MATLAB语音识别研究：MFCC、HMM与DTW算法

“语音识别技术的发展与应用，MFCC、DTW、HMM和VQ算法在MATLAB环境中的实现，以及K均值分割在训练框图中的应用。” 本文主要探讨的是基于MATLAB的语音识别算法研究，涉及的核心知识点包括语音识别的基本理论、特征参数提取、以及几种主流的语音识别算法。首先，介绍了双门限语音端点检测理论，这是语音处理中的关键步骤，用于确定语音信号的起始和结束点，以准确地选取需要分析的语音片段。 接着，论文提到了三种重要的语音特征参数：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）。MFCC是语音识别中常用的特征提取方法，它能有效地模拟人类听觉系统对声音频率的感知，将复杂的语音信号转化为一组简洁的特征向量。LPCC则是LPC的基础上进一步处理得到的，更适用于语音识别任务。 在算法部分，论文探讨了动态时间规整（DTW）、矢量量化（VQ）和隐马尔可夫模型（HMM）这三种语音识别算法。DTW是一种解决不同长度序列匹配问题的技术，尤其适用于语音识别中的非同步问题。VQ是一种数据压缩技术，常用于将特征向量聚类，简化识别过程。而HMM是当前语音识别中最常用的统计建模方法，它能够处理连续语音和上下文依赖的语音识别问题。 在MATLAB环境中，论文实现了对孤立字语音（10个数字的汉语发音）的LPCC和MFCC特征参数提取，并结合上述三种算法进行了识别实验。K均值分割在此可能被用于对特征参数进行预处理，例如分割训练数据集，以优化模型的训练效果。 此外，文中简述了语音识别技术的历史发展，从早期的模板匹配到后来的统计模型，特别是HMM的成熟和推广，以及90年代后对连续语音和自然口语识别的关注。发展趋势方面，随着技术的进步，语音识别已进入实用阶段，识别率显著提高，商业化应用广泛。 这篇毕业设计报告深入浅出地阐述了语音识别的基础理论、关键技术及其在MATLAB中的实现，对于理解语音识别系统的工作原理和实践操作具有很高的参考价值。