matlab语音识别系统源代码最新版DOCWord文件下载.docx
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语者识别就是根据说话人的语音信号来判别说话人的身份。
语音是人的自然
属性之一,由于说话人发音器官的生理差异以及后天形成的行为差异,每个人的
语音都带有强烈的个人色彩,这就使得通过分析语音信号来识别说话人成为可能。
用语音来鉴别说话人的身份有着许多独特的优点,如语音是人的固有的特征,
不会丢失或遗忘;
语音信号的采集方便,系统设备成本低;
利用电话网络还可实现远程客户服务等。
因此,近几年来,说话人识别越来越多的受到人们的重视。
与其他生物识别技术如指纹识别、手形识别等相比较,说话人识别不仅使用方便,而且属于非接触性,容易被用户接受,并且在已有的各种生物特征识别技术中,是唯一可以用作远程验证的识别技术。
因此,说话人识别的应用前景非常广泛:
今天,说话人识别技术已经关系到多学科的研究领域,不同领域中的进步都对说
话人识别的发展做出了贡献。
说话人识别技术是集声学、语言学、计算机、信息处理和人工智能等诸多领域的一项综合技术,应用需求将十分广阔。
在吃力语音信号的时候如何提取信号中关键的成分尤为重要。
语音信号的特征参数的好坏直
接导致了辨别的准确性。
2.2特征参数的提取
对于特征参数的选取,我们使用mfcc的方法来提取。
MFC(参数是基于人的听觉特性利用人听觉的屏蔽效应,在Mel标度频率域提取出来的倒谱特征参数。
MFC(参数的提取过程如下:
1.对输入的语音信号进行分帧、加窗,然后作离散傅立叶变换,获得频谱分布信息。
设语音信号的DFT为:
N1j2nk
Xa(k)='
x(n)e"
^,0乞k乞N-1
(1)
ni
其中式中x(n)为输入的语音信号,N表示傅立叶变换的点数。
2.再求频谱幅度的平方,得到能量谱。
3.将能量谱通过一组Mel尺度的三角形滤波器组。
我们定义一个有M个滤波器的滤波器组(滤波器的个数和临界带的个数相近),采用的滤波器为三角滤波器,中心频率为f(m),m=1,2,3,…,M
本系统取M=100
4.计算每个滤波器组输出的对数能量。
N」
S(m)=ln「|Xa(k)|2Hm(k)),(
k=1(2丿
0_m-M-1
其中Hm(k)为三角滤波器的频率响应。
5.经过离散弦变换(DCT得到MFC系数。
M-1
C(n)S(m)cos(二n(m-0.5/m)),(3)
m=0
0乞n乞N-1
MFCC系数个数通常取20—30,常常不用0阶倒谱系数,因为它反映的是频谱能量,故在一般识别系统中,将称为能量系数,并不作为倒谱系数,本系统选取20阶倒谱系数。
2.3用矢量量化聚类法生成码本
我们将每个待识的说话人看作是一个信源,用一个码本来表征。
码本是从该说话人的训练序列中提取的MFC(特征矢量聚类而生成。
只要训练的序列足够长,可认为这个码本有效地包含了说话人的个人特征,而与讲话的内容无关。
本系统采用基于分裂的LBG的算法设计VQ码本,X/k=1,2,…,K)为训练序列,B为码本。
具体实现过程如下:
1.取提取出来的所有帧的特征矢量的型心(均值)作为第一个码字矢量B1。
2.将当前的码本Bn根据以下规则分裂,形成2m个码字。
{Bm=Bm(1;
)(4)
其中m从1变化到当前的码本的码字数,&
是分裂时的参数,本文&
=0.01。
3.根据得到的码本把所有的训练序列(特征矢量)进行分类,然后按照下面两个公式计算训练矢量量化失真量的总和D[n]以及相对失真(n为迭代次数,初始
n=0,D[」]=x,B为当前的码书),若相对失真小于某一阈值&
,迭代结束,当前
的码书就是设计好的2m个码字的码书,转5。
否则,转下一步量化失真量和:
K
D(n)二'
mind(Xk,B)(5)
k1
相对失真:
(6)
]D(n」)_Dn
4.重新计算各个区域的新型心,得到新的码书,转3。
5.重复2,3和4步,直到形成有M个码字的码书(M是所要求的码字数),其中D0=100002.4VQ的说话人识别
设是未知的说话人的特征矢量{X1」I(,Xt},共有T帧是训练阶段形成的码书,表示码书第m个码字,每一个码书有M个码字。
再计算测试者的平均量化失真D,并设置一个阈值,若D小于此阈值,则是原训练者,反之则认为不是原训练者。
DWT^min[d(Xj,Bm)](7)
j1imiM
在具体的实现过程当中,采用了matlab软件来帮助完成这个项目。
