【语音识别】基于小波变换DWT实现0-9数字语音识别附Matlab代码

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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

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