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1、攀枝花学院本科毕业设计（论文）基于线性预测特征的语音识别研究学生姓名： 杨攀 学生学号： 4 院（系）： 电气信息工程学院 年级专业： 09 自动化 指导教师： 陈欣波 助理指导教师： 二一三年五月攀枝花学院本科毕业设计（论文） 摘要摘 要语音信号特征的提取是语音信号处理( 语音识别、语音合成、语音压缩) 的基础, 而线性预测分析( LPC) 又是目前较为流行的一种分析方法, 所以本文就如何利用 LPC 的分析方法来提取一组简洁而准确的语音特征参数的问题进行了研究, 同时还详细地论述了语音特征提取的全过程, 对各种谱估计进行了一定的分析。使用 Matlab 进行仿真实验时，对比了不同说话人的语
2、音特征参数曲线及其分类误差，同时分析改变线性阶数 P 值对谱曲线的影响。最后总结出线性预测分析在应用于说话人特征提取时选择参数的规律。关键词 语音特征提取，线性预测分析，线性阶数 攀枝花学院本科毕业设计（论文） ABSTRACTABSTRACTThe ex traction of speech singal feature is the foundation of speech processing such as speech recognition, speech synthesis and speech compression. LPC analysis is a more popula
3、r method at present . In this paper , westudy how to extract a group of concise and correct feature parameters by using LPC analysis method. In the meantime, we also discuss the process of feature ex tract ion of speech signal in detail, and analyse all kinds of spretrum revaluation methods.Using Ma
4、tlab simulation experiments, comparing the different parameters of the speakers voice characteristics curves and their classification error, simultaneous analysis of changes in the order of P-value for linear spectral curve. Concludes linear predictive analysis applied to the selection of speaker fe
5、ature extraction parameters of the law.Key words：Speech singal feature ex traction, LPC analysis, Linear order攀枝花学院本科毕业设计（论文） 目 录目目 录录摘摘 要要ABSTRACT1 1 绪论绪论.21.11.1 本课题的背景和意义本课题的背景和意义31.21.2 本课题的主要内容本课题的主要内容42 语音信号线性预测的分析原理语音信号线性预测的分析原理62.12.1 LPCLPC 基本原基本原理理62.22.2 LPCLPC 和语音信号的模型的关系和语音信号的模型的关系.82.3
6、2.3 LPCLPC 方程的自相关解法方程的自相关解法.102.42.4 模型增益模型增益 G G .112.52.5 LPCLPC 倒谱及其实现倒谱及其实现 .122.62.6 LPCLPC 分析的频域解释分析的频域解释 .132.72.7 LPCLPC 谱估计谱估计 .132.82.8 LPCLPC 的其它参数的其它参数 143 Matlab 在数字语音信号处理中的应用在数字语音信号处理中的应用.153.13.1 MatlabMatlab 概述概述 .153.1.1Matlab 简介.153.1.2 MATLAB 如何在语音信号处理中应用 .153.1.3 论文涉及的 MATLAB 应用主