在matlab中主要由采集,分析,特征提取,比对几个重要部分。
以下为在实际的操作中,
具体用到得函数关系和作用一一列举在下面。
3.1函数关系
主要有两类函数文件Train.m和Test.m
在Train.m调用Vqlbg.m获取训练录音的vq码本,而Vqlbg.m调用mfcc.m获取单个录音的mel倒谱系数,接着mfcc.m调用Melfb.m---将能量谱通过一组Mel尺度的三角形滤波器组。
在Test.m函数文件中调用Disteu.m计算训练录音(提供vq码本)与测试录音(提供mfcc)mel倒谱系数的距离,即判断两声音是否为同一录音者提供。
Disteu.m调用mfcc.m获取单个录音的mel倒谱系数。
mfcc.m调用Melfb.m---将能量谱通过一组Mel尺度的三角形滤波器组。
3.2具体代码说明
3.2.1函数mffc:
functionr=mfcc(s,fs)
m=100;
n=256;
l=length(s);
nbFrame=floor((l-n)/m)+1;
%沿-x方向取整
fori=1:
n
forj=1:
nbFrame
M(i,j)=s(((j-1)*m)+i);
%对矩阵M赋值
end
h=hamming(n);
%加hamming窗,以增加音框左端和右端的连续性
M2=diag(h)*M;
frame(:
i)=fft(M2(:
i));
%对信号进行快速傅里叶变换FFT
t=n/2;
tmax=l/fs;
m=melfb(20,n,fs);
%将上述线性频谱通过Mel频率滤波器组得到Mel频谱,下面在将其转化成对数频谱
n2=1+floor(n/2);
z=m*abs(frame(1:
n2,:
)).A2;
r=dct(log(z));
%将上述对数频谱,经过离散余弦变换(DCT)变换到倒谱
域,即可得到Mel倒谱系数(MFCC参数)
3.2.2函数disteu
---计算测试者和模板码本的距离
functiond=disteu(x,y)
[M,N]=size(x);
%[M2,P]=size(y);
%if(M~=M2)
error('
不匹配!
音频x赋值给【M,N】
音频y赋值给【M2,P】
'
)%两个音频时间长度不相等
d=zeros(N,P);
if(N<
P)%在两个音频时间长度相等的前提下copies=zeros(1,P);
forn=1:
N
d(n,:
)二sum((x(:
n+copies)-y).A2,1);
else
copies=zeros(1,N);
forp=1:
P
d(:
p)=sum((x-y(:
p+copies)).A2,1)'
;
end%%成对欧氏距离的两个矩阵的列之间的距离end
d=d.A0.5;
3.2.3函数vqlbg
---该函数利用矢量量化提取了音频的vq码本functionr=vqlbg(d,k)
e=.01;
r=mean(d,2);
dpr=10000;
log2(k)
r=[r*(1+e),r*(1-e)];
while(1==1)
z=disteu(d,r);
[m,ind]=min(z,[],2);
t=0;
2Ai
r(:
j)=mean(d(:
find(ind==j)),2);
x=disteu(d(:
find(ind==j)),r(:
j));
forq=1:
length(x)t=t+x(q);
if(((dpr-t)/t)<
e)
break;
dpr=t;
3.2.4函数test
fork=1:
functionfinalmsg=test(testdir,n,code)
%readtestsoundfileofeachspeaker
file=sprintf('
%ss%d.wav'
testdir,k);
[s,fs]=wavread(file);
v=mfcc(s,fs);
%
distmin=4;
%
d=disteu(v,code{1});
%距离”
得到测试人语音的mel倒谱系数阈值设置处就判断一次,因为模板里面只有一个文件计算得到模板和要判断的声音之间的
dist=sum(min(d,[],2))/size(d,1);
变换得到一个距离的量
msgc=sprintf('
disp(msgc);
%此人匹配
测试阈值数量级
与模板语音信号的差值为:
%10f'
dist);
ifdist<
=distmin%
一个阈值,小于阈值,则就是这个人。
msg=sprintf('
第%d位说话者与模板语音信号匹配
符合要
求!
