基于语音信号的说话人识别实验报告李力

《基于语音信号的说话人识别实验报告李力》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、课程设计说明书设计题目：基于语音信号的说话人识别专业：电子信息工程班级：2008-1设计人李力同组人：侯超、李源基、褚召旭李泽磊学号：200801100413山东科技大学2010年7月1日山东科技大学课程设计任务书电子信息工程专业2008-1班学生李力一、课程设计题目：基于语音信号的说话人识别二、设计原始资料：MATLAB软件编程环境；PentiumIV计算机三、设计应解决下列各主要问题：1、了解语音识别的基础知识2、理解语音信号的常用特征值及特征提取方法3、选择一个或几个特征实现对说话人的识别四、设计说明书应附有下列图纸：五、命题发出日期：2008-7-7设计应完成日期：2008-

2、7-18设计指导教师（签章）教研室主任（签章）16指导教师对课程设计的评语指导教师（签章）：年月日16摘要语音是人类相互交流和通信最方便快捷的手段。如何高效地实现语音传输存储或通过语音实现人机交互，是语音信号处理领域中的重要研究课题。语音信号处理涉及数字信号处理、语音学、语言学、生理学、心理学、计算机科学以及模式识别、人工智能等诸多学科领域，是目前信息科学技术学科中发展最为迅速的一个领域。关键字：语音识别、清音、浊音、短时平均能量、倒谱、短时平均过零率16目录第一章绪论………………………………………………………………………………………11.1语音识别技术的发展历史…………………………

3、…………………………1.2语音识别研究的现况与难点…………………………………………………………第二章方案比较…………………………………………………………………第三章软件介绍……………………………………………………………………3.1CoolEditPro2.13.2MATLAB介绍第四章模块设计…………………………………………………………………………………4.1语音端点检测……………………………………………………………………4.1.1原理4.1.2源程序4.2短时能量4.2.1用途4.2.3问题4.2.3解决方法4.2.4程序4.3短时平均过零率4.3.1原理4.3.2程序4.4短时平

4、均过零率4.5倒谱4.6主程序4.7实验结果第五章设计中的问题第六章收获与体会…………………………………………………………….第七章参考文献………………………………………………………………第八章附录…………………………………………………………………16第一章绪论1.1语音识别技术的发展历史语音识别技术的研究工作开始于20世纪的50年代，第一个可以用来识别10个英文数字的语音识别系统一Audry系统是在AT&Bell实验室研制成功的。20世纪60年代，计算机的应用推动了语音识别的发展。在这个阶段主要是提出了线性预测分析(LP)和动态规划(DP)，主要解决了语音信号的产生模型问题。Bel

5、l实验室的S.Pruzanskay提出了基于模式匹配和概率统计来进行语音识别，这对语音识别的发展产生了深远的影响.20世纪70年代，语音识别技术得到了快速发展。具体表现在:理论上，线性预测分析得到进一步的发展，动态时间弯度(DTW)技术基本成熟，特别提出了矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模型(HMM)理论。在实践上，实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立词汇的识别系统。20世纪80年代，语音识别技术得到了进一步发展。其中显著的特征是HMM模型和人工神经网络(ANN)在语音识别中得到应用。经过AT&Bell实验室Rabiner等科学家的共同研究，把原来HMM的纯数学模型工程化，从而

6、得到推广。经过实验证明，采用HMM和ANN模型建立的语音识别系统，性能很好。进入20世纪90年代，随着多媒体时代的来临，迫切需要语音识别系统从实验室走向实用。许多发达国家如美国、日本、韩国及IBM.Apple.AT&T.NTT等著名的公司都为语音识别系统的研究投入大量的资金121而ARM技术发展就比较迟，ARM公司成立于1990年11月，全称为AdvancedRISCMachinesLtd，它是由英国的Acorn公司提供技术支持，美国苹果等公司出资合作的美英公司。ARM公司本身不直接从事芯片生产，也不销售芯片，靠转让设计许可，由合作伙伴生产出各种特色的芯片。1.2语音识别研究的现况与

7、难点经过近50年的发展，语音识别己经发展到一个较高的水平，并从实验室走向市场，进入了一个实用化阶段。由于矢量量化，HMM和人工网络等技术被用于语音信号处理，并经过不断改革与完善，使语音信号处理技术产生突破性的发展。英语的连续数字语音识别的正确率已经达到了99%以上，而具有高度混淆的英语字母的识别也达到了97%以上。目前对语音识别的研究主要是一方面对语音学的统计模型的研究，对语音段的建模方法及HMM与人工网络。另外一方面是为了语音识别的实用化的需要，讲者自适