语音识别

资 源 简 介

语音识别

详 情 说 明

语音识别技术是人工智能领域的重要应用之一，它通过分析声音波形来实现人机交互。在MATLAB环境下处理语音信号通常包含以下核心步骤：

首先需要采集原始语音数据。通过麦克风录制音频会产生连续的模拟信号，经过采样和量化后转换为数字信号。采样率的选择直接影响信号质量，常用的16kHz采样率已能满足多数场景需求。

预处理阶段会进行多项关键操作：使用预加重滤波器补偿高频分量，通过分帧处理将连续信号划分为20-30ms的短时片段，加窗函数减少频谱泄漏，端点检测则用于定位有效语音段。

特征提取是识别的核心环节。梅尔频率倒谱系数(MFCC)是最常用的特征参数，它模拟人耳听觉特性，通过傅里叶变换、梅尔滤波等步骤提取出12-13维特征向量。这些特征能有效表征语音的频谱特性。

识别环节可采用动态时间规整(DTW)或隐马尔可夫模型(HMM)等算法。DTW通过时间对齐处理不同语速问题，HMM则能建模语音的时序特性。现代系统多采用深度学习模型如LSTM或Transformer，能自动学习更复杂的特征表示。

MATLAB提供了完整的信号处理工具箱，包含fft、spectrogram等函数可便捷实现频谱分析，voicebox等工具箱专门针对语音处理。通过合理设计处理流程，可以构建出效果良好的语音识别系统原型。