matlab语音识别编程

Ⅰ 如何用MATLAB实现语音识别

matlab有专门用于开发语音识别程序的工具包，不过可能要去网上下载，如果是做语音合成，还可以专门买到一本书讲如何用matlab做，好像是机械工业出版社出的，外国人写的。不过matlab只适合于做试验，如果想做一个产品，建议还是要用VC++或者C++ Builder 做一个外壳的。

Ⅱ matlab中的特定人语音识别算法DTW算法的应用例程

语音识别原理

语音识别系统的本质就是一种模式识别系统，它也包括特征提取、模式匹配、参考模式库等基本单元。由于语音信号是一种典型的非平稳信号，加之呼吸气流、外部噪音、电流干扰等使得语音信号不能直接用于提取特征，而要进行前期的预处理。预处理过程包括预滤波、采样和量化、分帧、加窗、预加重、端点检测等。经过预处理的语音数据就可以进行特征参数提取。在训练阶段，将特征参数进行一定的处理之后，为每个词条得到一个模型，保存为模板库。在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音参数，生成测试模板，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。后续的处理过程还可能包括更高层次的词法、句法和文法处理等，从而最终将输入的语音信号转变成文本或命令。

DTW算法原理

DTW是把时间规整和距离测度计算结合起来的一种非线性规整技术，它寻找一个规整函数im=Ф(in)，将测试矢量的时间轴n非线性地映射到参考模板的时间轴m上，并使该函数满足：

D就是处于最优时间规整情况下两矢量的距离。由于DTW不断地计算两矢量的距离以寻找最优的匹配路径，所以得到的是两矢量匹配时累积距离最小所对应的规整函数，这就保证了它们之间存在的最大声学相似性。

DTW算法的实质就是运用动态规划的思想，利用局部最佳化的处理来自动寻找一条路径，沿着这条路径，两个特征矢量之间的累积失真量最小，从而避免由于时长不同而可能引入的误差。

Ⅲ matlab语音识别程序实例

语音游戏大师
非常不错！

Ⅳ 关于语音识别MATLAB的问题

% 概率密度函数的初始聚类
% 平均分段
for k = 1:K
T = size(samples(k).data,1);
samples(k).segment=floor([1:T/N:T T+1]);
end

%对属于每个状态的向量进行K均值聚类,得到连续混合正态分布
for i = 1:N
%把相同聚类和相同状态的向量组合到一个向量中
vector = [];
for k = 1:K
seg1 = samples(k).segment(i);
seg2 = samples(k).segment(i+1)-1;
vector = [vector ; samples(k).data(seg1:seg2,:)];
end
mix(i) = getmix(vector, M(i));
end

我写的和你一样啊，但是floor([1:T/N:T T+1]);是由N+1项的，下面循环for i = 1:N-1应该是for i = 1:N。。。

Ⅳ matlab怎么运行语音识别程序

我们这学期刚学的凌阳61板,语音程序有A2000,S480,S2403种算法,我先给个A2000的,还需要的话发消息给我,一起学习啦!
#include "A2000.h"
#define SPEECH_1 0
#define DAC1 1
#define DAC2 2
#define Ramp_UpDn_Off 0
#define Ramp_UpDn_On 3
#define Manual 0
#define Auto 1
#define Full 1
#define Empty 2
#define Mode 1

//===============================================================================================
// 函数： main()
// 描述：主函数
//===============================================================================================
main()
{
extern long RES_WW_24K_SA,RES_WW_24K_EA; //定义语音资源的首末地址标号
long int Addr; //定义地址变量
int Ret = 0; //定义获取语音数据变量并初始化
if(Mode == 1) //采用自动方式播放
{
SACM_A2000_Initial(1); //自动方式播放初始化
SACM_A2000_Play(SPEECH_1,DAC1,Ramp_UpDn_On); //定义语音索引号、播放通道、允许音量增/减调节
while(1){
F_ClearWatchdog();
SACM_A2000_ServiceLoop();} //获取语音数据并将其填入解码队列
}
if(Mode == 0) //采用非自动方式播放
{
Addr=RES_WW_24K_SA; //送入语音队列的首址
SACM_A2000_Initial(0); //非自动方式播放的初始化
SACM_A2000_InitDecoder(DAC1); //开始对A2000的语音数据以非自动方式解码
while(SACM_A2000_TestQueue()!=Full) //测试并获取语音队列的状态
{
Ret=SP_GetResource(Addr); //从资源文件里获取一个字型语音数据
SACM_A2000_FillQueue(Ret); //获取语音编码数据并填入语音队列等候解码
Addr++;
}
while(1)
{
if(SACM_A2000_TestQueue()!=Full)
{
Ret =SP_GetResource(Addr);
SACM_A2000_FillQueue(Ret);
Addr++;
}
if(Addr< RES_WW_24K_EA ) //如果该段语音未播完，即未到达末地址时
SACM_A2000_Decoder(); //获取资源并进行解码，再通过中断服务子程序送入DAC通道播放
else
SACM_A2000_Stop(); //否则，停止播放
F_ClearWatchdog(); //清看门狗
}
}
}

Ⅵ 基于MATLAB的语音识别

用matlab的工具箱speech processing可以搞定

Ⅶ 如何用神经网络进行语音识别的matlab代码

给你一个实例，希望通过该例子对实现神经网络应用有一定的了解。
%x,y分别为输入和目标向量
x=1:5;
y=[639 646 642 624 652];
%创建一个前馈网络
net=newff(minmax(x),[20,1],{'tansig','purelin'});
%仿真未经训练的网络net并画图
y1=sim(net,x);plot(x,y1,':');
%采用L-M优化算法
net.trainFcn='trainlm';
%设置训练算法
net.trainParam.epochs=500;net.trainParam.goal=10^(-6);
%调用相应算法训练BP网络
[net,tr,yy]=train(net,x,y);
%对BP网络进行仿真
y1=sim(net,x);
%计算仿真误差
E=y-y1;MSE=mse(E)
hold on
%绘制匹配结果曲线
figure;
plot(x,y1,'r*',x,y,'b--')

Ⅷ 语音识别系统都是用matlab做出来的吗

首先要知道，matlab是一种数学工具，只要能够用数学表达的问题，基本都能求解。而matlab能完成的，其他语言同样能够完成，只是matlab 里面有许多的工具箱，用于各种场景的特殊应用，所以就变得比较方便。而基于matlab的语音信号的结合的应用比较多，我就做过语音识别，这个发展和matlab无关，主要是语音识别的模型和算法，我们用matlab只是进行算法验证，最后还是要转化为c语言或汇编程序。因此要谈发展程度，只能说语音识别算法的发展如何。matlab 还可以方便的对语音信号进行处理，如压缩，滤波，频率变换，等等等，只要是语音软件能够处理的，matlab都可以实现。

Ⅸ 如何利用Matlab完成数字1-9的语音识别

我也自学的数字信号处理，断断续续看了一年了，今年毕业设计就是在2000系列的DSP上用FFT设计的FIR，感觉有点入门了，但是做题目还是不会。语音信号处理我也要自学的，我买的书就叫语音信号处理，告诉你，国人写的这些信号处理的书基本上都是东抄...