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1、您的论文得到两院院士关注软件天地文章编号:1008-0570(2007)12-1-0255-02在MATLAB环境下实现的语音识别VoiceRecognitionInMATLABEnvironment1,2刘宇红3敬岚1乔卫民1(1.中国科学院近代物理研究所;2.中国科学院研究生院;3.贵州大学)龙银东LONGYINDONGLIUYUHONGJINGLANQIAOWEIMIN摘要:介绍了一种基于MATLAB的多个特定人连接词语音识别的方法,并提出了在进行端点检测时,引入平均的概念能进一步提高识别率。此设计是以LPCC系数、DTW算法
2、为核心的基于图形界面的设计。通过大量的实验测试,表明该方法基本达到屏蔽外界环境的影响,具有非常高的精度识别。关键字:语音识别;MATLAB;线性预测倒谱系数;动态时间弯折中图分类号:TP311.52文献标识码:BAbstract:ItintroducesamethodanddescribessomenewopinionsaboutMulti-SpecificSpeakerConnectedWordRecognitioninMATLABenvironment.LPCCandDTWarethemaintoolsintheimplemen
3、tationwhicharebaseduponGUI.Thisdesignhasgoodperformanceandreliabilityeveninnoisedenvironment.Andlotsofexperimentsshowsthatthedesignisreasonableandarriveatthedesigndestination.Keywords:Multi-SpecificSpeakerConnectedWordRecognition,MATLAB,LPCC,DynamicTimeWarping(DTW)技环境中
4、,通过以下语句,引入了平均的概念,成功的提高了端点术1引言检测的识别率:近年来,由于人工神经网络以及支持向量机所具有较强的创自适应和自学习能力而获得了普遍的重视,并在语音识别中获得了成功的应用。目前,针对汉语语音识别的研究得到学者的新广泛关注,并且对大词汇量连续语音识别系统的研究取得很大进展。本文对语音识别的端点监测,引入平均的概念,测试结果表明,可进一步提高识别率。本文还以系数(LPCC)以及动态时间弯折(DTW)算法为核心,针对多个特定人连接词语的识别,图1语音识别系统概述给出了基于Matlab环境下的图形界面的实现。zcr=s
5、um(signs.*diffs,2);%每帧过零率N=size(zcr,1);2语音识别系统概述ZR=sum(zcr,1)/N;%平均过零率%在此求平均从而消除环境语音识别系统的典型识别方案如图1所示。输入的模拟语变化引起的部分噪声音信号首先要进行预处理,包括预滤波、采样和量化、加窗、端点amp=sum(abs(enframe(filter([1-0.97],1,x),FrameLen,检测、预加重等,然后是参数特征量的提取。提取的特征参数满FrameInc)),2);%每帧能量足如下要求:EN=sum(amp,1)/N;%平均能量
6、%在此求平均也是为了消除(1)特征参数能有效地代表语音特征,具有很好的区分性。环境变化引起的部分噪声。(2)参数间有良好的独立性。通过上述实验证明,我们得出,在进行端点检测时,引入(3)特征参数要计算方便,要考虑到语音识别的实时实现。平均的概念,能在一定程度上避免声卡的漂移,提高抗噪能力3在MATLAB环境中的语音识别和准确率。整个语音信号的端点检测可以分为四段:静音、过渡段、实现语音段、结束。在本设计的程序中使用一个变量status来表示3.1端点检测当前所处的状态。在静音段,如果能量或过零率超过了低门本文用的是双门限算法,在开始
7、进行端点检测之前,首先为限,就应该开始标记起始点,进入过渡段。在过渡段中,只要两短时能量和过零率分别确定两个门限,信号必须达到比较高的个参数的数值都回落到低门限以下,就将当前状态恢复到静音强度,该门限才可能被超过。且低门限被超过未必就是语音的状态。而如果在过渡段中的两个参数中的任意一个超过了高门开始,有可能是由短时间的噪声引起;高门限被超过则可以基限,就可以确信进入语音段了,以下是该设计的关键代码:本确定是由于语音信号引起的。Ⅰ、在status为0/1时:为了尽量减小环境噪声带来的干扰,在本设计的MATLAB1、amp(n)>=(1
8、.3*EN)&(zcr(n)>=(0.3*ZR)&zcr(n)<=(4.5*ZR))龙银东:硕士研究生即进入状态2;《PLC技术应用200例》邮局订阅号:82-946360元/年-255-软件天地中文核心期刊《微计算机信息》(测控自动
