孤立词语音识别系统的MATLAB 实现

### 孤立词语音识别系统的MATLAB实现 #### 摘要 本文介绍了一种孤立词语音识别系统的构建过程及其实现在MATLAB环境中的方法。该系统主要利用MATLAB的语音工具箱VoiceBox进行仿真与分析。研究结果表明，对于20个孤立词的非特定人识别任务，该系统的准确率可达95%左右。 #### 关键词 - 孤立词 - MATLAB - 语音识别 #### 1. 引言 MATLAB作为一种强大的数值计算和图形绘制工具，不仅拥有丰富的内置函数，还可以通过第三方开发的工具箱扩展其功能。例如，语音处理工具箱VoiceBox就极大地提升了MATLAB在语音处理领域的应用能力。本文将详细介绍如何利用MATLAB和VoiceBox实现一个孤立词语音识别系统，并对其性能进行评估。 #### 2. 系统设计 ##### 2.1 预处理 预处理阶段主要包括预加重和端点检测两个步骤。 - **预加重**: 通过一个简单的数字滤波器\(1-\mu z^{-1}\)实现，其中\(\mu\)接近1，目的是增强高频部分，改善语音质量。 - **端点检测**: 基于短时能量和过零率的方法进行端点检测。这种方法不是实时的，通常应用于已录制好的音频文件中。具体实现包括： - 将语音信号分帧。 - 计算每帧的短时能量和过零率。 - 根据这些参数确定语音的起始点和结束点。 ##### 2.2 特征参数提取 在特征参数提取阶段，主要采用两种常用参数：线性预测倒谱系数(LPCC)和Mel频率倒谱系数(MFCC)。 - **LPCC**: LPCC参数是一种基于合成的参数，适用于模拟语音信号的产生过程。 - **MFCC**: MFCC参数则更贴近人类听觉感知特性，没有特定的前提假设。根据大量实验结果，MFCC参数的表现通常优于LPCC参数。 本系统选择了MFCC作为特征参数。MFCC参数能够更好地捕捉语音信号的特征，提高识别准确性。 ##### 2.3 训练和识别 在训练和识别阶段，采用离散马尔科夫模型(DHMM)进行处理。 - **VQ-码本的设定**: - 在DHMM系统的训练和识别过程中，矢量量化(VQ)是关键步骤之一。 - 码本的设计通常采用LBG算法。通过分裂法获得初始码本，最终生成大小为128的码本。 - 码本搜索采用“全搜索”算法，确保找到距离输入矢量最近的码字。 - 在实践中需要注意避免出现空胞腔问题。 - **DHMM模型初始参数的设定**: - 考虑到语音信号的时间序列特性和系统的实时性需求，选择了自左向右的无跨越模型。 - DHMM模型可通过状态转移概率矩阵\(A\)、观测概率矩阵\(B\)以及初始状态概率向量\(\pi\)来描述。 #### 3. 实验结果 实验结果显示，对于包含20个孤立词的非特定人识别任务，该系统的准确率达到95%左右。这表明所提出的孤立词语音识别系统具有较高的准确性和实用性。 #### 4. 结论 本文成功地构建了一个基于MATLAB的孤立词语音识别系统，并通过实验验证了其有效性。通过对语音信号进行预处理、特征提取以及采用DHMM模型进行训练和识别，实现了较高的识别准确率。未来的研究可以进一步优化算法，提高识别效率，拓展应用场景。 --- 本文详细介绍了孤立词语音识别系统的构建过程及其在MATLAB中的实现方法。通过合理的系统设计和算法选择，该系统在实验中取得了较好的识别效果。