摘要：语音识别是处理语音信号的重要问题,当今社会,人工智能技术发展迅速,语音识别技术已经发展成为行业领域前列的先进技术.在以后的发展过程语音识别技术仍将发挥重大作用.语音信号是一种冗余度较高的非平稳随机信号,只有在短时间内才认为变化时缓慢的,在这个短的时间区间内语音信号特征保持稳定.因此,本课题将对语音信号特征利用lpc技术和MFCC原理进行提取,利用MATLAB GUI界面设计系统,使之能在行业领域发展,同时验证理论知识.

摘要：本文设计了一个２．４ｋｂ／ｓ的语音分析算法，并详细介绍了算法中的技术细节。对语音的分析采用ＬＰＣ分析方法，以语音能量、基音周期以及１０个部分相关系数作为一帧语音的参数。在分析算法中采用杜宾递推公式求取部分相关系数，采用并联时域基音检测技术提取基音周期。通过删除语音间隙及进行自动增益控制等措施来提高语音参数的精确度，对语音参数进行编码以达到２．４ｋｂ／ｓ的传输率的要求。

摘要：笔者针对口语练习中存在的问题展开分析和研究,提出了口语练习中语音特征提取系统研究。采用MALTAB对语音信号提取进行倒谱分析,提取参考语音和跟读语音的相同类型特征参数进行研究。根据语音特征,将参考语音与跟读语音在相同表现框架下,以波形、图表形式动态呈现,多角度、多层次展现差异,鼓励口语练习者继续改进发音,缩小差异。