MATLAB编写的语音识别算法

资 源 简 介

MATLAB编写的语音识别算法

详 情 说 明

语音识别是信号处理领域的重要应用，MATLAB凭借其丰富的工具箱成为理想的实现平台。该算法通常包含以下核心环节：

首先进行语音信号预处理。原始音频需经过分帧加窗处理，通常采用汉明窗减少频谱泄漏。预加重环节则通过一阶滤波器提升高频分量，补偿发声时嘴唇辐射造成的高频衰减。

特征提取阶段最常用MFCC系数。梅尔滤波器组模拟人耳听觉特性，通过对数能量和离散余弦变换得到具有区分度的特征向量。倒谱分析能有效分离声道激励与响应。

模式识别环节可选DTW或HMM方案。动态时间规整适用于小词汇量场景，通过构造距离矩阵实现非线性对齐。隐马尔可夫模型则能建模语音的时序特性，需配合Baum-Welch算法训练状态转移概率。

MATLAB的优势体现在矩阵运算优化上，例如用向量化操作替代循环处理帧数据。语音工具箱提供现成的端点检测函数，能准确分割有效语音段。可视化功能则可直观显示语谱图和特征轨迹。

实际开发时应注意采样率统一问题，不同设备采集的音频需重采样归一化。环境噪声抑制可采用谱减法，但需设置合适的过减因子避免音乐噪声。对于实时系统，还要考虑缓冲区管理和延迟优化。