【语音识别】基于matlab电话按键语音识别（含按键录音）【含Matlab源码 1752期】

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二、流程图简介

三、部分源代码

clear all
clc
[x0,Fs]=audioread('1234567890.wav');
%sound(x0,Fs);
N=length(x0);                              %采样点
k=(0:N-1);
f=(k/N-1/2)*Fs;
X0=fft(x0);
figure
subplot(2,1,1),plot(x0)
title('原始按键音(时域）'),xlabel('t'),ylabel('振幅')
subplot(2,1,2),plot(f,abs(fftshift(X0)));xlim([0,4000])
title('原始按键音（频域）'),xlabel('f/Hz'),ylabel('幅度')                                 
% -----------------------------------------带通滤波 
Hd=band_pass;                              %带通滤波器
x1=filter(Hd,x0);                          %滤波
%sound(x1,Fs)
X1=fft(x1);
figure
subplot(2,1,1),plot(x1)
title('滤波后的按键音(时域）'),xlabel('t'),ylabel('振幅')
subplot(2,1,2),plot(f,abs(fftshift(X1))),xlim([0,2000])
title('滤波后的按键音（频域）'),xlabel('f/Hz'),ylabel('幅度') 
% -------------------------------------------过零率与短时能量
len=2000;                                   %帧长
d=50;                                       %帧重叠样点长
s=fra(len,len-d,x1);                        %分帧,s为帧数
es=s.^2;                                    %一帧内各样点能量
energy=sum(es,2);                           %一帧的能量,行求和
zcr=zcro(s);                                %求过零率
figure
subplot(3,1,1),plot(x1)
title('按键音1234567890'),ylabel('幅度')
subplot(3,1,2),plot(energy)
title('短时能量'),xlabel('帧编号'),ylabel('E')
subplot(3,1,3),plot(zcr)
title('信号过零率'),xlabel('帧编号'),ylabel('过零次数')
%-------------------------------------------端点检测
flag=energy;                                %有效信号标志
Ethresh=0.02;                               %短时能量阈值
flag(find(energy>Ethresh))=1;
flag(find(energy<=Ethresh))=0;                         
desired_signal=[];                          %有效信号标志
desired_signal(1)=0;                       
for i=1:length(flag)
    for j=2:i
        if flag(j-1)*flag(j)==0
            desired_signal(i)=0;
        else
            desired_signal(i)=1;
        end
    end
end 
figure,plot(desired_signal),ylim([0,1.2])
title('有效信号标志（0无效，1有效）'),xlabel('帧编号'),ylabel('y')
for i=2:length(desired_signal)
    if desired_signal(i)-desired_signal(i-1)==1
        left(i)=i;                      %左端点
    elseif desired_signal(i)-desired_signal(i-1)==-1
        right(i)=i;                     %右端点
    end
end
left_end=find(left~=0);                 %左端点
right_end=find(right~=0);               %右端点
%---------------------------------------分帧后的恢复，分割信号
[leftend1,leftend2]=inverse_fra(left_end,len-d,len);
[rightend1,rightend2]=inverse_fra(right_end,len-d,len);
figure
subplot(3,1,1),plot(x1)
title('按键音1234567890'),ylabel('幅度'),xlabel('t')
for i=1:length(leftend1)
    line([leftend1(i) leftend1(i)],[-0.1 0.1],'Color','red')
    line([rightend1(i) rightend1(i)],[-0.1 0.1],'Color','red')
end
subplot(3,1,2),plot(energy),ylim([-0.1,0.6])
title('短时能量'),xlabel('帧编号'),ylabel('E')
for i=1:length(left_end)
    line([left_end(i) left_end(i)],[-0.1 1],'Color','red')
    line([right_end(i) right_end(i)],[-0.1 1],'Color','red')
end
  
 

  
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四、运行结果

五、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]韩纪庆,张磊,郑铁然.语音信号处理（第3版）[M].清华大学出版社，2019.
[2]柳若边.深度学习:语音识别技术实践[M].清华大学出版社，2019.

文章来源: qq912100926.blog.csdn.net，作者：海神之光，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

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