语音特征提取为什么用txt文件
⑴ 语音识别特征参数提取
你意思是已经有原始特征集了还是要收集原始特征集？ 如果是前者就是KL变换用的多
⑵ 用matlab提取语音特征参数mfcc，调用的.wav语音文件，可是出现这样的情况，怎么解决
1、用audioread('');函数读取电脑中的音频文件，参数是音频文件的路径：
[sampledata,FS] = audioread('F:1.mp3');
sampledata保存音频信号数据，FS是音频采样率，MP3格式的采样率一般为44100；
2、判断音频数据是否是双声道，如果是双声道则保留一个声道的数据，用calsample.m文件的函数完成此功能，文件内容如下：
function sample = calsample(sampledata,FS)
temp_sample = resample(sampledata,1,FS/11025);
[m,n] = size(temp_sample);
if (n == 2)
sample = temp_sample(:,1);
else
sample = temp_sample;
end
end
⑶ 语音特征参数的提取对语音识别有什么作用
去除冗余信息；降低维数
⑷ 语音文件怎么转换成TXT
语音文件转换成TXT文件是可以做到的，下面的回答是做不到，其实是可以的，只是需要借助ocr文字识技术，废话不多说，来看看下面的方法；
在电脑准备ocr文字识别工具。
打开cor工具，选择上面的“语音识别”功能。
点击左上角的“添加文件”，将需要识别的图片添加进去。
点击右边开始识别。
最后，点击右下角的“保存为TXT”。
希望上面的方法可以帮助到你。
⑸ 手机语音识别并且转化为文字的技术原理是什么，请简单说下
不管是微软家的Cortana、三星家的S-voice苹果家的Siri，还是国内一些独立做语音辨认的比方讯飞、Rokid，在原理在实质上没有几差别：就是语音输入后，停止特征提取，将提取的特征值放进模型库里，再不时地停止锻炼和匹配，最终解码得到结果。
假如要细说的话就比拟复杂了，比方模型库中又分为声学模型和言语模型。其中言语模型是依据不同品种的言语，对词串停止统计建模，目前普遍采用的是基于(n-1)阶马尔可夫链统计的n元语法模型。
这里细致说下声学建模吧。首先经过前端特征提取取得声学特征，再进一步对声学特征停止统计建模。建模运用到的贝叶斯统计建模框架，也就是最大后验概率决策原则。这里算法这种深奥的东西就不说了，除非深度开发，否则直接套用就行了，我本人也是博古通今，还是念书的时分学的。
说说提取声学特征该如何完成：当语音输入之后，首先停止模电转换，将模仿信号转变为数字信号，再停止静音切除去掉无关噪音，然后停止分帧。将此时的信号分红一帧一帧之后（每一帧并不是独立存在的而是相互关联的），还要停止一系列的信号处置，包括预加重、加窗之后，再停止FFT变换之后，再经过Mel参数的滤波和取对数、离散余弦变换等一系列算法处置后，能够停止用梅尔频率倒谱系数（MFCC）停止特征提取，得到声学特征。
觉得越说越复杂了……后面简单点说吧。前面说了言语模型，而声学模型就是将声学特征统计建模后得到的。得到了模型库之后就能够停止模型锻炼和形式匹配了。
所谓模型锻炼就是指依照一定的原则，从大量已知语音形式中获取一个最具特征的模型参数。而形式匹配则相反，是依据一定原则，将未知语音形式与模型库中的某一个模型取得最佳匹配。
最后的解码过程又能够分红动态解码网络和静态解码网络两种：动态网络会编译一个状态网络并构成搜索空间，把单词转换成一个个的音素后将其依照语序拆分红状态序列，再依据音素上下文分歧性准绳将状态序列停止衔接。
而静态网络普通是针对一些特殊词（孤立词）的辨认网络，它的构造就简单多了：先将每条特殊词扩展成HMM状态序列，然后再计算得分，选择得分最大的作为辨认输出结果。由于静态网络是依据声学概率计算权重，不需求查询言语模型概率，因而解码速度很快。
这样的一个流程大致上就是语音辨认技术的主要原理。
