特征提取.ppt

语音识别应用
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语音识别之MFCC特征提取
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预处理模块：对输入的原始语音信号进行处理
滤除掉不重要的信息及背景噪声
语音分帧（近似认为语音信号在10-30ms内是短时平稳的）
预加重（提升高频部分）等处理
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语音识别之MFCC特征提取
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特征提取：
去除语音信号中对于语音识别无用的冗余信息
保留反映语音本质特征的信息
即提取出反映语音信号特征的关键特征参数形成特征矢量 序列，以便用于后续处理
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语音识别之MFCC特征提取
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声学模型训练：
根据训练语音库的特征参数训练出声学模型参数
在识别时可以将待识别的语音的特征参数同声学模型进行匹配，得到识别结果。
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语音识别之MFCC特征提取
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语言模型训练：
语言模型是用来计算一个句子出现概率的概率模型。
它主要用于决定哪个词序列的可能性更大，或者在出现了几个词的情况下预测下一个即将出现的词语的内容。
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语音识别之MFCC特征提取
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语音解码和搜索算法：
针对输入的语音信号，根据己经训练好的HMM声学模型、语言模型及字典建立一个识别网络
根据搜索算法在该网络中寻找最佳的一条路径，这个路径就是能够以最大概率输出该语音信号的词串
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语音识别之MFCC特征提取
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语音是怎么产生
人通过改变声道的shape发出的不同声音。声道的shape包括舌头，牙齿等。
我们可以分析不同声道产生的语音短时功率谱的包络识别语音
MFCCs（Mel Frequency Cepstral Coefficents）是一种能准确描述这个包络的特征，在语音识别人工特征方面，可谓是一枝独秀
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语音识别之MFCC特征提取
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主要的几个概念
声谱图（Spectrogram）
倒谱分析（Cepstrum Analysis）
Mel频率分析（Mel-Frequency Analysis）
梅尔倒频谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）
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语音识别之MFCC特征提取
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一、声谱图（Spectrogram）
FFT FFT FFT
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语音识别之MFCC特征提取
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一、声谱图（Spectrogram）
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语音识别之MFCC特征提取
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