论语音信号的特征提取和语音识别技术 .pdfVIP

论语音信号的特征提取和语音识别技术

随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术的应用越来越广泛。语音识别技

术主要通过对语音信号的特征提取，实现对系统输入的声音进行解析，从而对语音

输入内容进行识别。

语音信号的特征提取技术可以分为两种，即时域特征提取和频域特征提取。

时域特征提取技术是将声音信号看做一段时间上的波形信号，主要通过波形的

包络线、能量和短时时域分析等方式提取语音信号的特征，常见的算法有短时能量、

过零率等。

频域特征提取技术则是将语音信号转化为时域信号的频域分析，通过如梅尔频

率倒谱系数、梅尔频率倒谱系数差分等分析语音信号不同频带部分的声音特征来实

现语音信号的识别。

在语音识别技术中，要获取更高的识别准确率，还需要结合一些机器学习算法，

如支持向量机、神经网络等，应用于特征提取后的语音数据，进一步提高语音识别

的准确性和鲁棒性。

在实际的语音识别应用中，还需要注意对语音信号的预处理，如降噪、增益调

整等，以减少环境噪声等对语音识别结果的影响，从而提高语音识别的鲁棒性。

总之，语音信号特征提取和语音识别技术的发展，为语音技术应用和智能化提

供了重要支持。未来，随着算法和技术的不断提升，相信语音技术的应用将越来越

具有完善和广泛性。