基于MATLAB的离散小波变换（DWT）算法实现数字语音识别

最新推荐文章于 2024-10-18 19:20:16 发布

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文章标签： matlab 算法语音识别 Matlab

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本文介绍了使用MATLAB的信号处理工具箱实现离散小波变换（DWT）来处理语音信号，进而进行数字语音识别。通过DWT提取特征，结合支持向量机（SVM）训练分类模型，实现对语音样本的有效识别。

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基于MATLAB的离散小波变换（DWT）算法实现数字语音识别

数字语音识别（Digital Speech Recognition）是一种将人类语音转换为数字信号，并通过计算机算法对其进行处理和分析的技术。离散小波变换（Discrete Wavelet Transform，简称DWT）是一种常用于语音信号处理的方法，它能够提取语音信号的特征并用于识别。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于DWT算法的数字语音识别，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备一些语音数据作为训练集和测试集。这些数据应包含不同人的语音样本，以便能够进行多人语音识别。我们可以在MATLAB中加载这些语音数据，确保其采样率和位数与算法要求相匹配。

接下来，我们将使用MATLAB中的信号处理工具箱来实现DWT算法。以下是一个基本的DWT函数的示例代码，用于对输入的语音信号进行小波变换：

function dwt_coeffs = dwt_transform(input_signal,<

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基于离散小波变换-离散余弦变换-奇异值分解的音频数字水印嵌入和提取算法MATLAB仿真

持续更新

07-15

148

在数字水印技术中，音频数字水印技术是比较实用和重要的一种。4）对所有经过水印嵌入处理后的DCT系数进行SVD分解，得到左奇异向量、右奇异向量和奇异值，将奇异值中较小的部分设置为0，重新合成矩阵，获得经过水印嵌入处理后的音频信号。本文使用MATLAB进行了仿真实验，实验结果表明，本文所提出的基于离散小波变换-离散余弦变换-奇异值分解的音频数字水印嵌入和提取算法具有良好的效果。3）根据输入的比例参数α确定需要嵌入的水印比例，将水印按比例嵌入到DCT系数中，然后反变换得到经过水印嵌入处理后的DCT系数；

基于 MATLAB 的离散小波变换（DWT）算法进行数字语音识别

2301_78484069的博客

09-18

315

数字语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）是一项重要的语音信号处理任务，它涉及将人类语音转换为可被计算机理解和处理的数字表示。此外，还可以使用更复杂的小波变换技术，如连续小波变换（Continuous Wavelet Transform，CWT）或小波包变换（Wavelet Packet Transform，WPT），以获取更丰富的语音特征。在实际的数字语音识别应用中，我们需要使用适当的算法对提取的特征进行处理和分类。函数播放重构的语音信号，以便进行听觉上的评估。

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MATLAB(DCT DWT)

GPT_code的博客

12-15

920

其中最重要的是1974年提出的DCT，因为其变换矩阵的基向量很近似于托伯利兹矩阵的特征向量，而托伯利兹矩阵又体现了人类语言及图像信号的相关性。如果要获得很好的稳健性，数字水印应加在人眼敏感的低频部分，图像的大部分能量集中在低频部分，如果对于低频部分进行处理，水印固然会失去，而图像也没有了利用价值，然而，水印的嵌入会对图像的质量有非常大的影响，这又无法保证视觉透明性。，这种变换是局部的，只反映了图像某一部分的信息。离散余弦域的数字水印算法的具体实现分为三步：宿主图像的变换，数字水印的嵌入，数字水印的检测。

Matlab软件中DWT对时间序列数据的分解

最新发布

m0_61015717的博客

10-18

1409

matlab关于用DWT进行分解S&P500S收盘价格、日收益率的相关代码，个别代码需要matlab2019之后的版本，最好是下载2020a的版本。个别函数还没有应用到实际的数据中，后续会继续完善。

【图像压缩】实现离散小波变换（DWT）并将其应用于图像压缩（Matlab实现）

你的Matlab小助手

04-24

553

在图像压缩中，DWT通常用于将图像转换为频域表示，从而利用频域的特性来减少数据量。在图像压缩中，DWT的主要优势在于它能够提供多尺度的表示，并且能够很好地捕捉图像中的局部特征。压缩后的图像可以通过逆DWT转换回原始图像，尽可能保持原始图像的质量，以满足特定的压缩比要求。[1]杨春玲,梁梓文.特征域近端高维梯度下降图像压缩感知重构网络[J].华南理工大学学报(自然科学版),2024,52(03):119-130.文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

MATLAB基于离散小波变换（DWT）的语音和音频信号的数字水印代码

07-19

这段代码实现的是MATLAB基于离散小波变换（DWT）的语音和音频信号的数字水印代码，有GUI几乎每句都有详细的注释，附带一个录音的小程序，其中加入了两种干扰，一是低通滤波，二是白噪声干扰。另外还附赠解释小波变换...

