毕业论文----利用MATLAB平台实现_少量字的语音识别功能

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1、1 本科毕业论文本科毕业论文(设计设计) 论文题目：论文题目： 利用利用 MATLABMATLAB 平台平台实现实现 少少量字的语音识别量字的语音识别功能功能 学生姓名 学 号 专 业 物理学 指导教师姓名 职 称 部 门 物理系 论文题目 利用 MATLAB 平台实现少量字的语音识别 2 摘摘 要要 摘要：摘要：初步研究两种不同的语音识别算法-动态时间伸缩算法(DTW)和 隐马尔科夫模型(HMM), 初步探究并实现在 MATLAB 环境中应用 DTW 识别 法的孤立字语音识别实验平台。 关键字：关键字：MATLAB，语音识别，LPC，LPCC，MFCC，动态时间伸缩算 法(DTW)，隐马尔科

2、夫模型（HMM） Abstract 【Abstract】: Use two kinds of arithmetic to study speech recognition: Dynamic Time Warping (DTW) and the Hidden Markov Model (HMM). Build a basic test platform of speech recognition using DTW. 【Key words】: MATLAB, speech recognition, LPC, LPCC, MFCC, Dynamic Time Warping, Hidden Mar

3、kov Model 3 目目 录录 引言引言. 4 1.语音识别简介语音识别简介 5 1.1 语音识别系统的分类语音识别系统的分类. 5 1.2 语音识别系统的基本构成语音识别系统的基本构成 5 2.语音识别参数语音识别参数 6 2.1 线性预测系数线性预测系数(LPC). 6 2.2 线性预测倒谱系数线性预测倒谱系数(LPCC) . 8 2.3 MFCC 系数系数 . 8 2.4 参数计算流程参数计算流程 9 3.DTW 算法算法11 3.1 DTW 算法原理算法原理 .11 3.2 DTW 的高效算法的高效算法 14 4.HMM 算法算法 16 4.1 HMM 的原理的原理. 16 4.2

4、 HMM 的前向概率和后向概率的前向概率和后向概率 17 4.3 识别算法识别算法VITERBI解码解码 19 4.4 BAUM-WELCH算法算法 . 20 5.实验实验及总结及总结 . 23 5.1 实验准备实验准备以及步骤以及步骤 23 5.2 实验结果及讨论实验结果及讨论 25 5.3 实验结论实验结论. 29 参考文献参考文献 30 4 引引 言言 自上世纪 80 年代开始，语音识别技术的研究进入了一个蓬勃发展的时期， 一些商用系统也从实验室进入市场。然而，在实际的应用中，由于各种干扰因素 导致的测试条件与训练环境的不匹配，系统的性能往往会收到极大的影响。因此 提高语音识别系统的性能就成为了语音识别技术真正走向实用化的关键课题。 语音识别是以声音作为研究对象它是语音信号处理的一个重要研究方向， 是 模式识别的一个分支涉及到生理学、心理学、语言学、计算机科学以及信号处理 等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言（如人在说话时的表情、手势等行为动 作可帮助对方理解） ，其最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。本文研究 了汉语语音