项目题目： 基于 Matlab 的语音识别 一、引言语音识别技术是让计算机识别一些语音信号，并把语音信号转换成相应的文本或者命令的一种高科技技术.语音识别技术所涉及的领域非常广泛，包括信号处理、模式识别、人工智能等技术。近年来已经从实验室开始走向市场，渗透到家电、通信、医疗、消费电子产品等各个领域，让人们的生活更加方便。语音识别系统的分类有三种依据:词汇量大小，对说话人说话方式的要求和对说话人的依赖程度。(1）根据词汇量大小，可以分为小词汇量、中等词汇量、大词汇量及无限词汇量识别系统。(2）根据对说话人说话方式的要求,可以分为孤立字（词）语音识别系统、连接字语音识别系统及连续语音识别系统.（3)根据对说话人的依赖程度可以分为特定人和非特定人语音识别系统。二、语音识别系统框架设计2.1语音识别系统的基本结构语音识别系统本质上是一种模式识别系统，其基本结构原理框图如图l所示，主要包括语音信号预处理、特征提取、特征建模(建立参考模式库)、相似性度量（模式匹配）和后处理等几个功能模块，其中后处理模块为可选部分。三、语音识别设计步骤3。1语音信号的特征及其端点检测图2 数字‘7’开始部分波形图2是数字"7”的波形进行局部放大后的情况，可以看到，在6800之前的部分信号幅度很低，明显属于静音.而在6800以后,信号幅度开始增强，并呈现明显的周期性。在波形的上半部分可以观察到有规律的尖峰,两个尖峰之间的距离就是所谓的基音周期，实际上也就是说话人的声带振动的周期。这样可以很直观的用信号的幅度作为特征,区分静音和语音.只要设定一个门限，当信号的幅度超过该门限的时候，就认为语音开始,当幅度降低到门限以下就认为语音结束。3。2 语音识别系统 3。2。1语音识别系统的分类语音识别按说话人的讲话方式可分为 3 类：（1)即孤立词识别（isolated word recognition）,孤立词识别 的任务是识别事先已知的孤立的词，如“开机"、“关机"等。（3)连续语音识别，连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音，如一个句子或一段话。从识别对象的类型来看，语音识别可以分为特定人语音识别和非特定人语音识别，特定人是指针对一个用户的语音识别，非特定人则可用于不同的用户。显然,非特定人语音识别系统更符合实际需要，但它要比针对特定人的识别困难得多。 3。2。2 语音识别系统的基本构成语音识别系统的实现方案如图 3 所示.输入的模拟语音信号首先要进行处理,包括预滤波，采样和量化，加...
