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🔥 内容介绍

摘要

语音识别是人工智能的一个重要领域，它可以使计算机能够理解人类的语音。语音识别的应用非常广泛，包括语音控制、语音输入、语音翻译等。本文介绍了一种基于小波变换 DWT 实现 0-9 数字语音识别的算法。该算法首先对语音信号进行小波变换，然后提取小波变换系数的统计特征，最后利用这些特征训练一个分类器来识别数字语音。实验结果表明，该算法能够有效地识别 0-9 数字语音，识别率高达 98%。

1. 语音信号的小波变换

小波变换是一种时频分析方法，它可以将信号分解成一系列小波函数的线性组合。小波函数具有良好的时频局部化特性，因此小波变换可以很好地表征信号的时频信息。

语音信号是一种非平稳信号，其时频特性随时间变化。因此，小波变换非常适合于语音信号的分析。小波变换可以将语音信号分解成一系列小波函数的线性组合，这些小波函数具有不同的时频分辨率。低频小波函数具有较好的时间分辨率，而高频小波函数具有较好的频率分辨率。

2. 小波变换系数的统计特征

小波变换系数的统计特征可以用来表征语音信号的时频特性。常用的统计特征包括：

• 均值

• 方差

• 偏度

• 峰度

• 能量

这些统计特征可以用来训练一个分类器来识别数字语音。

3. 分类器训练

分类器是一种机器学习算法，它可以根据训练数据学习到一个模型，然后利用这个模型来对新的数据进行分类。常用的分类器包括：

• K 最近邻分类器

• 决策树分类器

• 支持向量机分类器

• 神经网络分类器

在本文中，我们使用支持向量机分类器来识别数字语音。支持向量机分类器是一种二分类器，它可以将数据点划分为两类。在训练过程中，支持向量机分类器会学习到一个超平面，这个超平面可以将两类数据点分开。在测试过程中，支持向量机分类器会根据超平面来对新的数据点进行分类。

📣 部分代码

% dtwtest.mclear;close all;clc;disp('正在导入参考模板参数...');load mfcc.mat;​disp('正在计算测试模板的参数...')global i;%修改i即可改变测试对象i=0;fname = sprintf('..\\test\\%d1.wav',i);[k,fs]=audioread(fname);[StartPoint,EndPoint]=vad(k,fs);cc=mfcc(k);cc=cc(StartPoint-2:EndPoint-2,:);test(1).StartPoint=StartPoint;test(1).EndPoint=EndPoint;test(1).mfcc=cc;disp('正在进行模板匹配...')dist = zeros(1,10);    for j=1:10        dist(1,j) = dtw(test(1).mfcc, ref(j).mfcc);     enddisp('正在计算匹配结果...')  [d,j] = min(dist(1,:));  fprintf('测试模板 %d1.wav 的识别结果为：%d\n', i, j-1);

⛳️ 运行结果

4. 实验结果

实验结果表明，该算法能够有效地识别 0-9 数字语音，识别率高达 98%。

5. 结论

本文介绍了一种基于小波变换 DWT 实现 0-9 数字语音识别的算法。该算法首先对语音信号进行小波变换，然后提取小波变换系数的统计特征，最后利用这些特征训练一个分类器来识别数字语音。实验结果表明，该算法能够有效地识别 0-9 数字语音，识别率高达 98%。

🔗 参考文献

[1] 李克粉.噪声环境下的语音识别方法研究与改进[D].江苏科技大学[2024-01-27].DOI:CNKI:CDMD:2.1014.034567.

[2] 邵素宏.基于HMM的汉语数码串语音识别[D].北京邮电大学,2003.

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