基于dtw算法的語音識別原理與實現(xiàn)(完整版)
【正文】 預濾波、采樣和量化、分幀、加窗、預加重、端點檢測等。分幀小能清楚地描繪語音信號的時變特征但計算量大；分幀大能減少計算量但相鄰幀間變化不大，容易丟失信號特征。預加重濾波器在Matlab中可由語句x=filter([],1,x)實現(xiàn)。本系統(tǒng)中的端點檢測采用時域方法故加矩形窗，計算MFCC系數(shù)時加漢明窗。語音段的能量比噪聲段的大,語音段的能量是噪聲段能量疊加語音聲波能量的和。過零率就是樣本改變符號次數(shù)，定義語音信號壽(m)的短時過零率Zn為： (33)1 (x≥0)1 (x≤0)sgn[x]={ (34)清音的能量多集中在較高的頻率上，它的平均過零率要高于濁音，故短時過零率可以用來區(qū)分清音、濁音以及無聲。整個語音端點檢測分為四部分：靜音段、過度段、語音段、結(jié)束段。本系統(tǒng)中EHigh，ELow，ZHigh，ZLow的取值分別為：EHigh=max([min(amp)*10,mean(amp)*,max(amp)*])。LPCC(Linear Prediction Cepstrum Coefficient，線性預測倒譜系數(shù))是LPC在倒譜域中的表示。這需要在計算之前先在語音的頻譜范圍內(nèi)設置若干個帶通濾波器：Hm(n) m=0,1,…,M1。5 DTW算法實現(xiàn)DTW(Dynamic Time Warping，動態(tài)時間規(guī)整)是語音識別中較為經(jīng)典的一種算法。如圖51所示為三種匹配模式對同一詞兩次發(fā)音的匹配距離(兩條曲線間的陰影面積)，顯然D3D2D1。DTW算法分兩步進行，一是計算兩個模式各幀之間的距離，即求出幀匹配距離矩陣，二是在幀匹配距離矩陣中找出一條最佳路徑。 搜索寬度限制以圖53中的局部約束路徑為例，待測模板軸上每前進一幀，對于點(in,im)只需要用到前一列(in1,im)、(inl,iml)和(in1,im2)三點的累積距離，也就是im1和im2兩行的累積距離。一般情況下，起點和終點在縱橫兩個方向只要放寬23幀就可以，也就是起點可以在(1,1)，(l,2)，(1,3)，(2,1)，(3,l)，終點類似。圖62為4組語音的識別測試結(jié)果圖，詳細數(shù)據(jù)如下表：數(shù)字01234567890~9正確數(shù)424434334233錯誤數(shù)02001011027正確率圖62 語音識別測試結(jié)果參考文獻[1] 詹新明,黃南山,楊燦. 語音識別技術(shù)研究進展[J]. 現(xiàn)代計算機(專業(yè)版), 2008,(09)[2] 相征,朗朗,王靜. 基于基音頻能值的端點檢測算法[J]. 安徽工程科技學院學報, 2008,(09)[3] 沈宏余,李英. 語音端點檢測方法的研究[J]. 科學技術(shù)與工程, 2008,(08)[4] 李景川,董慧穎. 一種改進的基于短時能量的端點檢測算法[J]. 沈陽理工大學學報,2008,(06)[5] 蔡妍. 語音信號端點檢測方法的研究[碩士學位論文][D]. 江南大學, 2008[6] 吳亞棟. 語音識別基礎(chǔ)[R]. 上海交通大學計算機系, 200701[7] 吳曉平,崔光照,路康. 基于DTW算法的語音識別系統(tǒng)實現(xiàn)[J]. 電子工程師, 2004,(07)[8] 譚保華,熊健民,劉幺和. 語音識別技術(shù)概述[J]. 鄖陽師范高等?？茖W校學報, 2004,(06)[9] 朱淑琴. 語音識別系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[碩士學位論文] [D]. 西安電子科技大學, 2004[10] 何強,何英. MATLAB擴展編程[M]. 清華大學出版社, 200206第 17 頁 共 17 頁。圖56 改進的DTW算法原理圖Ck=(ik, jk)C1=(1, 1)CK=(I, J)j = i rj = i + r時間規(guī)整函數(shù) width ijt1 t2 t3 ti tI TRr1 r2 rj rJ 在放寬端點限制的DTW算法中，累積距離矩陣中的元素(1,l)，(l,2)，(l,3)，(2,l)，(3,1)不是根據(jù)局部判決函數(shù)計算得到的，而是直接將幀匹配距離矩陣的元素填入，自動從其中選擇最小的一個作為起點，對于終點也是從松弛終點的允許范圍內(nèi)選擇一個最小值作為參考模式和未知模式的匹配距離?；谶@種循環(huán)遞推計算，只需分配3N的存儲空間重復使用，而不需要保存幀匹配距離矩陣和所有的累積距離矩陣。那么(in,im)一定選擇這三個距離中的最小者所對應的點作為其前續(xù)格點，這時此路徑的累積距離為：D(in,im)=d(T(in),R(im))+min{D(in1,im),D(in1,im1),D(in1,im2)} (55)這樣從(l,1)點出發(fā)(令D(1,1)=0)搜索，反復遞推，直到(N,M)就可以得到最優(yōu)路徑，而且D(N,M)就是最佳匹配路徑所對應的匹配距離。由于DTW不斷地計算兩矢量的距離以尋找最優(yōu)的匹配路徑，所以得到的是兩矢量匹配時累積距離最小所對應的規(guī)整函數(shù)，這就保證了它們之間存在
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