语音识别系统实验报告.docx

语音识别系统实验报告 专业班级：信息安全 学号： 姓名： 目录 一、设计任务及要求 1 二、语音识别的简单介绍 2。1语者识别的概念 2 2。2特征参数的提取 3 2 。3用矢量量化聚类法生成码本 3 2.4 VQ的说话人识别 4 三、算法程序分析 3。1函数关系 4 3 。2代码说明 5 3。2。1函数mfcc 5 3。2。2函数d isteu 5 3.2。3函数vqlbg 6 3。2。4函数test 6 3。2 . 5函数tes tDB 7 3。2。6函数train 8 3。2。7函数melf b 8 四、演示分析 9 五、心得体会 11 附：GUI程序代码 12 一 、 设计任务及要求 实现语音识别功能。 二、 语音识别的简单介绍 基于VQ 的说话人识别系统，矢量量化起着双重作用。在训练阶段，把每一个说 话者所提取的特征参数进行分类，产生不同码字所组成的码本。在识别(匹配) 阶段，我们用VQ 方法计算平均失真测度(本系统在计算距离d 时，采用欧氏距离测 度),从而判断说话人是谁. 语音识别系统结构框图如图1所示。 码本库： 码本库： 说话人1的码本 说话人2的码本 说话人N 的码本 输出识别结果 训练 提 取 特征参数 识别 VQ 模型 训练 VQ 码本 匹配 算 预处理： 预加重、 加汉明窗 语昔 数据 图1 语音识别系统结构框图 2。1语者识别的概念 语者识别就是根据说话人的语音信号来判别说话人的身份。语音是人的自然 属性之一，由于说话人发音器官的生理差异以及后天形成的行为差异，每个人的 语音都带有强烈的个人色彩，这就使得通过分析语音信号来识别说话人成为可能。 用语音来鉴别说话人的身份有着许多独特的优点，如语音是人的固有的特征，不 会丢失或遗忘；语音信号的采集方便，系统设备成本低；利用电话网络还可实现远 程客户服务等。因此，近几年来，说话人识别越来越多的受到人们的重视。与其 他生物识别技术如指纹识别、手形识别等相比较，说话人识别不仅使用方便，而 且属于非接触性，容易被用户接受，并且在已有的各种生物特征识别技术中，是 唯一可以用作远程验证的识别技术。因此，说话人识别的应用前景非常广泛：今天， 说话人识别技术已经关系到多学科的研究领域，不同领域中的进步都对说话人识 别的发展做出了贡献。说话人识别技术是集声学、语言学、计算机、信息处理和 人工智能等诸多领域的一项综合技术，应用需求将十分广阔.在吃力语音信号的 时候如何提取信号中关键的成分尤为重要.语音信号的特征参数的好坏直接导致 了辨别的准确性。 2.2特征参数的提取 对于特征参数的选取，我们使用mfcc 的方法来提取。 MFCC 参数是基于人 的听觉特性利用人听觉的屏蔽效应，在Mel 标度频率域提取出来的倒谱特征参数。 MFCC 参数的提取过程如下： 1. 对输入的语音信号进行分帧、加窗，然后作离散傅立叶变换，获得频 谱分布信息。 设语音信号的DFT 为 ： 其中式中x(n) 为输入的语音信号，N 表示傅立叶变换的点数。 2。 再求频谱幅度的平方，得到能量谱。 3. 将能量谱通过一组Mel尺度的三角形滤波器组。 我们定义一个有M 个滤波器的滤波器组(滤波器的个数和临界带的个数相近),采 用的滤波器为三角滤波器，中心频率为 f(m),m=1,2,3, …,M 本系统取M=100。 4. 计算每个滤波器组输出的对数能量。 (2) 0≤m≤M- 1 其中Hm(k)为三角滤波器的频率响应。 5. 经过离散弦变换(DCT) 得 到MFCC系数。 0≤n≤N— 1 MFCC 系数个数通常取20- 30,常常不用0阶倒谱系数，因为它反映的是频 谱能量，故在一般识别系统中，将称为能量系数，并不作为倒谱系数，本系统选 取20阶倒谱系数。 2。3用矢量量化聚类法生成码本 我们将每个待识的说话人看作是一个信源，用一个码本来表征。码本是从该 说话人的训练序列中提取的MFCC 特征矢量聚类而生成。只要训练的序列足够 长，可认为这个码本有效地包含了说话人的个人特征，而与讲话的内容无关。 本系统采用基于分裂的LBG 的算法设计VQ 码本，X? (k=1,2,…,K)为训练 序列， B 为码本。 具体实现过程如下： 1. 取提取出来的所有帧的特征矢量的型心(均值)作为第一个码字矢量B1。 2。 将当前的码本Bm根据以下规则分裂，形成2m个码字。 (4) 其中m 从1变化到当前的码本的码字数， ? 是分裂时的参数，本文ε=0. 01. 3。 根据得到的码本把所有的训练序列(特征矢量)进行分类，然后按照下面