基于MATLAB数字语音识别与傅立叶变换技术的研究

最新推荐文章于 2025-01-19 21:20:13 发布
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本文探讨了使用MATLAB进行数字语音识别的方法，涉及信号预处理，如平滑去噪和预加重，傅立叶变换用于共振峰对齐，以及特征提取如MFCC和PLP。此外，还介绍了用GMM和SVM进行分类器训练的步骤。

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基于MATLAB数字语音识别与傅立叶变换技术的研究

数字语音识别（Digital Speech Recognition，DSR）是一种将人类语言转化为计算机可处理形式的技术。DSR在现代社会发挥着越来越重要的作用，如在汽车导航、智能家居、虚拟助手等领域得到了广泛应用。本文介绍基于MATLAB实现DSR的方法，主要包括信号预处理、傅立叶变换、特征提取和分类器训练。

一、信号预处理

在傅立叶变换之前，需要对语音信号进行预处理，以减小噪声的影响。常见的预处理方法包括平滑去噪、预加重、分帧和窗函数等。

平滑去噪是指对语音信号进行平滑处理，减少噪声的影响。可以使用移动平均法或中位值滤波法进行平滑去噪。预加重是指对语音信号进行高通滤波，增加高频分量，以改善语音信号的高频响应。

分帧是将语音信号分成若干个较短的帧，然后对每帧进行处理。分帧的目的是为了模拟语音信号的短时稳态特性。窗函数是在分帧的基础上，对每个帧进行加窗处理，以减少帧之间的不连续性。

