MATLAB实现的数字语音识别系统

"基于MATLAB的数字语音识别" 在本次课程设计中，学生张帅以“基于MATLAB的数字语音分析与识别”为主题，旨在通过MATLAB编程掌握数字信号处理的相关技能。该设计的主要目标包括熟悉MATLAB编程，理解数字信号处理理论，实现序列离散傅里叶变换(DFT)和滤波器设计，并构建一个数字语音识别系统。 首先，设计任务要求学生录制一段包含数字“1,2,3,4”的语音，并将其分割为四段，绘制时域波形与幅频图。这一步是为了直观展示不同数字的声音特征，并对这些特征进行初步分析。时域波形可以显示声音信号随时间变化的形态，而幅频图则揭示了信号的频率分布，对于后续的频谱分析至关重要。 接下来，设计者需要深入研究每段语音的频谱特点，找出区分不同数字的特征。这可能涉及到傅里叶变换的应用，以将时域信号转换到频域，便于识别不同数字的特定频率成分。可能采用的技术包括功率谱密度估计或梅尔频率倒谱系数(MFCC)等，这些都是语音识别中的常用技术。 然后，设计者需要开发一个算法或函数，用于自动识别输入音频对应的数字。这通常涉及到特征提取、分类器设计以及训练过程。可能的策略包括使用模板匹配、支持向量机(SVM)或神经网络等机器学习模型。这些模型需要在已知的数字样本上进行训练，以便在未来遇到未知声音时能正确识别。 如果选择实现GUI(图形用户界面)，则可以创建一个友好的交互式系统，用户可以直接输入语音，系统实时反馈识别结果。GUI设计要求程序易于理解和使用，同时注重代码的通用性和可读性，确保主要功能有清晰的注释。 课程设计报告应详尽记录整个设计过程，包括理论依据、设计思路、实施步骤和结果分析。报告中要体现学生的独立思考和问题解决能力，图表清晰，符合学术规范。 时间进度安排方面，从12月25日至1月12日，涵盖了资料查阅、语音录制、信号处理、算法设计、程序编写、报告撰写和答辩等各个阶段。 参考文献包括了多本关于数字信号处理和MATLAB应用的专业书籍，以及MATLAB的帮助文档，这些资料为学生提供了丰富的学习资源。 这次课程设计涵盖了数字信号处理基础、MATLAB编程实践、语音特性分析、特征提取、模式识别等多个领域，是一次全面的综合训练，对于提升学生的理论知识和实际操作技能具有重要意义。