MATLAB实现的语音识别与语者识别概念详解

本文主要介绍了使用MATLAB实现简单语音识别功能的设计任务与要求，以及深入解析了语音识别的基本概念和技术细节。首先，设计目标是利用MATLAB开发一个能够识别数字1到9语音的系统，这涉及到了语音识别的核心任务，即通过分析说话者的语音信号来确定其身份。 在语音识别的介绍部分，文章重点讨论了基于矢量量化(VQ)的说话人识别系统。在训练阶段，该系统通过对每个说话者的声音特征参数进行分类，生成一组不同的码字（码本），用于后续的识别过程。识别阶段，通过计算说话人语音与码本中各个码字的欧氏距离，评估平均失真测度，以此判断说话人的身份。 图1展示了语音识别系统的结构框图，它直观地展示了语音信号采集、预处理、特征提取、量化分类和识别决策等步骤。其中，语者识别的概念强调了语音的独特性，每个人因其生理和行为差异导致的语音特征具有显著的个体特征，使得语音成为识别身份的有效依据。 文章还提到了语音识别技术的优势，如易采集、低成本、无接触性、适用于远程服务等，使其在多个领域有着广泛的应用前景。与其他生物识别技术相比，如指纹和手势识别，语音识别更具便捷性和易接受性，特别是在远程验证方面，它是独一无二的选择。 接下来，文章详细解析了算法程序的分析，包括各种函数的功能，如mfcc用于Mel频率倒谱系数的计算，disteu计算欧氏距离，vqlbg执行矢量量化聚类，test和testDB用于测试和数据库操作，train负责模型训练，而melfb则用于梅尔频率滤波器组的生成。这些函数的使用共同构建了语音识别的核心算法流程。 此外，文章还涵盖了演示分析和心得体会的部分，可能包括实际操作中遇到的问题解决策略，以及通过项目实践对语音识别技术的理解和体验。 最后，附录提供了GUI程序代码，供读者进一步研究和参考。整个文章全面阐述了MATLAB在语音识别领域的应用，从理论到实践，对于理解语音识别技术及其在实际项目中的应用具有很高的价值。