7、要函数.163.23.2 语音信号处理实例语音信号处理实例 183.2.1 语音信号的采集 .18攀枝花学院本科毕业设计（论文） 目 录3.2.2 语音信号的提取及比较分析 .193.2.3 改变线性阶数 P 值对谱曲线的影响.263.33.3 MATLABMATLAB 仿真程序设计仿真程序设计.283.3.1 语音信号提取的程序 .283.3.2 LPC 分析程序 .30结论结论.31参考文献参考文献32致致 谢谢33攀枝花学院本科毕业设计（论文） 1 绪 论31绪论语音信号处理技术是计算机智能接口与人机交互的重要手段之一。从目前和整个信息社会发展趋势看，语音技术有很多的应用。语音技术包括语
8、音识别、说话人的鉴别和确认、语种的鉴别和确认、关键词检测和确认、语音合成、语音编码等，但其中最具有挑战性和最富有应用前景的为语音识别技术。对于语音识别技术而言，在一些应用领域中正成为一个关键的具有竞争力和影响力的技术。近几年来，说话人识别技术在公安机关的破案和法庭举证方面发挥着举足轻重的作用。与此同时，说话人识别技术也逐渐在安全加密、银行信息电话查询服务等方面取得很好的应用。在声控应用中，计算机可识别输入的语音内容，并根据内容来执行相应的动作，包括声控电话转换、医疗服务、股票查询服务和工业控制等。在手提电话通信系统中，电话的使用也逐渐开始从单调的服务性的工具演变为日常生活中服务的重要的伙伴和提
9、供者关系，这归功于语音接口的功劳；如今人们可以运用手提电话和通讯网络，便捷的从远方数据库系统中搜索和提取需要的资讯服务；随着时代的发展，手提计算机的出现，平板电脑以及计算机的小型化，键盘的使用逐渐成为移动通信服务平台中的比较大的障碍之一。我们可以设想，在尺寸上和手表一样大的手机，再和往常一样用键盘输入字符，进行拨号操作似乎已经是不现实的事情。想像一下，如果手机仅仅只有一个手表那么大，再用键盘进行拨号操作已经是不可能的。另外一方面，声控打字机，自动口语分析仪也使用了语音信号处理的原理知识。随着计算机和大规模集成电路的发展，复杂的语音识别的系统也完全可以制成专用芯片，进行大量生产。在西方经济发达国
10、家，大量的语音识别系统也已经进入市场和服务领域。时至今日，科技技术的高速发展，人们查询个人银行信息、旅游资讯、机票等信息，都可以依靠通讯网络的语音口语识别对话系统完成，而这往往给人们带来的不只是良好的操作体验享受，更重要的是便捷的生活服务。用户的手提电话、个人计算机（PC） 、交换机等设备也内置了语音识别拨号功能，语音合成和语音识别功能也添加进了像其它的如同语音记事本、语音智能玩具等产品之中，并且取得了良好的市场反馈。就语音合成而言，它已经在许多方面得到了实际的应用并发挥了很大的社会作用。例如，公交汽车上的自动报站、各种场合的自动报时、自动报警、手机查询服务和各种文本校对中的语音提示等。在电信
11、声讯服务中的智能电话查询系统攀枝花学院本科毕业设计（论文） 1 绪 论4中，采用语音合成技术弥补以往通过电话进行静态查询的不足，满足海量数据和动态查询的需求，如股票、售后服务、车站查询等信息；也可以用于基于微计算机的办公、教学、娱乐等智能多媒体软件，例如语音学习、教学软件、语音玩具、语音书籍等；也可与语音合成技术与机器翻译技术结合，实现语音翻译等。对于语音编码而言，随着人类社会信息化进程的加快，语音编码技术也正在迅速发展，在移动通讯、卫星通讯、军事保密通讯、信息高速公路和 IP 电话通讯中得到了广泛的应用。例如低速率语音编码技术解决了通信容量问题。光纤通信技术使有限通信的信道容量得到了缓解，但
12、对于通讯价格昂贵的卫星通信及线路铺设艰难的边远山区通信，仍希望在现有信道上得到更大的通信容量。再者由于数字加密技术具有高度可靠性，一般在军事保密通信中采用低速率语音编码器、语音储存、多媒体通信、数字数据网（DDN）中也用到语音信号技术。目前语音编码的算法发展较快，它可应用的范围也相当广泛，除了上述应用外，未来的ISDN、卫星通信、移动通信、微波接力通信和信息高速公路以及保密电话等无一例外地都会采用低速率语音编码技术。随着信息技术的不断发展，尤其是网络技术的日益普及和完善，语音信号处理技术正发挥着越来越重要的作用，也逐渐延伸并影响着各个行业领域的发展。1.1 本课题的背景和意义近二三十年来，语音
13、识别技术得到了明显的提升与发展，已近逐渐由研发室进入到人们的视野和生活之中。让机器设备经过识别和翻译理解过程将数字语音信号转换成相应的命令或文本的高新技术是语音识别技术的基本理念。专业人士预测，未来十到二十年的时间里，消费电子、家庭服务、医护医疗、汽车电子、通信产业、家电技术、工业制造等领域将会广泛地应用语音识别技术。语音识别技术主要包括模型训练技术、模式匹配准则及特征提取技术三个方面。随着计算机技术和信息技术的发展，语音识别已经成为人机交互的必要手段。美国科学家 N.Wiener(维纳)在研究火炮的自动控制时提出了线性预测的思想。年日本学者 Itakura（板仓）等人首先将线性预测技术应用与语音分析和
