小词汇量语音识别技术：预处理与端点检测

本文主要介绍了小词汇量语音识别的基本步骤，包括预处理、端点检测以及系统的实现。其中，预处理部分涉及了语音信号的读取、归一化、分帧以及窗函数的应用。 在小词汇量语音识别系统中，预处理是至关重要的一步。首先，通过`wavread`函数读取了名为`c:\a.wav`的语音文件，得到语音信号`yfsbits`。接着，获取信号的长度，以备后续处理。然后，利用`plot`函数展示原始语音信号的波形图，以便于观察和理解信号特征。 对语音信号进行归一化是提高识别准确性的常见手段。通过对`y`取最大绝对值进行归一化，使得信号的幅度范围限定在[-1, 1]之间，有助于后续算法的稳定运行。归一化后的语音信号再次绘制，展示归一化处理的效果。 接下来，文章提到了窗函数的选择。这里使用了`enframe`函数进行分帧，它默认使用矩形窗，但为了减少频谱泄漏和提高波形细节，选择了汉明窗。汉明窗能有效降低旁瓣，减少泄漏现象。通过添加汉明窗函数`hamming`，并重新处理分帧后的信号，进一步改善了分帧后的语音信号质量。 预处理的另一个关键环节是端点检测，用于识别语音信号的起始和结束点。文章中提及了一些常量设置，如帧长`FrameLen`、帧移`FrameInc`、过零率阈值`zcr1`和`zcr2`，以及最大静音时长`maxsilence`和最小语音长度`minlen`。过零率（Zero-Crossing Rate, ZCR）是端点检测的一个常用指标，通过对相邻帧的过零率变化进行比较，可以确定语音段与非语音段。 虽然本文没有详细介绍具体的端点检测算法，但可以推断，作者可能通过计算连续帧之间的过零率差异来判断是否为静音段。`tmp1`和`tmp2`分别表示前一帧和当前帧的分帧信号，`signs`表示它们的符号变化，从而计算过零率。`status`、`count`和`silence`等变量可能用于跟踪和记录检测过程中的状态。 总结来说，这个小词汇量语音识别流程包括：读取语音信号、归一化、选择窗函数进行分帧、端点检测。这些步骤都是为了提取语音信号的关键特征，以便后续的特征提取和识别模型训练。虽然具体识别模型的构建和训练没有在此详述，但这些预处理步骤为构建一个高效的小词汇量语音识别系统奠定了基础。