DSP 课程设计实验报告语音识别院（系):电子信息工程学院自动化系 设计人员:李彬 学号：07212072设计人员：宋淦泉 学号：07212077成绩：工程设计50报告20答辩30总分评语：指导老师签字： 日期：目录一、 设计任务书1、实验概述2、实验目的二、 设计内容三、 设计方案、算法原理说明1、设计步骤2、算法原理说明四、 程序设计、调试与结果分析1、算法流程图2、主程序3、测试过程及结果分析五、 设计（安装)与调试的体会1、编程及程序运行中遇到的问题及解决办法2、本次实验的心得体会六、 参考文献一、 设计任务书实验概述：语言是人类特有的功能，声音是人类最常用的工具。通过语音传递信息是人类最重要最有效最常用和最方便的信息交换形式。语音信号是人类进行思想沟通和情感沟通的最主要的途径.让计算机能听懂人类的语言，是自计算机诞生以来人类梦寐以求的想法。在本实验中,将针对ＤＴＷ算法，实现对最简单的单音信号进行语音识别的问题。语音识别以语音为讨论对象，它是语音信号处理的一个重要讨论方向,是模式识别的一个分支，涉及到生理学、心理学、语言学、计算机科学以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言(例如人在说话时的表情、手势等细微动作可帮助对方理解）,其最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。 语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模训练技术三个方面。此外,还涉及到语音识别单元的选取。语音识别系统的讨论涉及微机技术、人工智能、数字信号处理、模式识别、声学、语言学和认知科学等多种学科领域，是一个多学科综合性讨论领域.语音识别系统的分类——-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以及连续字语音识别系统。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。根据词汇量大小，可以分为小词汇量、中等词汇量、大词汇量以及无限量词汇量语音识别系统。 一般来说，语音识别的方法有三种:基于声道模型和语音知识的方法、模版匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。 基于声道模型和语音知识的方法起步较早，在语音识别技术提出的开始，就有了这方面的讨论。但由于其模型及语音知识过于复杂，还没有达到有用阶段.人工神经网络的方法是 80 年代末期提出的一种新的语音识别方法.人工神经网络本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟人类神经活动的原理，具有自适应性、并行性、鲁棒性、容错性和学习特性,在结构和算法...
