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 内容介绍

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

% dtwtest.mclear;close all;clc;disp('正在导入参考模板参数...');load mfcc.mat;​disp('正在计算测试模板的参数...')global i;%修改i即可改变测试对象i=0;fname = sprintf('..\\test\\%d1.wav',i);[k,fs]=audioread(fname);[StartPoint,EndPoint]=vad(k,fs);cc=mfcc(k);cc=cc(StartPoint-2:EndPoint-2,:);test(1).StartPoint=StartPoint;test(1).EndPoint=EndPoint;test(1).mfcc=cc;disp('正在进行模板匹配...')dist = zeros(1,10); for j=1:10 dist(1,j) = dtw(test(1).mfcc, ref(j).mfcc); enddisp('正在计算匹配结果...') [d,j] = min(dist(1,:)); fprintf('测试模板 %d1.wav 的识别结果为:%d\n', i, j-1);

⛳️ 运行结果

4. 实验结果

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%。

5. 结论

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%。

 参考文献

[1] 李克粉.噪声环境下的语音识别方法研究与改进[D].江苏科技大学[2024-01-27].DOI:CNKI:CDMD:2.1014.034567.

[2] 邵素宏.基于HMM的汉语数码串语音识别[D].北京邮电大学,2003.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

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7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

参考阅读

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