MATLAB平台下的少量字语音识别技术探索

"这篇本科毕业论文探讨了在MATLAB平台上实现少量字的语音识别功能，主要涉及两种核心算法——动态时间伸缩算法(DTW)和隐马尔科夫模型(HMM)。论文详细介绍了语音识别的基本概念、参数提取方法以及这两种算法的工作原理，并通过实验进行了验证和分析。" 在语音识别领域，MATLAB作为一个强大的开发工具，提供了丰富的库函数和接口，使得进行语音处理和识别变得相对容易。本论文首先对语音识别技术进行了概述，包括系统的分类和基本构成。语音识别系统通常由预处理、特征提取、模型训练和匹配决策四个部分组成。 特征提取是语音识别中的关键步骤，论文提到了三种常用的参数：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)。LPC通过分析语音信号的线性预测来获取其频谱特性；LPCC则进一步考虑了倒谱域的时间导数，增强了特征的稳定性；MFCC则通过模拟人类听觉系统的特性，提供了一种更接近人耳感知的语音表示方式。 接下来，论文详细探讨了DTW算法，这是一种对两个时间序列进行匹配的非线性方法，尤其适用于不同速度的语音序列比较。DTW算法原理是通过动态规划找到两序列的最佳对齐路径，实现时间上的伸缩。为了提高效率，论文还介绍了优化的DTW算法。 随后，论文转向了HMM模型，这是语音识别中广泛采用的统计建模方法。HMM通过定义状态和状态之间的转移概率，以及状态发射观测的概率，来描述语音信号的生成过程。Viterbi解码用于找出最可能的隐藏状态序列，baum-welch算法则用于模型的参数学习，使模型能更好地适应训练数据。 论文的实验部分详细描述了实验的准备步骤，包括数据集的采集、预处理和特征提取，以及DTW和HMM算法的实现和结果分析。实验结果和讨论部分展示了这些算法在实际应用中的表现，并从中得出了一些结论，强调了在不同环境下优化语音识别系统性能的重要性。 这篇论文深入浅出地探讨了基于MATLAB的语音识别技术，对于理解DTW和HMM算法及其在MATLAB中的应用具有很高的参考价值，同时也为少量字的语音识别提供了实践基础。