于基虚拟仪器的语音识别算法研究-学位论文

1、*大学本科生毕业设计说明书（毕业论文）题 目：基于虚拟仪器的语音识别算法研究学生姓名：*学 号：*专 业：*班 级：*指导教师：*27基于虚拟仪器的语音识别算法研究摘 要随着信息技术的快速发展，智能人机交互通信逐渐渗透到人们的日常生活之中，在许多电器的控制面板中，都加入了利用声音信息进行的人机交互功能，其中多数都具备语音提示的功能，这就使人机交互的效率得到了更大的提高。本次设计将虚拟仪器技术用于语音识别系统，实现了仪器的软件化，真正体现了“软件就是仪器”的思想。利用笔记本自带的声卡进行语音信号的采集，接着对语音信号进行数字化的转换后再做进一步的处理。利用MATLAB中的小波工具包对采集到的语音信号进行小波消噪处理，并借助 LABVIEW 中提供的Script Node 子VI连接主流算法即仿真分析软件MATLAB ，充分发挥 MATLAB 强大的数据处理能力，虽然 LABVIEW中提供了一些信息处理功能函数，但其毕竟功能有限，仍然无法满足部分用户对数值进行各种各样的计算和分析的需求。而 MATLAB 尤其擅长数值分析和图像处理。在这里我们利用MATLAB 中的小波工具包，实现了利用小波

2、的方法对含有杂声的语音信号进行噪声消除的工作。由于小波具有多尺度，多分辨的特点，应用小波进行信号消噪处理是小波分析的一项重要应用。文中首先介绍了语音识别技术的基本原理，分析了经常使用的线性预测倒谱系数和美尔频率倒谱系数，并选定美尔频率倒谱系数作为本系统中采用的语音特征参数;其次系统能够实现语音信号的自动采集；然后针对语音特征参数提取，结合 LABVIEW的编程特点，利用多线程对特征参数进行提取并运算，将计算时间缩短了 1/4;最后在分析语音识别系统主要需求的基础上，对识别系统的软硬件进行了设计，并对语音信号做噪声消除以及预处理后进行特征提取，利用不同语音独特的特征和模式匹配算法，实现说话人语音信号的最终识别。关键词 ：语音识别；LABVIEW；声卡；小波消噪；特征提取The speech recognition algorithm based on virtual instrumentAbstractWith the rapid development of technology, intelligent human and machine interfaces are used in

3、 appliances in peoples 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 co

4、llection, the speech signal digital conversion and further processing. MATLAB wavelet in the toolkit of collected a voice signal wavelet denoising treatment, and with the help of LABVIEW provided in the Script Node sub. vi connect the mainstream algorithm simulation analysis software MATLAB, make full use of MATLAB powerful data processing capabilities, even though the LABVIEW provides some information processing functions, but limited after all, still cant meet some user demand for various kind

5、s 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 multi-scale , multi-resolution characteristics, application of wavelet de-noising signals when processing of wavelet analysis is a kind of important applications. This paper introduces the basic principle of speech recognitio

6、n 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; Followed, this paper realizes automatically speech signal acquisition , and uses multi-thread of LABVIEW to calculate the feature parameters in aparallel way and short 1/4 of the calculating time which improve the efficiency of the feature functional testing; At last, this paper ana

7、lyses the main requirements of this system, designs the hardware and software in detail and chooses the graphic programming language LABVIEW 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目录摘 要IAbstractII目录IV第一章 绪论11.1 本文的应用背景和研究意义11.2 语音识别发展历史及现状31.3虚拟仪器简介51.4 MATLAB语言71.5论文的主要内容及

8、其结构10第二章 语音识别基本技术112.1 语音信号的采集112.1.1 语音识别系统基本框架112.1.2 语音信号的采集122.1.3 语音信号的数字化132.2 语音信号预处理142.2.1 预加重处理142.2.2 分帧、加窗162.2.3 端点检测172.3 语音信号的特征参数提取202.3.1 美尔频率倒谱参数及提取方法212.3.2 差分倒谱系数提取方法22第三章 语音识别算法243.1 模板匹配的方法243.1.1 动态时间规整算法 DTW243.1.2 隐马尔可夫模型法 HMM253.1.3 高斯混合模型法 GMM263.1.4 矢量量化 VQ263.1.5 混合型算法283.2 基于声学和语音学的方法283.3 神经网络的方法29第四章 非特定人连续语音识别系统的实现304.1 概述304.2 非特定人连续语音识别系统设计与实现304.2.1 语音信号的实时采集与小波消噪处理304.2.2 语音信号的预处理334.2.3 语音信号的特征提取364.3 模板的建立与读取384.3.1 建立模板384.3.2 读取模板40第五章 结 论41第六章 总结与展望426.1

9、 总结426.2 展望42参考文献43致 谢46第一章 绪论语言是人类进行信息交流的最常用、最重要的手段，人类的语言和人的心理活动密切相关，是人们进行思想交流的重要方式，既高效又便捷。随着现代社会的不断发展，科学技术的日益成熟，全自动机器逐渐被运用于各个领域，取代了很多原本依靠人来完成的工作，人们对机器的智能要求也越来越高，人机进行信息交互的手段也越来越便捷和迅速，因此语言交流自然而然的成为了首选。人与机器的语言交流总体可分为三部分，（1）让机器听懂人的语言（2）进行语言组织（3）文字转化为声音输出。语音识别研究的就是如何让机器听懂人的语音内容，同时辨别是否是主人所发出的指令，执行相应的操作。1.1 本文的应用背景和研究意义语音识别技术是现代高科技信息领域的研究热点，对于信号处理的研究，从理论的产生到专业产品的系统开发应用已经经历了数十年，终于获得了极大的突破。经过二十年的研究探索，语音识别技术取得了很大的发展。就目前来说，该技术从实验室的实验性设计开发，逐渐进入到工厂的应用，估计在不远的将来，语音识别技术将遍布通讯行业，家电行业，医疗保健行业，家庭服务行业，汽车电子行业，消费性电子产品等各大领域。它与自动拨号，健康和福利，生命支持系统和其他实际应用相互衔接，直接控制商业，制造业，金融业，运输业，旅游业，公安消防等工业生产部门和应用领域，该技术的日益成熟有望成为下一代的操作系统和应用程序的用户界面。以下介绍语音识别技术的几大应用领域：（1）查询语言的语音识别应用 语音识别可用于查询航班时

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