基于离散小波变换（DWT）算法的数字语音识别（附带MATLAB代码）

2301_79325657的博客

09-14

279

数字语音识别是一种将语音信号转换为可识别的文本或命令的技术。离散小波变换（DWT）是一种常用的信号处理方法，可用于提取语音信号的特征并用于语音识别。在语音信号处理中，DWT可以用于提取语音信号的频率和时域特征。这是一个简单的示例，实际的语音识别系统可能还需要考虑更多的特征提取方法、分类器选择以及模型优化等方面。至此，我们完成了基于DWT算法的数字语音识别过程。通过提取DWT系数和特征提取（如MFCC），我们可以将语音信号转换为可识别的文本或命令。需要注意的是，上述示例代码中的。是读取到的语音信号数据，

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03-27

离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）是一种信号处理技术，它通过一组称为小波基的函数对信号进行分析，可以同时在时域和频域中捕获信号的信息。Mallat算法是DWT中最常用的一种实现方法，由法国数学家...

Matlab中的小波变换（DWT）图像加密与解密

2301_79326930的博客

09-12

255

本文介绍了如何使用Matlab实现基于小波变换的图像加密和解密。加密过程中，我们对图像进行小波变换，并选择适当的加密算法对小波系数进行处理。解密过程中，我们对加密图像进行逆小波变换，并使用相应的逆操作进行还原。小波变换（DWT）是一种常用的信号处理技术，可用于图像加密和解密。本文将介绍如何使用Matlab实现基于小波变换的图像加密和解密，并提供相应的源代码。Matlab中的小波变换（DWT）图像加密与解密。通过以上步骤，我们可以完成图像解密的过程。至此，我们完成了图像加密的过程。

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【人脸识别】基于matlab GUI LPP人脸特征提取【含Matlab源码 1491期】

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基于Matlab的DWT图像处理：实现图像的离散小波变换

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离散小波变换（Discrete Wavelet Transform，DWT）是一种常用的图像处理方法，可以将图像分解成不同尺度的频带，从而实现图像的多尺度分析。通过以上步骤，我们可以使用Matlab实现DWT图像处理，包括图像的离散小波变换和重构。根据实际需求，可以调整阈值和选择不同的小波基函数，以达到不同的图像处理效果。这里的阈值可以根据实际需求进行调整，以实现不同程度的图像去噪或压缩。基于Matlab的DWT图像处理：实现图像的离散小波变换。这里假设待处理的图像文件为’image.jpg’。

如何基于 MATLAB 的离散小波变换（DWT）算法进行数字语音识别？补全代码

10-05

基于MATLAB的离散小波变换（Discrete Wavelet Transform，DWT）进行数字语音信号处理通常用于特征提取，因为小波分析能够捕捉到信号在时间和频率域的变化细节。对于语音识别，首先需要对语音信号进行预处理，然后利用小波分解提取关键特征，最后这些特征可以作为输入给机器学习模型如HMM或深度神经网络（DNN）。以下是简化的步骤和示例代码片段： 1. **加载和预处理语音数据**: ```matlab [speech, fs] = audioread('your_audio_file.wav'); % 替换为实际文件名，fs是采样率 speech = speech(:); % 将一维化以便于处理 ``` 2. **进行小波分解**: ```matlab level = 4; % 分解层数 [coeffs, ~] = dwt(speech, 'db4', level); % 使用Daubechies 4（db4）小波基 cA = coeffs{1}; % 各层系数，cA是粗粒度系数，包含低频信息 cD = coeffs{2:end}; % cD包含高频系数，从cD(1)开始是更精细级别的系数 ``` 3. **特征提取**: ```matlab % 可能会使用统计特性（例如平均值、方差、熵等）或一些时间-尺度联合分析（如Joint Approximation Divergence JAD） features = [mean(cA), std(cA), entropy(cA), ... % 示例特征 mean(cD), std(cD)]; ``` 4. **训练模型**: ```matlab model = trainModel(features, labels); % 根据选定的算法训练模型，如HMM或深度学习模型 ``` 5. **识别阶段**: ```matlab testSpeech = audioread('test_audio_file.wav'); testFeatures = extractFeatures(testSpeech); predictedLabel = classify(model, testFeatures); ``` 请注意，这只是一个简化版的流程，实际应用中可能还需要进行降噪、分帧、窗口ing等步骤，并选择合适的特征选择和降维技术。此外，语音识别涉及复杂的信号处理和机器学习技术，上述代码仅提供基本概念演示，具体实现可能需要结合更多高级功能和技术。