基于模板匹配的0-9数字语音识别(matlab)

 一、通过提取语音的MFCC参数,与提前制作好的语音模板进行DTW匹配,实现0-9数字语音识别,且识别率达到一定要求,可以区分0-9中数字以及鉴别非0-9数字语音
 二、对充足的模板进行聚类,找到聚类中心,可视化聚类结果,通过实验设定阈值,实现聚类方法的0-9数字语音识别。
(1)流程图:
基于模板匹配的0-9数字语音识别(matlab)_第1张图片
(2)MFCC参数提取

  1. 语音预处理
    伪代码:
x←读入的语音;
fs←48000;                   %系统自己设置的
x← x变为浮点型/x的最大值    %归一化

端点检测:

帧长←256;
帧移←80;
短时能量高门限←20;       
短时能量低门限←2;    
过零率高门限←10;
过零率低门限←5;     
最长静音长度←8;
最短静音长度←15;  
状态←0静音状态;
语音长度←0;
静音长度←0;
tmp1←分帧(x(1:end-1), 帧长,帧移);
tmp2←分帧(x(2:end) , 帧长,帧移);
signs←(tmp1.*tmp2)<0;
diffs采样率←(tmp1 - tmp2)>0.02;
过零率←sum(signs.*diffs采样率,2);
短时能量←求和 ((绝对值(分帧(x, 帧长,帧移))2);
能量最高限←最小值(能量高门限, 最大值(短时能量)/4);
能量最低限←最小值(能量低门限, 最大值(短时能量)/8);
起始点←0
终止点←0
语音段数←0
所有语音段的起点←[]
所有语音段的终点←[]
for n←1:帧数
switch 状态
case 01%(静音或可能开始)
      if 短时能量(n)>能量最高限 then    
      语音起始点←最大值(n-语音长度-1,1);
      状态←2
静音长度←0
语音长度←语音长度+1;
elseif 短时能量(n) >能量最低限||过零率(n) >过零率最低限    then
      状态←1;
语音长度←语音长度+1;
else                                             
      状态←0;
      语音长度←0;
end	
case 2                     %(语音段)
     if 短时能量(n) > 能量最低限 ||过零率(n) > 过零率最低限   then    
  语音长度←语音长度+1;
     else                                
         静音长度←静音长度+1;
         if 静音长度←max静音长度            then
      语音长度←语音长度+1;
         elseif 语音长度 ← 最短静音长度       then
            静音状态←0;
            静音长度←0;
            语音长度←0;
   else                        
            状态←3;
   end
end
 case 3
语音段个数←语音段个数+1;
语音长度←语音长度-取整数(静音长度/2);
语音终点←语音起始点+语音长度-1;
所有语音段起点(1,语音段个数)←语音起始点*帧移;
所有语音段终点(1,语音段个数)←语音终点*帧移;
   end
end
x←x(所有语音段起点:所有语音段终点)             %端点检测结果

预加重:

加重系数←0.98
for i←2:x的长度
   y←x-x*加重系数
  1. 参数提取
    伪代码:
    24个滤波器设计:
最高语音频率←fs/2; 
耳朵响应频率←2595*log10(1+最高语音频率/700);
三角滤波器的个数←24;
帧长←向下取整(0.03*fs);
i←0:25;
  滤波器中心频率←700*(10.^(耳朵响应频率/2595*i/(三角滤波器的个数+1))-1);
滤波器←设置0矩阵(24,帧长);
 for m←1:24
     for k←1:帧长
         i←最高语音频率*k/帧长;
         if (滤波器中心频率(m)←i)&&(i←滤波器中心频率(m+1))
             滤波器(m,k)(i-滤波器中心频率(m))/(滤波器中心频率(m+1)-滤波器中心频率(m));
         else if (滤波器中心频率(m+1)←i)&&(i←滤波器中心频率(m+2))
             滤波器(m,k)(滤波器中心频率(m+2)-i)/(滤波器中心频率(m+2)-滤波器中心频率(m+1));
         		else
              	滤波器(m,k)0;
         		end
      	   end
      end
 end

MFCC参数求取(包括分帧、加窗):

离散余弦系数←设置零矩阵(12,24);
 for k←1:12
   n←1:24;
   离散余弦系数(k,:)cos((2*n-1)*k*pi/(2*24));
 end
汉明窗←hamming(帧长);
帧移←向下取整(0.25*帧长); 
帧数←向下取整((len-帧长)/帧移+1);
c1←设置零矩阵(帧数,12);          %储存MFCC参数
for i←1:帧数
     分帧后的音频←y(帧移*(i-1)+1:帧移*(i-1)+帧长);     %分帧
     w ← 分帧后的音频.* 汉明窗;
     Fx←绝对值(快速傅里叶变换(w));
     s←取对数(滤波器*Fx.^2);
     c1(i,:)(离散余弦变换系数*s)';  
 end

