基于 Matlab 语音特征提取和机器学习算法的多语种语音识别

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