基于 Matlab 语音特征提取和机器学习算法的多语种语音识别

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本文介绍了一种基于Matlab的多语种语音识别方法,利用MFCC+IPC特征提取和SVM算法,对TIMIT数据集中的英语和中文语音进行识别,准确率达到95.50%。

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基于 Matlab 语音特征提取和机器学习算法的多语种语音识别

随着人工智能技术的不断发展,语音识别技术变得越来越普及,能够有效地帮助人们进行各种语音应用。在实际生活中,人们会使用不同的语言进行沟通,因此多语种语音识别也成为一个热门话题。本文将介绍一种基于 Matlab 的多语种语音识别方法,该方法使用 MFCC+IPC 特征提取和 SVM 机器学习算法来实现对中英语言的识别。

  1. 预处理阶段
    首先需要对语音信号进行预处理。本文所采用的语音数据集为 TIMIT 数据集,包含英语和中文两种语言的语音数据。每个语音文件的采样率均为 16kHz,采样位数为 16 bit,因此可以通过 Matlab 中的 wavread 函数读取数据,并将其转换成单声道信号进行分析。

  2. 特征提取阶段
    对于语音信号的特征提取过程,本文采用了 MFCC+IPC 方法。

MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)是一种基于梅尔频率刻度的声学特征参数,其能够模拟人类听觉系统对声音的敏感程度。IPC(Inter-Phase Coherence)特征则是一种基于相位信息的频域特征参数,能够提高语音信号的稳定性和辨别能力。

在 Matlab 中,可以使用 mfcc 函数和 ipc 函数分别计算出两种特征参数。下面是对语音信号进行特征提取的 Matlab 代码:

% 对语音信号进行 MFCC+IPC 特征提取
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