MATLAB环境下的语音识别算法研究——基于LPC, LPCC, MFCC

"该资源是一份关于语音识别算法研究的本科生毕业设计报告，主要探讨了基于MATLAB的语音处理和识别技术，特别是 MFCC 特征提取和 DTW 算法的应用。" 在语音识别领域，前向变量定标是处理数值计算中下溢问题的一种方法，尤其在递推计算中显得尤为重要。在描述中提到的定标过程涉及到三个关键变量：`t_i^α`、`^t_i^α` 和 `tc`。`t_i^α` 是待求的前向变量值，通常作为递推计算的中间结果，但因为可能出现下溢问题，所以在实际计算中会被修正后的递推值 `^t_i^α` 替代。`tc` 是标度因子，用来确保数值计算的稳定性。 初始化阶段，`t_i^α` 被设置为1，而 `^t_i^α` 则根据公式 `^t_i^α = P_Oi^λ * c_i^α` 进行计算，其中 `P_Oi^λ` 是一系列累积和，`c_i^α` 是与每个变量相关的系数。在递推过程中，使用 `^t_i^α` 而不是原始的 `t_i^α` 进行计算，以避免数值计算中的精度损失。 此外，报告还涵盖了语音识别的关键技术。MFCC（梅尔频率倒谱系数）是一种常用的语音特征提取方法，它通过模拟人类听觉系统的特性来压缩频谱信息，使得语音信号更易于处理。DTW（动态时间规整）是一种比对不同长度序列的方法，特别适用于语音识别，因为它可以处理不同语音样本之间的时间对齐问题。VQ（矢量量化）和 HMM（隐马尔可夫模型）也是常见的语音识别算法，VQ将特征向量映射到最近的码本向量，而HMM则利用概率模型来描述语音的生成过程。 报告中提到了一个具体的实施案例，即使用MATLAB环境对孤立字（0~9的汉语发音）的LPCC和MFCC特征参数进行提取，并结合DTW、VQ和HMM这三种算法实现语音识别。这一实验展示了如何将理论知识应用于实际的语音识别系统中。 语音识别的发展历程表明，从20世纪50年代至今，该领域经历了从模板匹配到统计模型的转变，尤其是HMM模型的成熟，显著提升了识别性能。随着技术的进步，现在的语音识别系统已经能够达到很高的识别率，并逐渐应用于日常生活和商业产品中。未来，语音识别技术将持续发展，趋向于更加自然和人性化的交互体验。