matlab语音识别系统源代码最新版.docx

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matlab语音识别系统源代码最新版

matIab语音识别系统（源代码）

最新版

冃录

一、设计任务及要求

二、语音识别的简单介绍

语者识别的概念

特征参数的提取

用矢量量化聚类法生成码本

2.1

2.2

2.3

.4

3.2

代码说明

3.2.1

函数mfcc■-

3.2.2

函数disteu

3.2.3

函数vqlbg

3.2.4函数test-

3.2.5函数testDB

3.2.6

函数train

3.2.7函数melfb

四、

演不分析

五、

心得体会

附：

GUI程序代码……

函数关系

2.4VQ的说话人识别三、算法程序分析

3.1

•……5

•…•…5

….6

•…6

7

••……8

••………8

.9

.11

、设计任务及要求

用MATLAB实现简单的语音识别功能；具体设计要求如下:

用MATLAB实现简单的数字「9的语音识别功能

语音识别的简单介绍

提取的特征参数进行分类，产生不同码字所组成的码本。

用VQ方法计算平均失真测度（本系统在计算距离d时,判断说话人是谁。

基于VQ的说话人识别系统，矢量量化起着双重作用。

在训练阶段，把每一个说话者所在识别（匹配）阶段，我们采用欧氏距离测度），从而

语音识别系统结构框图如图1所示。

图1语音识别系统结构框图

2.1语者识别的概念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，说话人识別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，说话人识別不仅使用方便，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，说话人识别技术己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。

MFCC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。

MFCC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：

X1j2nk

Xa（k）X（n）es0kN1

（1）

nl

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。

中心频率为f（ni）,ni=l,2,3,•••,M本系统取M=100。

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，

4.计算每个滤波器组输出的对数能量。

XI

2

（=）

S（m）ln（IXa（k）pHn（k））,

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MFCC系数。

Ml

C（n）S（m）cos（n（m0.5/m））,（3）mo

0nN1

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，故在一般识別系统中，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MFCC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，Xk（k1,2,,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Bio

2.将当前的码本Bm根据以下规则分裂，形成2m个码字。

BmBm（l）

BmBra

（1）

（4）

其中m从1变化到当前的码本的码字数，e是分裂时的参数，本文e=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以及相对失真（n为迭代次数，初始

ri=O，de前的码书就是

二8,B为当前的码书），若相对失真小于某一阈值e,迭代

设计好的量化失真量

结束，当

2ni个码字的码书，转5。

否则，转下一步。

K

呦）mind（Xk,B）

k1

5）

对失真:

B（n1）Bn

6）

&n

4.重新计算各个区域的新型心，得到新的码书，转30

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=10000o

2.4VQ的说话人识别

设是未知的说话人的特征矢量{X1,K,Xi},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。

D1/Tjimin[d（xj,Bm）]

ImM

（7）

三、算法程序分析

在具体的实现过程当中，采用了matlab软件来帮助完成这个项冃。

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）

=floor（（1-n）/m）+1;%沿-8方向取整

1:

n

1:

nbFrame=s（（（j-1）*m）+i）：

%对矩阵M赋值

h=hamming（n）:

%力Hhamming窗，以增加音框左端和右端的连续性M2=diag（h）*M：

fori=1:

nbFrameframe（:

i）=fft（M2（:

i））：

%对信号进行快速傅里叶变换FFT

end

t=n/2;

tmax=1/fs:

n,

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（l:

n2,:

））・2

r=det（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]二size（x）;%音频X赋值给【M,N][M2,P]=size（y）：

%音频y赋值给【M2,P】辻（MM2）

errorC不匹配！

’）％两个音频时间长度不相等endd=zeros（N,P）;

辻（N

forn=1:

N

d（n,:

）=sum（（x（:

n+copies）-y）."2,1）;

end

else

copies=zeros（1,N）;

forp=1:

P

d（:

p）=sum（（x-y（:

p+copies））."2,1）';

end%%成对欧氏距离的两个矩阵的列之间的距离end

d=d・"0・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=vqlbgCd,k）

设定

disp（msg）;endend

n,code）

};

=1:

n%

数据库中每一个说话人的特征

%找出文件的路径

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二testDB（testdir,

nameList={*1，,，2,,，3,,，4,,，5,,，6,,

%这个是我们要识别的9个数fork

file=sprintfC%ss%d.wav*,

testdir,k）;

[s,fs]=wavread（file）:

对找到的文件取mfcc变换

V=mfcc（s,fs）:

distmin二inf:

kl=0;

for1=1:

length（code）d二disteu（v,code{l}）;dist=sum（min（d,[],2））/size（d,1）;

这里和test函数里面一样但多了一个具体语

ifdist

end

end

msg=nameList{kl}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;%numberofcentroidsrequired

fori=l:

n%对数据库中的代码形成码本

file=sprintfC%ss%d.wav*,traindir,i）;disp（file）;

[s,fs]=wavread（file）:

v二mfee（s,fs）:

%

code{i}=vqlbg（v,

k）:

%话人的VQ码本end

3.2.7函数melfb

确定矩阵的滤波器

n,

functionm=melfb（p,fs）fO=700/fs;

fn2=floor（n/2）;

Ir=logd+0.5/fO）/（p+1）;

%converttofftbinnumberswith0forDCtermbl二n*（fO*（exp（[01pp+1]*Ir）-D）;直接转换为FFT的数字模型bl=floor（bl

（1））+1:

b2=ceil（bl

（2））：

b3=floor（bl（3））;

b4=min（fn2,ceil（bl（4）））-1:

pf=logd+（bl:

b4）/n/f0）/Ir：

fp=floor（pf）;

pm=pf-fp;

r=[fp（b2:

b4）

b2:

b4

l+fp（l:

b3）];c=

l:

b3]+1：

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.

