MATLAB语音识别算法研究:MFCC与HMM在语音识别中的应用
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更新于2024-08-09
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"MFCC、DTW"
本文主要探讨了基于MATLAB的语音识别算法研究,特别是针对MFCC(Mel频率倒谱系数)这一关键特征参数的提取和应用。MFCC是语音识别中常用的特征提取方法,它能够有效地捕捉语音信号的特性。首先,预加重步骤通过高通滤波器对原始语音信号进行处理,目的是消除嘴唇和声带的影响,补偿高频部分的损失。接着,语音信号被分帧处理,通常选择256或512个采样点为一帧,帧之间有重叠,以减小帧间变化的影响。然后,加汉明窗增强帧的连续性,为后续的快速傅里叶变换(FFT)做准备,通过FFT将时域信号转换为频域表示,便于分析。
MFCC的计算中,还会涉及到Mel滤波器,它模拟人类听觉系统的特性,将频谱转换到Mel尺度上,进一步通过离散余弦变换(DCT)提取倒谱系数,这些系数能更好地反映语音的音素信息。在语音识别中,MFCC常与DTW(动态时间规整)算法结合,DTW能处理不同速度的语音信号,解决特征序列长度不一致的问题,尤其适用于特定人的孤立词识别。
此外,论文还提到了其他两种识别算法——矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模型(HMM)。VQ通过聚类方法对特征进行量化,而HMM则是一种统计建模方法,特别适合连续语音识别。随着技术的发展,HMM在语音识别领域占据了主导地位,尤其是在统计模型和模板匹配方法的结合上。
在MATLAB环境下,作者进行了实际操作,提取了孤立字语音(如0到9的数字发音)的LPCC和MFCC特征,利用DTW、VQ和HMM算法实现对这些语音的识别。这一研究不仅展示了MFCC等特征参数在语音识别中的作用,也体现了MATLAB作为工具在语音处理领域的实用性。
MFCC是语音识别中的核心要素,其与DTW、VQ、HMM等算法相结合,极大地提高了识别的准确性和效率。随着技术的不断进步,语音识别在人机交互、智能家居、自动驾驶等领域有着广阔的应用前景。
2021-10-02 上传
2022-05-24 上传
2023-05-10 上传
2023-06-01 上传
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陆鲁
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