语音识别

资 源 简 介

语音识别

详 情 说 明

语音识别技术作为人机交互的重要桥梁，其核心是将声音信号转化为可处理的文本或指令。该技术涉及多学科交叉，主要包括以下关键环节：

在声学前端处理阶段，系统通过预加重、分帧加窗等操作对原始语音信号进行预处理。其中梅尔频率倒谱系数（MFCC）成为最常用的特征提取方法，它能有效模拟人耳对声音的感知特性。动态时间规整（DTW）等传统算法曾广泛应用于模版匹配，而现代系统更多采用隐马尔可夫模型（HMM）与深度学习相结合的混合架构。

声学建模环节通过大量语音数据训练，建立声学单元（如音素或状态）与特征向量之间的概率映射关系。基于MATLAB的仿真平台可以直观展示特征提取过程，包括频谱分析、滤波器组设计等关键步骤。语言模型则通过统计学习方法，对识别结果的合理性进行约束和优化。

当前端处理与建模完成后，解码器采用维特比算法等搜索策略，在声学模型和语言模型的共同指导下，找出最可能的词序列。整个流程展示了信号处理、模式识别与自然语言处理的深度融合，为智能语音交互系统奠定了理论基础。