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別，也就是让其他人再说相同的话，看是否是原说话者.

在第二个功能

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・nT，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，冃前只能通过此方式打开运行。

）（如下图figurel）

Wenter

SpeakerRecognitionSystemGroup10

figurel

在对数据库中己有的语者进行识别模块

对数据库中已有的语者进行识别

语音库录制模板

选择载入语音库语音个数-

录音-test

语者判定

选择载入语音库语音个数；点击语音库录制模版进行己存语音信息的提取；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。

在实时语者识別模块

实时录制模板

中，接着点击“实时录制模板”，把新的模板提取特征值。

随

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

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

nUrt^lod

jFileHelp

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（VQ）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

附：

GUI程序代码

functionvarargout=untitled?

（varargin）

theexist!

ng

%UNTITLED2M-fileforuntitled2.fig

%UNTITLED2,byitself,createsanewUNTITLED2orraises%singleton*.

%H=UNTITLED2returnsthehandletoanewUNTITLED2orthehandle

to

%theexistingsingleton*.

%UNTITLED2（^CALLBACK*,hObject,eventData,handles,...）callsthelocal

%functionnamedCALLBACKinUXTITLED2.Mwiththegiveninputarguments.

%UNTITLED2（'Property'Value',•••）createsanewENTITLED?

orraisesthe

%existingsingleton*.Startingfromtheleft,propertyare

%appliedtotheGUIbeforeuntitled2_0peningFunctiongetscalled.

unrecognizedpropertynameorinvalidvaluemakespropertyapplication

stop.Allinputsarepassedtountitled2_0peningFcn

*SeeGUIOptionsonGUIDE’SToolsmenu.Choose"GUIallowsonlyone

Seealso:

GUIDE,GUIDATA,GUIHANDLES

Copyright2002-2003TheMathWorks,Inc.

Edittheabovetexttomodifytheresponsetohelpuntitled2

LastModifiedbyGUIDEv2.508-Jun-201023:

58:

57

Begininitializationcode一DONOTEDITgui_Singleton=1;

'gui_Singleton*,gui_Singleton,

'gui_OpeningFcn^

'gui_OutputFcn'

'gui_LayoutFcn'

'gui_Callback*

ifnargin&&ischar（varargin{1}）

gui_State.gui_Callback=str2func（varargin{1}）;

，@untitled2_OpeningFcn,

@untitled2_OutputFcn,

J【],…

[]）;

end

ifnargout[varargout{1:

nargout}J=gui_inainfcn（gui_State,varargin{:

}）

else

gui_mainfcn（gui_State,varargin{：

}）;

end%Endinitializationcode一DONOTEDIT%

Executesjustbeforeuntitled?

ismadevisible,functionuntitled2_0peningFcn（hObject,eventdata,handles,varargin）

%Thisfunctionhasnooutputargs,seeOutputFcn.

%hObjecthandletofigure%eventdatareserved一handlesstructurewithhandlesanduserdata（seeuntitled2（seehObject;

%Updatehandles

tobedefinedinafutureversionofMATLAB%GUIDATA）%varargincommandlineargumentstoVARARGIN）%Choosedefaultcommandlineoutputforuntitled2handles,output=

structure

guidata（hObject,'

'axesl3'）;

handles）;

/•J1♦/•1tag,Qfaxesl2

axes（^indobjkimshowX3.

imshowC1,jpg）；'

jpg'axes（findobj（,、

%Ul^ITmakesuntitied2waitforuserresponse（seeUIRESUME）

%uiwait（handles,figurel）;

%Outputsfromthisfunctionarereturnedto

thecommandline,functionvarargout=

untitled2_0utputFcn（h0bject,eventdata,handles）

%varargoutcellarrayforreturning

outputargs（seeVARARGOUT）;

%hObjecthandletofigure

%eventdatareserved一tobedefinedinafuture

versionofMATLAB%handlesstructure

withhandlesanduserdata（seeGUIDATA）

%Getdefaultcommandlineoutputfromhandlesstructurevarargout{1}=handles.output;

%Executesonbuttonpressinpushbuttonl.

functionpushbuttonl_Callback（hObject,eventdata,handles）

%hObjecthandletopushbuttonl（seeGCBO）

%eventdatareserved一tobedefinedinafutureversionofMATLAB%handlesstructure

withhandlesanduserdata（seeGUIDATA）Channel_Str=get（handles.popupraenuS,'String'）;

'Value'）

Channel_Number=str2doub1e（Channel_Str{get（handles.popupmenu3,}）;

globalmoodle;

%Executesonbuttonpressinpushbutton2.

functionpushbutton2_Callback（hObject,eventdata,handles）

%handglobaldatal;

globalmoodle;

test（'测试\',1,moodle）%eUeio?

6?

?

i2a

%functionOpen_Callback（hObject,eventdata,handles）

%hObjecthandletoOpen（seeGCBO）

%eventdatareserved一tobedefinedinafutureversionofMATLAB

%handlesstructurewithhandlesanduserdata（seeGUIDATA）

[filename,pathnarae]=uigetfile（''）file=get（handles,edits,[filename,pathname]