本文探讨内容

随着语音识别的逐渐发展，其相关产品已经逐步走进千家万户，很大程度上的便利了大家的日常生活。因为识别系统的种类非常的多，面对这么纷繁复杂的辨识算法，如何优化系统结构，在合适的时机选择合理的解决方案解决实际问题便成为了我们面临的一项重要问题。

本文重点研究了动态时间规整算法在语音识别中的应用，并进行语音识别的模拟实验。以0--9作为识别内容，基于MATLAB这一功能完善的数学工具，经过一系列的模拟与训练，通过MATLAB搭建的语音识别模拟平台能够很好地提取说话人的语言特征，并与语音库中录制的语音比对，从而达到很好的识别效果。

结果展示

事先录制语音库，其中选取6人录入语音数据，共计三十组数据，录制内容均为语音数字0--9，运行MATLAB程序，自动弹出我们需要选择测试语音组数的界面，如图5.5所示。根据程序提示与实际需要键入需要测试的组数（不超过30组均可），运行程序，即可得到我们的识别结果及系统统计的识别正确率。在MATLAB主界面上会显示出该语音识别系统所涉及到的相关信息。

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根据多次识别统计结果，我们发现，在运行MATLAB进行语音识别的过程中，录制的语音质量，语音库中发音者发音的清晰度，不同读音的数字，录制的语音环境等等诸多因素都会对我们的识别结果造成很大的影响。就上图统计结果而言，数字2,6,8最容易出现识别错误的现象。这就涉及到咱们在语音识别系统的设计中如何规避易错读音和口音的问题了。在后期，对于语音识别系统的功能优化我们可以从该角度出发，进行不断的升级和完善。

总结及收获

此次毕业设计项目——基于MATLAB的语音识别系统，是建立在MATLAB的开发平台上面，以数字0--9作为语音识别研究对象，通过对语音特征参数的提取，比对，以达到识别不同孤立语音的目的。不仅仅是对前面学习过的知识是一种总结和拓展，更使我在开发的同时积累了不少经验，锻炼了我独立思考的能力，对自身的实际动手能力也有了一定的提升，让我语音信号的处理有了更加深刻的认识，锻炼了我在开发过程中发现问题、解决问题、总结问题的能力，同时让我对MATLAB编程项目的开发、设计过程有了初步的认识。