Matlab构建语音数字识别器：原理与实现

资源摘要信息:"本项目基于Matlab平台，旨在实现一个语音数字识别器，通过数字信号处理技术来识别预录制的0到9这10个数字的语音。项目不仅涉及基础的数字信号处理技术，还包括预处理、特征提取、模板训练和语音识别等多个阶段。 在预处理阶段，首先需要录制单个数字的语音，共计10组，采样率为16kHz。这一步骤要求对数字语音信号进行数字化，即按照一定的采样频率将模拟语音信号转换成数字信号。接着，计算梅尔频率倒谱系数（MFCC），这是语音识别中常用的一种特征提取技术。MFCC特征提取过程中，使用了40个Mel滤波器组，并取前18维特征值（排除了直流分量）。分析窗使用汉明窗，这是因为汉明窗在频谱分析中可以减少信号两端的泄露效应。 训练动态时间规整（DTW）模板是语音识别的关键步骤之一。DTW算法是一种用于测量两个时间序列相似性的算法，常用于模板匹配。在此项目中，每个数字的DTW模板保存了5个MFCC特征，作为后续识别过程中的参照。 语音识别阶段，首先设定过门限率的阈值为噪声功率的6倍，帧长为20ms，帧移为10ms。过门限率用于判断语音信号与背景噪声的区分，这一步骤中，连续9帧不为0的过门限率会被认为是语音开始的标志，能量首次超过6倍噪声功率也被认为是语音开始。相反地，能量在连续6帧内低于6倍噪声功率则判断为语音结束。 接着，项目通过计算MFCC来提取特征，与训练阶段保持一致，使用的Mel滤波器组个数为40，取前18维特征。这一过程涉及到对预录制语音信号的重新分析，并与之前训练好的DTW模板进行比较，以实现数字的识别。 该语音数字识别器适用于对不同技术领域感兴趣的初学者和进阶学习者。它可以作为毕业设计、课程设计、大型作业、工程实训或初期项目立项的参考。 项目的文件名称为'Speech-Number-Recognition-main'，这表明整个语音识别系统的核心代码和资源都包含在这个主文件夹中。" 该知识点涉及了数字信号处理基础、MFCC特征提取技术、DTW模板训练、语音信号的预处理和识别算法，以及Matlab编程应用等多个方面的内容。通过这个项目，学习者可以了解到语音识别系统的设计和实现过程，并掌握Matlab在数字信号处理领域的实际应用能力。