语音识别

资 源 简 介

语音识别

详 情 说 明

语音识别技术是将人类语音信号转换为文本或命令的过程，MATLAB凭借其强大的信号处理工具箱成为实现该技术的理想平台。典型的语音识别系统包含以下几个关键环节：

首先进行语音信号采集与预处理。通过麦克风录入的原始语音需要经过采样率转换、预加重和分帧处理。分帧时将连续语音切成20-30ms的短时片段，相邻帧之间保留部分重叠以防止信息丢失。

接下来是特征提取阶段。最常用的是MFCC（梅尔频率倒谱系数）特征，它模拟人类听觉系统对频率的感知特性。提取过程包含傅里叶变换、梅尔滤波器组处理和离散余弦变换等步骤，最终得到12-13维的特征向量。

模式识别是核心环节。传统方法采用隐马尔可夫模型（HMM）建模语音的时序特性，配合高斯混合模型（GMM）处理特征分布。现代深度学习方法则使用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）进行端到端训练。

MATLAB提供了Audio Toolbox和Deep Learning Toolbox等工具包，可以便捷地完成上述流程。其中包含的mfcc函数可直接计算梅尔倒谱系数，而trainNetwork函数支持各种神经网络的搭建与训练。

系统最后需要进行解码和后处理。通过维特比算法在声学模型和语言模型的联合概率空间中找到最优路径，再结合词典将识别结果转换为文字输出。整个流程体现了信号处理与机器学习的深度结合。