1 简介 近年来,随着科学技术的迅猛发展,语音识别技术被广泛应用于各行各业.本文在分析和总结前人研究的基础上,提出了基于多特征参数混合的研究思路,以此来解决在识别率和鲁棒性
1 简介
近年来,随着科学技术的迅猛发展,语音识别技术被广泛应用于各行各业.本文在分析和总结前人研究的基础上,提出了基于多特征参数混合的研究思路,以此来解决在识别率和鲁棒性方面存在的问题.由此可见,如何提取高效全面完整的语音特征信息成了本文研究的重点.本文基于过零特征实现电话按键语音识别。2 部分代码
function Hd = band_pass%BAND_PASS Returns a discrete-time filter object.
% MATLAB Code
% Butterworth Bandpass filter designed using FDESIGN.BANDPASS.
% Generated by MATLAB(R) 9.0 and the Signal Processing Toolbox 7.2.
% Generated on: 18-Dec-2019 14:51:03
% All frequency values are in Hz.
Fs = 44100; % Sampling Frequency
Fstop1 = 500; % First Stopband Frequency
Fpass1 = 697; % First Passband Frequency
Fpass2 = 1477; % Second Passband Frequency
Fstop2 = 1600; % Second Stopband Frequency
Astop1 = 20; % First Stopband Attenuation (dB)
Apass = 1; % Passband Ripple (dB)
Astop2 = 30; % Second Stopband Attenuation (dB)
match = 'stopband'; % Band to match exactly
% Construct an FDESIGN object and call its BUTTER method.
h = fdesign.bandpass(Fstop1, Fpass1, Fpass2, Fstop2, Astop1, Apass, ...
Astop2, Fs);
Hd = design(h, 'butter', 'MatchExactly', match);
% [EOF]
3 仿真结果
4 参考文献
[1]马金龙. 基于多特征参数混合语音识别系统研究与实现[D]. 桂林电子科技大学, 2015.