\n'
k);
finalmsg='
此位说话者符合要求!
%界面显示语句,
可随意设
定
disp(msg);
%此人不匹配
ifdist>
distminmsg=sprintf('
求!
finalmsg设定
endend
第%d位说话者与模板语音信号不匹配,不符合要
='
此位说话者不符合要求!
%界面显示语句,可随意
3.2.5函数testDB这个函数实际上是对数据库一个查询,根据测试者的声音,找相应的文件,并且给出是谁的提示
functiontestmsg=testDB(testdir,n,code)nameList={'
1'
'
2'
3'
4'
5'
6'
7'
8'
9'
};
%这个是我们要识别的9个数
n%数据库中每一个说话人的特征
%找出文件的路径
[s,fs]=wavread(file);
对找到的文件取mfcc变换
distmin=inf;
k1=0;
forl=1:
length(code)d=disteu(v,code{l});
dist=sum(min(d,[],2))/size(d,1);
distmin
distmin=dist;
%%这里和test函数里面一样但多了一个具体语
者的识别
k1=l;
endendmsg=nameList{k1}msgbox(msg);
end3.2.6函数train
---该函数就是对音频进行训练,也就是提取特征参数functioncode=train(traindir,n)
k=16;
fori=1:
%numberofcentroidsrequired
%对数据库中的代码形成码本
traindir,i);
disp(file);
计算MFCC'
s提取特征特征,返回值是
Mel倒谱系数,是一个log的dct得到的
训练VQ码本通过矢量量化,得到原说
v=mfcc(s,fs);
%code{i}=vqlbg(v,k);
话人的VQ码本
3.2.7函数melfb
---确定矩阵的滤波器functionm=melfb(p,n,fs)f0=700/fs;
fn2=floor(n/2);
lr=log(1+0.5/f0)/(p+1);
%converttofftbinnumberswith0forDCtermbl=n*(f0*(exp([01pp+1]*lr)-1));
直接转换为FFT的数字模型
b1=floor(bl
(1))+1;
b2=ceil(bl
(2));
b3=floor(bl(3));
b4=min(fn2,ceil(bl(4)))-1;
pf=log(1+(b1:
b4)/n/f0)/lr;
fp=floor(pf);
pm=pf-fp;
r=[fp(b2:
b4)1+fp(1:
b3)];
c=[b2:
b41:
b3]+1;
v=2*[1-pm(b2:
b4)pm(1:
m=sparse(r,c,v,p,1+fn2)
四、演示分析我们的功能分为两部分:
对已经保存的9个数字的语音进行辨别和实时的判断说话人说的是否为一个数.在前者的实验过程中,先把9个数字的声音保存成wav的格式,放在一个文件夹中,作为一个检测的数据库•然后对检测者实行识别,系统给出提示是哪个数字.
在第二个功能中,实时的录取一段说话人的声音作为模板,提取mfcc特征参数,随后紧接着进行遇着识别,也就是让其他人再说相同的话,看是否是原说话者.
