毕业设计论文_基于同态处理的语音识别.docVIP

基于同态处理的语音识别 摘 要 本课题首先要做的工作是了解语音识别的的发展，及应用，以及怎么产生的语音信号，通过对语音信号的的了解后掌握怎么同态处理的方法来对复合的语音信号进行解卷，所以就必须了解同态处理的的一系列原理包括倒谱原理等，只有掌握同态处理的原理才能正确对语音进行处理。 MATLAB是实现本课题结果的重要工具，所以必需要对MATLAB进行学习，掌握最基本的MATLAB语音仿真知识，当掌握了这些后我们用自己的录音及程序在MATLAB中进行仿真，然后对波形图进行分析对比，最后得出结论。 关键词 语音信号，同态处理，解卷，倒谱 ABSTRACT This topic of work to do first is to understand the development of speech recognition, and its application, and how to produce the voice signal, through the understanding of the speech signal after mastering how to homomorphic processing approach to the speech signal of composite solution volume, so we must know homomorphic processing a series of theory including cepstrum theory, etc., only master the principle of homomorphic processing can correct to deal with voice. MATLAB is the important tool to realize this topic results, so must to learn MATLAB, to master the basic knowledge of MATLAB voice simulation, when the mastered these after we use our own recording and program in the MATLAB simulation, then analyze the waveform diagram, finally draw the conclusion. Key words The speech signal ，Homomorphic processing ，The solution volume ，cepstrum 目 录 摘 要 I ABSTRACT II 1 绪 论 1 1.1 语音识别的发展及应用 1 1.2 语音合成 4 1.3 语音编码 5 1.4 语音识别 7 2 同态处理的原理 8 2.1 语音信号模型 8 2.2 复倒谱和倒谱 11 2.2.1 定义 11 2.2.2 复倒谱的性质 12 2.3 复倒谱的计算方法 15 2.3.1 递归法 16 2.4 语音的倒谱分析及应用 17 3 基于MATLAB的仿真及结论 20 3.1 MATLAB应用介绍 20 3.2 语音的录制 21 3.3 共振峰仿真检测 22 3.3.1 语音采样 23 3.4 仿真过程及结论分析 29 结 论 31 参 考 文 献 32 致 谢 33 1 绪 论 说话人识别技术最开始的研究在20世纪30年代，最开始人们主要探讨的是听音识别和人耳听辨的这些方面。随着研究技术的不断提高，研究工作摆脱了最简单的了人耳的听辨，BeLL实验室的L.G.Kesta目视观察和语谱图进行识别（Sopectrogranm Matching），提出了声纹（Voiceprint）的概念，随着计算机和电子技术的发展的发展，使需要机器自动识别说话人的成为现实。BeLL实验室的S.Pruzansky提出了基于匹配模式（Template Matching）和概率统计方差分析的说话人识别方法，而引起这一领域科学家的大量关注，使说话人研究逐渐走向高潮，期间的主要工作集中于提取各种参数、选择和实验上，并将倒谱和线性预测分析等方法应用于说话人的识别。 说话人识别技术被认为是生物界中最自然的认证技术，这一技术能根据说话人的声音反映人的生理行为特征从而达到认证说话人省份的目的。目前，这一技术的主流他正往往只单纯的反映人的声道频率特性，而忽视了声门的振动特征，以及声门的振动对声道的内在影响。所以要主要分析说话人识别的主要特点和必威体育精装版研究成果，主要是基于声门特征的说话人识别研究现状的基础上，本课题针对如何更好地在说话人中利用声门特征进行大量的尝试，提出