MATLAB环境下的语音识别算法研究——基于LPC、LPCC和MFCC

该资源是一份本科生毕业设计报告，主题为“基于MATLAB的语音识别算法研究”，由物理与电子工程学院电子信息工程专业的学生完成。报告涵盖了语音信号处理的多个方面，包括语音端点检测、特征参数提取以及三种不同的语音识别算法——动态时间规整（DTW）、矢量量化（VQ）和隐马尔可夫模型（HMM）的应用。重点讨论了线性预测系数（LPC）、线性预测倒谱系数（LPCC）和梅尔频率倒谱系数（MFCC）作为特征参数在语音识别中的作用。 在语音信号处理中，特征值的提取是至关重要的步骤。线性预测系数（LPC）通过分析声音信号的线性预测来获取其特性，这种方法能有效地描述声波的波动模式。线性预测倒谱系数（LPCC）是LPC的一种改进，它考虑了频率域内的变化，提供了一种更稳定的特征表示。而MFCC是语音识别中最常用的特征参数之一，它模拟人类听觉系统的感知特性，将频谱转换到梅尔尺度上，然后计算倒谱，从而得到一组易于计算机处理的特征值。 动态时间规整（DTW）是一种用于比较和对齐两个时序数据序列的算法，尤其适用于语音识别中不同长度的语音样本。它允许两个序列在时间轴上进行非线性匹配，使得相似的部分能够对应起来，即便它们在原始时间轴上并不完全对齐。 矢量量化（VQ）则是将输入的语音特征向量聚类成一组固定的代码书，每个聚类中心代表一个“模板”。在识别过程中，输入特征向量会被映射到最接近的模板，以此进行分类。 隐马尔可夫模型（HMM）是语音识别中的核心统计模型，它假设语音信号是由一系列不可观察的状态生成的，每个状态以一定的概率发射出一个观测特征。HMM可以学习和建模语音的动态变化，为识别提供高效的方法。 在MATLAB环境下，报告作者提取了孤立字语音（0~9的汉语发音）的LPCC和MFCC特征，并结合DTW、VQ和HMM这三种算法实现了对这些语音的识别。这一研究展示了如何利用MATLAB工具进行实际的语音识别系统开发。 关键词：MFCC、HMM、DTW和VQ，分别代表了语音识别中的关键特征参数和算法。这些技术的发展和应用，反映了语音识别领域的进步，尤其是随着统计模型和神经网络技术的引入，语音识别的准确性和实用性得到了显著提升。此外，报告也提到了语音识别技术的未来发展趋势，即从实验室环境走向商业化应用，以及在人机交互领域的广泛应用。