下面是MATLAB代码实现预处理过程：

[x, Fs] =
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语音信号处理：理解语音识别系统中的语音数据、傅里叶转换、快速傅里叶变换（FFT）和声谱特征
WmqApps的博客
09-20 360
在语音识别系统中，对语音数据的处理是至关重要的。其中，傅里叶转换（Fourier Transform）和快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）是常用的信号处理技术，而声谱特征则是语音信号的重要表示方式。通过以上代码示例，我们可以理解语音识别系统中的语音数据处理过程。然后，使用傅里叶转换或快速傅里叶变换将信号从时域转换为频域，以便更好地理解语音信号的频谱特性。最后，可以通过计算声谱特征（如MFCC）来提取语音信号的重要特征，为后续的语音识别任务做准备。
【Matlab语音识别】傅立叶变换0-9数字语音识别【含源码 384期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
11-09 379
一、代码运行视频（哔哩哔哩） 【Matlab语音识别】傅立叶变换0-9数字语音识别【含源码 384期】 二、matlab版本及参考文献 1 matlab版本 2014a 2 参考文献 [1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016. [2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017. [3]李潇,王大堃.基于MATLAB的孤立字语音识别试验平台[J].四川理工学院学报(自然科学版). 2006,(03) ...
语音识别中的傅里叶变化
SManganeseKing的博客
09-08 2382
在语音识别和话者识别中，需要将声音编码为数字信息，提取其中的特征进行处理，而最常用的语音特征便是梅尔倒谱系数MFCC。为了将频谱的包络与细节分离开来，以便分析声道共振特征和基音周期，需要把这种非线性问题转化为线性问题。MFCC预处理之后的第一步便是通过快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）将时域信号转变为信号频谱。
傅里叶变换在语音识别中的关键作用
最新发布
weixin_41544125的博客
01-19 1563
首先，傅里叶变换将语音信号转换到频域，然后通过滤波器组分析，将频域信号划分到不同的频带，这些频带的划分是基于人耳对频率的感知特性（梅尔频率尺度）。一般来说，语音信号的频率成分主要集中在较低的频率范围（通常在几十赫兹到几千赫兹之间），而一些环境噪声可能包含较高频率的成分或者在频率分布上与语音信号有明显差异。假设语音信号的频率主要集中在0-4kHz，而噪声在4kHz以上的频率成分较多，那么设计一个截止频率为4kHz的低通滤波器，就可以在频域中将语音信号和噪声分离，从而抑制噪声对语音识别的干扰。
【语音信号处理】音频信号傅里叶变换和功率谱密度特征提取Matlab代码
qq_59747472的博客
05-25 826
语音信号处理是近年来备受关注的研究领域，其应用范围涵盖语音识别、说话人识别、语音合成等多个方面。在语音信号处理中，特征提取是至关重要的环节，它将原始语音信号转化为能够有效表征语音特征的数值特征。傅里叶变换和功率谱密度是常用的语音特征提取方法，它们能够有效地揭示语音信号的频域特性，为后续的语音处理提供重要信息。一、傅里叶变换傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的数学工具。其基本原理是将任意一个周期函数分解成一系列正弦函数的叠加，每个正弦函数对应一个特定的频率。
三角函数到傅里叶变换再到语音识别与数字水印
01-10
三角函数到傅里叶变换再到语音识别与数字水印盲水印，顾名思义就是看不见的水印。
【语音识别】基于傅立叶变换0-9的数字语音识别matlab源码.md
08-18
【语音识别】基于傅立叶变换0-9的数字语音识别matlab源码.md
【语音识别】基于matlab傅立叶变换0-9数字语音识别【含Matlab仿真 384期】.zip
11-16
优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图；...
【语音识别】基于matlab傅立叶变换0-9数字语音识别【含Matlab源码 384期】.mp4
02-23
步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码...
深入探讨傅里叶变换及其在音频信号处理中的应用
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傅里叶变换及其扩展算法如DFT、FFT和STFT，是音频信号处理中的核心工具。通过将信号从时间域转换到频率域，傅里叶变换使我们能够深度理解和处理音频信号的频率特性，广泛应用于频谱分析、滤波器设计、回声消除、音频压缩等领域。
语音领域的快速傅里叶变换FFT
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12-26 5060
语音领域，绕不开FFT，无论是语音增强还是语音识别。 语音识别时，将时域信号转换为频域信号，起到了特征提取的作用。 语音增强时，如去回声和去混响， FFT的算法理解和实现可以参照[1~3] FFT的窗长值得探究，语音识别，窗长是25ms，按照16K采样，也就是400个采样点，但是会扩充到512个采样点，而且是采用直接补112个零。 语音增强领域，窗长一般是32ms或64ms，按照16K采用，对应512个或1024个采样点。 [1]https://zhuanlan.zhihu.com/p/..
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本文介绍了语音处理中常用到的语音特征的生物和物理含义，并给出了提取方法，主要包括响度，音高，基频，MFCC，共振峰，声门波，短时能量，过零率，短时幅度，语速，停顿，等等
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看了很多傅里叶变换（连续信号和离散信号）的博客，都写的不是很清楚，有些地方可能有误，我在查阅了书籍和大量资料以后，争取能用前后标注一致的公式把相关内容（帕斯瓦尔公式，能量信号，功率信号，能量密度谱，功率频谱等）讲清楚，说正确。最好先看连续信号再看离散信号哦 连续信号的请看语音识别MFCC系列（一）——连续信号、傅里叶变换 离散信号的请看语音识别MFCC系列（二）——离散信号、离散傅里叶变换 ...
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# -*- coding: utf-8 -*- import os import sys import platform import numpy as np import numpy.fft as nf import scipy.io.wavfile as wf import matplotlib.pyplot as mp def show_signal(sigs,sample_rate...
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F（k)=*f(n)*w k是频率f=0，1，2，3... f(n)是声音采样样本点，此处只取了N=2048字节波形图,即f（n）是波形图。 w=exp（-j*2*PI/2048); w=exp（-j*2*PI*k*n/2048)。 F（k)是频谱图。w=1； N=2时，F（k）=f（0）+f（1）*w。注意，N=2^1，样本点2个 N=4时，F（k）=f（0）+f（1）*w+f（2...
语音识别算法原理文档整理（一）
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06-22 3万+
MFCC提取过程 声音是模拟信号，声音的时域波形只代表声压随时间变化的关系，不能很好的代表声音的特征，因此，必须将声音波形转换为声学特征向量。目前有许多声音特征提取方法，如梅尔频率倒谱系数MFCC、线性预测倒谱系数LPCC、多媒体内容描述接口MPEG7等，其中MFCC是基于倒谱的，更符合人的听觉原理，因而是最普遍、最有效的声音特征提取算法。在提取MFCC前，需要对声音做前期处理，包括模数转换、预...
【语音识别】基于matlab傅立叶变换0-9数字语音识别【含Matlab源码 384期】
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02-24 2544
傅立叶变换0-9数字语音识别 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
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前面的公式实际叫做离散傅里叶变换（DFT），其最初实现如下（百度到一篇，其点醒了我，很简单，相遇了）： int N = inputArr.GetLength(0);//输入声音波形byte[]数组，在128上下区间震动（0,255） double PI = 3.1415926; double[] real = new do...
语音信号处理的傅立叶变换时域分析及分割技术
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