实验过程及具体功能如下:
先打开Matlab使CurrentDirectory为录音及程序所所在的文件夹再打开文件“enter.m”,点run运行,打开enter界面,点击“进入”按钮进入系统。
(注:
文件包未封装完毕,目前只能通过此方式打开运行。
)(如下图figure1)
QenterI口[
SpEakerRecognitionSystem
Group10
退岀
figurel
选择载入语音库语音个数;
点击语音库录制模版进行已存语音信息的提取;
点击录音-test进行现场录音;
点击语者判断进行判断数字,并显示出来在实时语者识别模块
点击实时录制模板上的“录音-train”按钮,是把新语者的声音以wav格式存放在”实时模板”文件夹中,接着点击“实时录制模板”,把新的模板提取特征值。
随后点击实时语者识别模板上的“录音-train”按钮,是把语者的声音以wav格式存放在”测试”文件夹中,再点击“实时语者识别”,在对测得的声音提取特征值的同时,和实时模板进行比对,然后得出是否是实时模板中的语者。
另外面板上的播放按钮都是播放相对应左边录取的声音。
想要测量多次,只要接着录音,自动保存,然后程序比对音频就可以。
退出只要点击菜单File/Exit,退出程序。
程序运行截图:
(fig.2)运行后系统界面
五、心得体会
实验表明,该系统能较好地进行语音的识别,同时,基于矢量量化技术(V
Q)的语音识别系统具有分类准确,存储数据少,实时响应速度快等综合性能好的特点.
矢量量化技术在语音识别的应用方面,尤其是在孤立词语音识别系统中得到很好的应用,特别是有限状态矢量量化技术,对于语音识别更为有效。
通过这次课程设计,我对语音识别有了更加形象化的认识,也强化了MATLAB
的应用,对将来的学习奠定了基础。
GUI程序代码
functionvarargout=untitled2(varargin)
%UNTITLED2M-fileforuntitled2.fig
%UNTITLED2,byitself,createsanewUNTITLED2orraises%singleton*.
%H=UNTITLED2returnsthehandletoanewUNTITLED2orthehandle
to
%theexistingsingleton*.
%UNTITLED2('
CALLBACK'
hObject,eventData,handles,...)callsthelocal
%functionnamedCALLBACKinUNTITLED2.Mwiththegiveninputarguments.
Property'
Value'
...)createsanewUNTITLED2orraisesthe
%existingsingleton*.Startingfromtheleft,propertyare
%appliedtotheGUIbeforeuntitled2_OpeningFunctiongetscalled.
An
%unrecognizedpropertynameorinvalidvaluemakespropertyapplication
%stop.Allinputsarepassedtountitled2_OpeningFcn
%*SeeGUIOptionsonGUIDE'
sToolsmenu.Choose"
GUIallowsonlyone
%instancetorun(singleton)"
.
%Seealso:
GUIDE,GUIDATA,GUIHANDLES
%Copyright2002-2003TheMathWorks,Inc.
theexisting
valuepairs
viavarargin.
%Edittheabovetexttomodifytheresponsetohelpuntitled2%LastModifiedbyGUIDEv2.508-Jun-201023:
58:
57
%Begininitializationcode-DONOTEDIT
gui_Singleton=1;
gui_State=struct(
gui_Name'
gui_Singleton'
'
gui_OpeningFcn'
gui_OutputFcn'
mfilename,...
gui_Singleton,
@untitled2_OpeningFcn,
@untitled2_OutputFcn,
gui_LayoutFcn'
[],'
gui_Callback'
[]);
ifnargin&
&
ischar(varargin{1})
gui_State.gui_Callback=str2func(varargin{1});
endifnargout
[varargout{1:
nargout}]=gui_mainfcn(gui_State,varargin{:
});
gui_mainfcn(gui_State,varargin{:
%Endinitializationcode-DONOTEDIT
%---Executesjustbeforeuntitled2ismadevisible.
functionuntitled2_OpeningFcn(hObject,eventdata,handles,varargin)
%Thisfunctionhasnooutputargs,seeOutputFcn.
%hObjecthandletofigure
%eventdatareserved-tobedefinedinafutureversionofMATLAB%handlesstructurewithhandlesanduserdata(seeGUIDATA)%varargincommandlineargumentstountitled2(seeVARARGIN)%Choosedefaultcommandlineoutputforuntitled2handles.output=hObject;
%Updatehandlesstructureguidata(hObject,handles);
axes(findobj(
tag'
'
axes13'
));
imshow('
3.jpg'
);
1.jpg'
%UIWAITmakesuntitled2waitforuserresponse(seeUIRESUME)%uiwait(
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
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部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
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