基于MATLAB的语音信号处理技术研究

Matlab语音信号处理 Matlab语音信号处理是基于MATLAB分析语音信号频域特征、时域特征和LPC分析的技术。语音信号处理是一门新兴的学科，它是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的学科。该领域的研究主要来自信号与信息处理及计算机应用等学科，但它也与语音学、语言学、声学、认知科学、生理学、心理学等许多学科有非常密切的联系。 语音信号处理的理论和技术基础来自20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和算法，如数字滤波器、快速傅立叶变换（FFT）等。随着信息科学技术的飞速发展，语音信号处理取得了重大的进展。进入70年代之后，提出了一种用于语音信号的信息压缩和特征提取的线性预测技术（LPC），并已成为语音信号处理最强有力的工具，广泛应用于语音信号的分析、合成及各个应用领域。 在80年代初，一种新的基于聚类分析的高效数据压缩技术—矢量量化（VQ）应用于语音信号处理中；而用隐马尔可夫模型（HMM）描述语音信号过程的产生是80年代语音信号处理技术的重大发展，目前HMM已构成了现代语音识别研究的重要基石。 近年来，人工神经网络（ANN）的研究取得了迅速发展，语音信号处理的各项课题是促进其发展的重要动力之一，同时，它的许多成果也体现在有关语音信号处理的各项技术之中。 本实验参考书针对教学大纲规定的四个研究设计型实验，每个实验给出了参考程序，目的是起一个抛砖引玉的作用，学生在学习过程中，可以针对某一个实验进行延伸的创新学习，比如说，语音端点的检测、语音共振峰提取、基于HMM或DTW的有限词汇或大词汇的特定人、非特定人的语音识别、识别率的提高（如何提高有噪环境下的识别率）、以及编码问题等，同时在学习中还可深入思考如何将有关的方法在嵌入式系统或DSP下的实现。 本实验参考书的主要内容包括： 1. Matlab语音信号处理的基础理论和算法原理 2. Matlab语音信号处理的研究方法和难点 3. Matlab语音信号处理在时域和频域的分析 4. Matlab语音信号处理的LPC分析和VQ应用 5. Matlab语音信号处理的HMM和ANN应用 本实验参考书旨在为学生提供一个系统的学习平台，让学生能够深入理解语音信号数字处理的基础理论、算法原理、研究方法和难点，并将其应用于实际的语音信号处理项目中。