一阶差分运算:

差分参数←设置零矩阵(size(c1));
for i←3:size(c1,1)-2
   差分参数(i,:)-2*c1(i-2,:)-c1(i-1,:)+c1(i+1,:)+2*c1(i+2,:);
end
差分参数←差分参数/3;
mfcc←[c1 差分参数];         %合并mfcc参数和一阶差分mfcc参数
mfcc←mfcc(3:size(c1,1)-2,:);%去除首尾两帧,因为这两帧的一阶差分参数为0
  • 三角带通滤波器的主要目的:滤波器组对频谱进行平滑化,并消除谐波的作用,突显原先语音的共振峰。(因此一段语音的音调或音高,是不会呈现在 MFCC 参数内,换句话说,以 MFCC 为特征的语音辨识系统,并不会受到输入语音的音调不同而有所影响) 此外,还可以降低运算量。
  • mfcc即为最终提取的MFCC参数,由于提取的MFCC参数中含有24个滤波器滤波后的参数,以及滤波参数的一阶差分系数,因此提取的MFCC参数同时包含了语音的静态和动态信息,提高系统的识别性能。
    (3)模板选择
     本小组通过语音的MFCC参数与所有模板匹配,进行DTW运算取最小值对应模板为识别出的数字,因此模板的选择直接关系到识别的准确率。
     本小组成员录音0-9所有数字,每个数字10个录音,考虑到每个数字的语音长短、语音语调,甚至环境噪音等进行录音,一共100个录音文件生成100个MFCC矩阵作为模板,以供DTW模板匹配。对于0-9每个数字区分的准确率还是比较高的,但3和9识别率不是很高,这和模板与端点检测有关,通过多次试验,得到:
    在这里插入图片描述
    (4)阈值确定
     本次模板中只有0-9的数字,因此对于0-9以外的音频应该加以区分,本小组采用实验试凑法确定阈值。
     通过大量实验验证发现,在环境比较安静,录音比较纯正和正常的情况下,经DTW模板匹配后的距离大致在 ,为留有一定余量,最终确定阈值为 ,可以区分0-9数字和部分英文字母、我、他等的发音和多音节英文、数字的发音。实验中最初确定的是 ,但英文字母a一直会错认为1,如果取 ,则认为’a’是无法识别的非数字,同样,确定阈值后0-9数字识别率也会下降,最终准确率约为83%,准确率下降不多,可以接受。
    在这里插入图片描述
    (5)GUI界面
     GUI界面如下图所示,上面三个坐标显示框分别显示录音音频、端点检测后的音频、以及24个MEL滤波器组。下设功能按键,点开始录音,后出现信息提示框显示‘正在录音’,停止录音中包含端点检测过程,点停止录音后前两个坐标显示录音音频和端点检测后的音频,点识别后回在下方显示栏显示识别出的数字并在第三个坐标中显示24个MEL滤波器组。点击“拨号”前需服务机(接收数据电脑)先运行MATLAB程序,开启接收状态,再点击拨号,把目前所有已识别的数字(识别栏显示的数字)发送到服务机,服务机接收到数据后用电子音依次播报每个数据。
  • 通过全局变量I增加功能:
  • “播放”:播放识别出来的所有录音端点检测之后的结果。
  • “撤销”:撤销本次数字识别结果,坐标和数字显示栏均显示上次识别后的数字。
  • “清除”:清除已识别的所有数字,三个坐标回到原始状态——空白状态。
  • “关闭”:关闭界面,并清除缓存。
  • “保存录音”:保存本次录音,可自定义文件名
  • “打开文件”:打开本电脑里的音频文件,支持m4a、mp3、wav等音频格式,若未打开音频文件则显示对话框“未打开音频文件”,打开文件后相当于停止录音,前两个坐标同时显示原始音频和端点检测后的音频,可以直接识别。
    (拨号:涉及matlab信息发送,这里不提)基于模板匹配的0-9数字语音识别(matlab)_第2张图片
    这里放上部分代码,后期会上传整个项目供参考:
    项目已免费开源:https://gitee.com/zhengzsj/automatic-speech-recognition–ars/tree/master
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端点检测:

