【正文】 W as the software development platform and then the use of different speech unique feature and pattern matching algorithm, realize voice signal to the final recognition. Keywords: Speech Recognition； Virtual instrument； Sound card； Wavelet Denoising and feature extractio IV 目錄 摘 要 .................................................................... I Abstract ................................................................ II 目錄 .................................................................... IV 第一章 緒論 ............................................................. 1 本文的應(yīng)用背景和研究意義 .......................................... 1 語(yǔ)音識(shí)別發(fā)展歷史及現(xiàn)狀 ............................................ 3 虛擬儀器簡(jiǎn)介 ...................................................... 5 MATLAB 語(yǔ)言 ....................................................... 7 論文的主要內(nèi)容及其結(jié)構(gòu) ........................................... 10 第二章 語(yǔ)音識(shí)別基本技術(shù) ................................................ 11 語(yǔ)音信號(hào)的采集 ................................................... 11 語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)基本框架 ....................................... 11 語(yǔ)音信號(hào)的采集 ............................................. 12 語(yǔ)音信號(hào)的數(shù)字化 ........................................... 13 語(yǔ)音信號(hào)預(yù)處理 ................................................... 14 預(yù)加重處理 ................................................. 14 分幀、加窗 ................................................. 16 端點(diǎn)檢測(cè) ................................................... 17 語(yǔ)音信號(hào)的特征參數(shù)提取 ........................................... 20 美爾頻率倒譜參數(shù)及提取方法 ................................. 21 差分倒譜系數(shù)提取方法 ....................................... 22 第三章 語(yǔ)音識(shí)別算法 .................................................... 24 模板匹配的方法 ................................................... 24 動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法 DTW ....................................... 24 隱馬爾可夫模型法 HMM ....................................... 25 高斯混合模型法 GMM ......................................... 26 矢量量化 VQ ................................................ 26 混合型算法 ................................................. 28 V 基于聲學(xué)和語(yǔ)音學(xué)的方法 ........................................... 28 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法 ................................................... 29 第四章 非特定人連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn) .................................. 30 概述 ............................................................. 30 非特定人連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) ............................... 30 語(yǔ)音信號(hào)的實(shí)時(shí)采集與小波消噪處理 ........................... 30 語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理 ........................................... 33 語(yǔ)音信號(hào)的特征提取 ......................................... 36 模板的建立與讀取 ................................................. 38 建立模板 ................................................... 38 讀取模板 ................................................... 40 第五章 結(jié) 論 ........................................................... 41 第六章 總結(jié)與展望 ...................................................... 42 總結(jié) ............................................................. 42 展望 ............................................................. 42 參考文獻(xiàn) ................................................................ 43 致 謝 ................................................................... 46 1 第一章 緒論 語(yǔ)言是人類(lèi)進(jìn)行信息交流的最常用、最重要的手段，人類(lèi)的語(yǔ)言和人的心理活動(dòng)密切相關(guān)，是人們進(jìn)行思想交流的重要方式，既高效又便捷。t meet some user demand for various kinds of numerical calculation and analysis. And MATLAB is especially good at numerical analysis and image processing. Here we use of MATLAB wavelet toolkit, realized by using wavelet method to contain the short speech signal noise elimination of work. Due to the small wave has multiscale , multiresolution characteristics, application of wavelet denoising signals when processing of wavelet analysis is a kind of important applications. This paper introduces the basic principle of speech recognition technology, and then analyses some feature parameters such as Linear Prediction Coefficients， Linear Prediction Cepstral Coefficients and Mel Frequency Cepstral Coefficients and chooses the MFCC used in this system。 關(guān)鍵詞 ： 語(yǔ)音識(shí)別； LABVIEW；聲卡；小波消噪；特征提取 II The speech recognition algorithm based on virtual instrument Abstract With the rapid development of technology, intelligent human and machine interfaces are used in appliances in people39。其次系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)語(yǔ)音信號(hào)的自動(dòng)采集；然后針對(duì)語(yǔ)音特征參數(shù)提取，結(jié)合 LABVIEW 的編程特點(diǎn)，利用多線(xiàn)程對(duì)特征參數(shù)進(jìn)行提取并運(yùn)算，將計(jì)算時(shí)間縮短了 1/4。由于小波具有多尺度，多分辨的特點(diǎn)，應(yīng)用小波進(jìn)行信號(hào)消噪處理是小波分析的一項(xiàng)重要應(yīng)用。而 MATLAB 尤其擅長(zhǎng)數(shù)值分析和圖像處理。利用筆記本自帶的聲卡進(jìn)行語(yǔ)音信號(hào)的采集，接著對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行數(shù)字化的轉(zhuǎn)換后再做進(jìn)一步的處理。 ****大學(xué) 本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)（畢業(yè)論文） 題 目：基于虛擬儀器的語(yǔ)音識(shí)別 算法研究 學(xué)生姓名： ** 學(xué) 號(hào)： ******* 專(zhuān) 業(yè)： ******* 班 級(jí)： ******* 指導(dǎo)教師： ***** I 基于虛擬儀器的語(yǔ)音識(shí)別算法研究 摘 要 隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，智能人機(jī)交互通信逐漸滲透到人們的日常生活之中，在許多電器的控制面板中，都加入了利用聲音信息進(jìn)行的人機(jī)交互功能，其中多數(shù)都具備語(yǔ)音提示的功能，這就使人機(jī)交互的效率得到了更大的提高。 本次設(shè)計(jì)將虛擬儀器技術(shù)用于 語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了儀器的軟件化，真正體現(xiàn)了“軟件就是儀器”的思想。 利用 MATLAB 中的小波工具包對(duì)采集到的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行小波消噪處理，并借助 LABVIEW 中提供的 Script Node 子 VI 連接主流算法即仿真分析軟件 MATLAB ，充分發(fā)揮 MATLAB 強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，雖然 LABVIEW 中提供了一些信息處理功能函數(shù)，但其畢竟功能有限，仍然無(wú)法滿(mǎn)足部分用戶(hù)對(duì)數(shù)值進(jìn)行各種各樣的計(jì)算和分析的需求。在這里我們利用MATLAB 中的小波工具包，實(shí)現(xiàn)了利用小波的方法對(duì)含有雜聲的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行噪聲消除的工作。 文中首先 介紹了語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的基本原理，分析了經(jīng)常使用的線(xiàn)性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)和美爾頻率倒譜系數(shù)，并選定美爾頻率倒譜系數(shù)作為本系統(tǒng)中采用的語(yǔ)音特征參數(shù) 。最后在分析語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)主要需求的基礎(chǔ)上，對(duì)識(shí)別系統(tǒng)的軟硬件進(jìn)行了設(shè)計(jì)，并 對(duì)語(yǔ)音信號(hào)做噪聲消除以及預(yù)處理后進(jìn)行特征提取，利用不同語(yǔ)音獨(dú)特的特征和模式匹配算法，實(shí)現(xiàn)說(shuō)話(huà)人語(yǔ)音信號(hào)的最終識(shí)別。s normal life. Currently, a lot of appliances have the function that can give warning messages to the user in sound which improves the efficiency of human and machine interaction. This design is a use of virtual instrument and do speech recognition system design. Will the virtual instrument technology used in speech recognition system, realized the instrument of the software, and reflect the software is instrument thought. Use notes itself with sound card for voice signal collection, the