperfectsystem,voicesignalprocessingtechnologyplaysanincreasinglyimportan

5、trole.Inordertofindagoodperformancecharacteristicsandextractimportantparameterstoimprovetheperformanceoftherecognitionsystem,avarietyofscientificalgorithmshavebeenemerged.Thekeytechnologyofvoicerecognitionisextractingvoicefeatures.Whiletherearemanyvoic

6、efeatures,cep-strumanalysesisoneofthem.Thecep-strum,asoneoftheimportantsignalprocessingmethods,cangetbetterrecognitionperformance.Thispapermainlyintroducethevoicerecognitiontechnology.Thebasicideaistocasuallyinputvoicesignalandtransformthesignalbyusing

7、additivesignaltolineartransformation,andusethemethodsbasedonMel(MFCC)frequencyaswellassomeofthespeechsignaltocep-strumanalyze.AndthenbytheusageofthevoicespectrumofapplicationsinallaspectsprogramsMATLABsimulation,itcangetthesimulationresultsofdetectvoic

8、epitchandformantdetection.Keywords:Cepstrum；Voicerecognition；Resonancepeakdetection；Pitchdetection；兰州理工大学毕业论文目录第1章绪论11.1研究背景及意义11.2语音信号研究现状11.3主要研究内容3第2章语音识别技术基本理论52.1语音信号的数字化与预处理52.2语音识别技术模型62.3语音识别技术原理72.4语音识别系统分类82.5语音识别基本方法82.6语音识别系