基于MATLAB的孤立词语音识别系统的分析.pdf

简介：
本论文探讨了基于MATLAB平台开发的孤立词语音识别系统，通过详细分析其设计原理、实现技术和性能评估，为相关研究提供了有价值的参考。 在语音识别领域中使用MATLAB进行研究是一项常见的做法。作为一种强大的数值计算软件，MATLAB提供了信号处理、数据分析及图形用户界面（GUI）开发的功能，使研究人员能够快速地测试和验证算法。 孤立词语音识别系统专注于理解并识别预先定义的单独发音词汇，在命令识别等场景中有广泛应用。与连续语音识别相比，这种系统的实现较为简单。 离散余弦变换（DCT）是一种将信号从时域转换为频域的技术，在处理语音信号时非常有用，能够提取出关键频率分量来支持后续分析和模式识别。 Mel频率倒谱系数（MFCC）是语音特征提取的一种常用方法。它通过模拟人耳的听觉特性，经过梅尔滤波器组、对数压缩及离散余弦变换等步骤得到反映频谱特性的系数，广泛用于分类与识别任务中。 动态时间规整（DTW）算法能够测量不同长度序列间的相似度，在语音识别场景下尤其有用。它能处理发音速度变化的问题，确保即使在不同的语速条件下也能准确地匹配相同的语音内容。 MATLAB GUI开发工具可以帮助创建直观的用户界面，这对于提供实时反馈和操作控制至关重要。 快速傅里叶变换（FFT）能够高效计算离散信号的频谱信息，在语音识别中应用广泛。它帮助理解声音信号特性并进行进一步处理。 在特征提取前对原始音频数据进行预处理是必要的步骤之一，包括噪声消除、增益调整及滤波等操作以提高后续分析质量。 文档中的“sw(n)=s(n)xw(n)”可能指的是一种窗口化技术，在MATLAB中用于限定信号分析的时间范围，并减少边缘效应的影响。此外，孤立词语音识别系统的实现还涉及在嵌入式硬件平台上的优化处理需求。 综上所述，基于MATLAB构建的孤立词语音系统利用了多种关键技术如DCT、MFCC、DTW等进行特征提取与模式匹配；同时通过GUI开发提供良好的用户体验，并且考虑到了对特定硬件资源的有效使用。