语音识别系统实验报告

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1、语音识别系统实验报告专业班级：信息安全学号:姓名:目录一、设计任务及要求1二、语音识别的简单介绍2.1语者识别的概念22.2特征参数的提取32.3用矢量量化聚类法生成码本32.4VQ的说话人识别4三、算法程序分析3.1函数关系.43.2代码说明53.2.1函数mfcc53.2.2函数distcu53.2.3函数vqlbg・63.2.4函数test63.2.5函数testDB73.2.6函数train83.2.7函数mclfb8四、演示分析.9五、心得体会.11附：GUI程序代码12、设计任务及要求实现语音识别功能。二、语音识别的简单介绍基于VQ的说话人识别系统，矢量

2、量化起着双重作用。在训练阶段，把每一个说话者所提取的特征参数进行分类，产生不同码字所组成的码本。在识别（匹配）阶段，我们用VQ方法计算平均失真测度（本系统在计算距离d时，采用欧氏距离测度），从而判断说话人是谁。语首_►数摒预处理:预加蒐、加汉明窗洲练VQ模型语音识别系统结构框图如图1所示。码本库：说话人］的码本说话人2的玛本•••输出识别站呆识别匹配11算VQ码本偲话人N的码卞图1语咅识别系统结构框图2.1语者识别的概念语者识别就是根据说话人的语音信号来判别说话人的身份。语音是人的自然属性之一，由于说话人发音器官的生理差异以及后天形成的行为差异，每个人的语咅都带有强

3、烈的个人色彩，这就使得通过分析语咅信号來识别说话人成为可能。用语音来鉴别说话人的身份有着许多独特的优点，如语音是人的固有的特征，不会丢失或遗忘；语音信号的采集方便，系统设备成本低；利用电话网络述可实现远程客户服务等。因此，近几年来，说话人识别越来越多的受到人们的重视。与其他生物识别技术如指纹识别、手形识别等相比较，说话人识别不仅使用方便，而且属于非接触性，容易被用户接受，并且在已有的各种生物特征识别技术屮，是唯一可以用作远程验证的识别技术。因此，说话人识别的应用前景非常广泛：今天，说话人识别技术己经关系到多学科的研究领域，不同领域中的进步都对说话人识别的发展做出了贡

4、献。说话人识别技术是集声学、语言学、计算机、信息处理和人工智能等诸多领域的一项综合技术，应用需求将十分广阔。在吃力语音信号的时候如何提取信号中关键的成分尤为重要。语音信号的特征参数的好坏直接导致了辨别的准确性。2.2特征参数的提取对于特征参数的选取，我们使用mfcc的方法来提取。MFCC参数是基于人的听觉特性利用人听觉的屏蔽效应，在Mel标度频率域提取出来的倒谱特征参数。MFCC参数的提取过程如下：1.对输入的语音信号进行分帧、加窗，然后作离散傅立叶变换，获得频谱分布信息。设语音信号的DFT为：N-ljfkX“伙)=工兀(刃比N,0<^

5、(n)为输入的语咅信号，N表示傅立叶变换的点数。2.再求频谱幅度的平方，得到能量谱。3.将能量谱通过一组Mel尺度的三角形滤波器组。我们定义一个有M个滤波器的滤波器组(滤波器的个数和临界带的个数相近)，采用的滤波器为三角滤波器，中心频率为f(ni),ni二1,2,3,•••,M本系统取M二100。4.计算每个滤波器组输出的对数能量。N-1S(m)=ln(^

6、Xa(k)

7、2Hm(k)),k=l0

8、5N—lMFCC系数个数通常取20-30,常常不用0阶倒谱系数，因为它反映的是频谱能量，故在一般识别系统中，将称为能量系数，并不作为倒谱系数，木系统选取20阶倒谱系数。2.3用矢量量化聚类法生成码本我们将每个待识的说话人看作是一个信源，用一个码本来表征。码本是从该说话人的训练序列中提取的MFCC特征矢量聚类而牛成。只要训练的序列足够长,可认为这个码本有效地包含了说话人的个人特征，而与讲话的内容无关。本系统采用基于分裂的LBG的算法设计VQ码本，X/=1,2,・.・,K)为训练序列，B为码本。具体实现过程如下：1.取提取出来的所有帧的特征矢量的型心（均值）作为第一个码

9、字矢量El。2.将当前的码木Bin根据以下规则分裂，形成2ni个码字。声胡”（1+°（4）其中ni从1变化到当前的码本的码字数，£是分裂时的参数，本文£二0・01。1.根据得到的码本把所有的训练序列（特征矢量）进行分类，然后按照下面两个公式计算训练矢量量化失真量的总和D⑷以及相对失真（n为迭代次数，初始n二0,D汕二8,B为当前的码书），若相对失真小于某一阈值£,迭代结束，当前的码书就是设计好的2m个码字的码书，转5。否则，转下一步。量化失真量和：（5）a相对失真：D*'）_D"I-

10、（6）D"2.重新计算各个区域的新型心，得到新的码书，转3。3.重复2,3和4