语音识别的方法

资 源 简 介

语音识别的方法

详 情 说 明

语音识别技术主要通过对声音信号的分析处理，将人类语音转换为可理解的文本或命令。典型的语音识别系统通常包含以下几个关键环节：

在信号预处理阶段，原始声音信号会经过采样和量化转换为数字信号，随后通过降噪和端点检测等处理消除环境干扰并确定有效语音段。常用的预处理手段包括预加重、分帧加窗等操作。

特征提取环节会从语音信号中抽取出能够表征语音本质的特征参数，梅尔频率倒谱系数(MFCC)是最常用的特征之一，它模拟了人耳对声音频率的非线性感知特性。其他常用特征还包括线性预测系数(LPC)和过零率等。

在模式匹配阶段，系统会将提取的特征与预先建立的声学模型进行比对。隐马尔可夫模型(HMM)是传统语音识别中的主流建模方法，它能够有效描述语音信号的时序特性。近年来，深度神经网络(DNN)在声学建模中展现出更优越的性能。

MATLAB为语音识别提供了丰富的工具箱支持，包含信号处理、特征提取和模式分类等函数库，能够方便地实现各个处理环节的原型验证。