global J;
J=J+1;
global msg;
global X0;
close(msg);
stop(handles.recObj); % 停止录音
% thehandles=handles;
handles.Sample=getaudiodata(handles.recObj);% 获取录音
guidata(hObject,handles);
X0{J,1}=handles.Sample;
plot(handles.axes1,cell2mat(X0(J,1)));
x=handles.Sample;
 %% ******************端点检测******************
x = double(x);
x = x / max(abs(x));
%常数设置
FrameLen = 256;%帧长为256点
FrameInc = 80;%帧移为80点
amp1 = 20;%初始短时能量高门限
amp2 = 2;%初始短时能量低门限
zcr1 = 10;%初始短时过零率高门限
zcr2 = 5;%初始短时过零率低门限
maxsilence = 8;  % 8*10ms  = 80ms
%语音段中允许的最大静音长度,如果语音段中的静音帧数未超过此值,则认为语音还没结束;如果超过了
%该值,则对语音段长度count进行判断,若count<minlen,则认为前面的语音段为噪音,舍弃,跳到静音
%状态0;若count>minlen,则认为语音段结束;
minlen  = 15;    % 15*10ms = 150ms
%语音段的最短长度,若语音段长度小于此值,则认为其为一段噪音
status  = 0;     %初始状态为静音状态
count   = 0;     %初始语音段长度为0
silence = 0;     %初始静音段长度为0
%计算过零率
x1=x(1:end-1);
x2=x(2:end);
%分帧
tmp1=enframe(x1,FrameLen,FrameInc);
tmp2=enframe(x2,FrameLen,FrameInc);
signs = (tmp1.*tmp2)<0;
diffs = (tmp1 -tmp2)>0.02;
zcr   = sum(signs.*diffs, 2);%一帧一个值
%计算短时能量
%一帧一个值
%amp = sum(abs(enframe(filter([1 -0.9375], 1, x), FrameLen, FrameInc)), 2);
amp = sum(abs(enframe(x, FrameLen, FrameInc)), 2);
%调整能量门限
amp1 = min(amp1, max(amp)/4);
amp2 = min(amp2, max(amp)/8);
%开始端点检测
%For循环,整个信号各帧比较
%根据各帧能量判断帧所处的阶段
x1 = 0;
x2 = 0;
v_num=0;%记录语音段数
v_Begin=[];%记录所有语音段的起点
v_End=[];%记录所有语音段的终点
%length(zcr)即为帧数
for n=1:length(zcr)
   goto = 0;
   switch status
   case {0,1}                   % 0 = 静音, 1 = 可能开始
      if amp(n) > amp1          % 确信进入语音段
         x1 = max(n-count-1,1);
%          '打印每个x1*FrameInc'
%          x1*FrameInc
         status  = 2;
         silence = 0;
         count   = count + 1;
      elseif amp(n) > amp2 | ... % 可能处于语音段
             zcr(n) > zcr2
         status = 1;
         count  = count + 1;
      else                       % 静音状态
         status  = 0;
         count   = 0;
      end
   case 2,                       % 2 = 语音段
      if amp(n) > amp2 | ...     % 保持在语音段
         zcr(n) > zcr2
         count = count + 1;
      else                       % 语音将结束
         silence = silence+1;
         if silence < maxsilence % 静音还不够长,尚未结束
            count  = count + 1;
         elseif count < minlen   % 语音长度太短,认为是噪声
            status  = 0;
            silence = 0;
            count   = 0;
         else                    % 语音结束
            status  = 3;
         end
      end
   case 3,
      %break;
      %记录当前语音段数据
      v_num=v_num+1;   %语音段个数加一
      count = count-silence/2;
      x2 = x1 + count -1;
      v_Begin(1,v_num)=x1*FrameInc; 
      v_End(1,v_num)=x2*FrameInc;
      %不跳出 数据归零继续往下查找下一段语音
      status  = 0;     %初始状态为静音状态
      count   = 0;     %初始语音段长度为0
      silence = 0;     %初始静音段长度为0
   end
end  

if length(v_End)==0
    x2 = x1 + count -1;
    v_Begin(1,1)=x1*FrameInc; 
    v_End(1,1)=x2*FrameInc;
end
lenafter=0;
for len=1:length(v_End)
    tmp=v_End(1,len)-v_Begin(1,len);
    lenafter=lenafter+tmp;
end
lenafter;
afterEndDet=zeros(lenafter,1);%返回去除静音段的语音信号
beginnum=0;
endnum=0; 
    for k=1:length(v_End)
        tmp=x(v_Begin(1,k):v_End(1,k));
        beginnum=endnum+1;
        endnum=beginnum+v_End(1,k)-v_Begin(1,k);
        afterEndDet(beginnum:endnum)=tmp; 
    end
  plot(handles.axes2,tmp);
   global X;
   X{J,1}=tmp;

语音识别

global X;
global J;
x=cell2mat(X(J,1));
fs=48000;
fh=fs/2; % fs=8000Hz,fh=4000Hz    语音信号的频率一般在300-3400Hz,所以一般情况下采样频率设为8000Hz即可。
max_melf=2595*log10(1+fh/700);%耳朵响应频率
M=24;%三角滤波器的个数
N=floor(0.03*fs);%设置帧长
i=0:25;
f=700*(10.^(max_melf/2595*i/(M+1))-1);%将mei频域中的 各滤波器的中心频率 转到实际频率
F=zeros(24,N);
 for m=1:24
     for k=1:N
         i=fh*k/N;
         if (f(m)<=i)&&(i<=f(m+1))
             F(m,k)=(i-f(m))/(f(m+1)-f(m));
         else if (f(m+1)<=i)&&(i<=f(m+2))
                 F(m,k)=(f(m+2)-i)/(f(m+2)-f(m+1));
             else
                 F(m,k)=0;
             end
         end
     end
 end
 axes(handles.axes3); 
 plot((1:N)*fh/N,F);
 %%%%%%%%%%%%%%%DCT系数%%%%%%%%%%%
dctcoef=zeros(12,24);
 for k=1:12
   n=1:24;
   dctcoef(k,:)=cos((2*n-1)*k*pi/(2*24));
 end

 %%%%%%%%%%%对语音信号进行预加重处理%%%%%%%%%%
len=length(x);
 alpha=0.98;
 y=zeros(len,1);
 for i=2:len
     y(i)=x(i)-alpha*x(i-1);
 end
 %%%%%%%%%%%%%%%MFCC特征参数的求取%%%%%%%%%%%%
h=hamming(N);%256*1
 num=floor(0.25*N); %帧移
 count=floor((len-N)/num+1);%帧数
 c1=zeros(count,12);
 for i=1:count
     x_frame=y(num*(i-1)+1:num*(i-1)+N);%256*1
     w = x_frame.* h;%
     Fx=abs(fft(w));%     Fx=abs(fft(x_frame));
     s=log(F*Fx.^2);%取对数
     c1(i,:)=(dctcoef*s)'; %离散余弦变换 
 end
 %%%%%%%%%%%%差分系数%%%%%%%%%%%
dtm = zeros(size(c1));
 for i=3:size(c1,1)-2
   dtm(i,:) = -2*c1(i-2,:) - c1(i-1,:) + c1(i+1,:) + 2*c1(i+2,:);
 end
 dtm = dtm / 3;
 %%%%合并mfcc参数和一阶差分mfcc参数%%%%%
ccc = [c1 dtm];
 %去除首尾两帧,因为这两帧的一阶差分参数为0
ccc = ccc(3:size(c1,1)-2,:);
%  ccc=ccc(:,2:20);
%  save('moban8','ccc');
fileFolder='模板\';
dirOutput=dir(strcat(fileFolder,'*'));
fileNames={dirOutput.name};
len = length(fileNames);
for I=3:len
    K_Trace = strcat(fileFolder, fileNames(I));
    eval(['y','=','load(K_Trace{1,1})',';']);
    Y{I-2,1}=cat(1,y.ccc);%按行读取
    D(I-2,1)=dtw(cell2mat(Y(I-2,1)),ccc);
end
min1=10^310;
k=-1;
for i=1:100
    if (D(i,1)<=min1)
        min1=D(i,1);
        k=i;
    end
end

global shu;
if min1>3*10^4
    msgbox('无法识别');
    J=J-1;
else
if k>0&&k<=10
    shu(J)=0;
elseif k>10&&k<=20
        shu(J)=1;
elseif k>20&&k<=30
        shu(J)=2;
elseif k>30&&k<=40
        shu(J)=3;
elseif k>40&&k<=50
        shu(J)=4;
elseif k>50&&k<=60
        shu(J)=5;
elseif k>60&&k<=70
        shu(J)=6;
elseif k>70&&k<=80
        shu(J)=7; 
elseif k>80&&k<=90
        shu(J)=8;        
elseif k>90&&k<=100
        shu(J)=9;         
end
c=num2str(shu(J));
n1=strcat(get(handles.edit1,'string')); % 获取数字号码
A=strcat(n1,c);  %连接每次识别出的号码
set(handles.edit1,'string',A); % 显示号码
end

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