最后再说点题外话吧，语音辨认技术其实应用以及很普遍了，比方在北美很多企业的电话自动效劳都会用到，只需用户直接说出想要的命令，就能够自动查询到需求的效劳，不需求像过去那样按键。手机应用里运用语音辨认技术比方微信的声音锁，讯飞、搜狗语音输入等等很多就不说了，而个人最看好的是声控语音拨号系统、家用机器人、智能家电等范畴，以语音交流的方式取代过去的传统人机互动。国内在这个范畴的语音辨认尝试也是相当多的，比方Rokid这样能够语音辨认命令还具有深度学习才能的家用机器人，能够自动播放视频、音乐，以至以后能够语音对话机器人叫个饿了么外卖，叫个滴滴出行等等。我今年夏天去参观过他们的语音辨认开发部门，他们用的是本人独立开发的一套流程在跑，整个语音模型库也是依据中国人发音习气（连读、口音）做的。当时测试的产品辨认度挺冷艳的，有种真正在人机交互的觉得，等于经过这个机器人接入口来控制其他电子产品，令人耳目一新。
⑹ “很多语音朗读软件都是没有自带语音库的”那怎么会朗读txt文件的
很多语音朗读软件都是没有自带语音库但会朗读txt文件，一般都是调用了操作系统自带的语音库。
通常xp，win7操作系统中都会自带一个微软的英文和中文语音库，能读中文或字母文字，声音不是很好。
很多语音朗读软件都会告诉你下载安装真人语音库，而不是用系统自带的语音库，因为系统自带的语音库声音都很死板。
而真人语音库声音与真人发音差不多，读文字的音质都非常好，但真人语音库通常体积都很大，一般几十M到几百M不等，而且真人语音库又有中文，英文，男声女声之分。如果都打包到朗读软件中，那软件就有好几个G大小，实在没必要。
⑺ 关于语音识别特征提取该如何入门
1. Take the Fourier transform of (a windowed excerpt of) a signal.这一步其实说了两件事：一是把语音信号分帧，二是对每帧做傅里叶变换。要分帧是因为语音信号是快速变化的，而傅里叶变换适用于分析平稳的信号。在语音识别中，一般把帧长取为20~50ms，这样一帧内既有足够多的周期，又不会变化太剧烈。每帧信号通常要与一个平滑的窗函数相乘，让帧两端平滑地衰减到零，这样可以降低傅里叶变换后旁瓣的强度，取得更高质量的频谱。帧和帧之间的时间差（称为“帧移”）常常取为10ms，这样帧与帧之间会有重叠，否则，由于帧与帧连接处的信号会因为加窗而被弱化，这部分的信息就丢失了。傅里叶变换是逐帧进行的，为的是取得每一帧的频谱。一般只保留幅度谱，丢弃相位谱。
2. Map the powers of the spectrum obtained above onto the mel scale, using triangular overlapping windows.这一步做的事情，是把频谱与下图中每个三角形相乘并积分，求出频谱在每一个三角形下的能量：这一步有如下几个效果：
1) 傅里叶变换得到的序列很长（一般为几百到几千个点），把它变换成每个三角形下的能量，可以减少数据量（一般取40个三角形）；
2) 频谱有包络和精细结构，分别对应音色与音高。对于语音识别来讲，音色是主要的有用信息，音高一般没有用。在每个三角形内积分，就可以消除精细结构，只保留音色的信息。当然，对于有声调的语言来说，音高也是有用的，所以在MFCC特征之外，还会使用其它特征刻画音高。
3) 三角形是低频密、高频疏的，这可以模仿人耳在低频处分辨率高的特性。
3. Take the logs of the powers at each of the mel frequencies.这一步就是取上一步结果的对数。简单点理解，它是对纵轴的放缩，可以放大低能量处的能量差异；更深层次地，这是在模仿倒谱（cepstrum）的计算步骤。倒谱又是另一个话题，此处不展开讲了。
4. Take the discrete cosine transform of the list of mel log powers, as if it were a signal.求倒谱时这一步仍然用的是傅里叶变换。计算MFCC时使用的离散余弦变换（discrete cosine transform，DCT）是傅里叶变换的一个变种，好处是结果是实数，没有虚部。DCT还有一个特点是，对于一般的语音信号，这一步的结果的前几个系数特别大，后面的系数比较小，可以忽略。上面说了一般取40个三角形，所以DCT的结果也是40个点；实际中，一般仅保留前12~20个，这就进一步压缩了数据。上面整个过程的结果，就把一帧语音信号用一个12~20维向量简洁地表示了出来；一整段语音信号，就被表示为这种向量的一个序列。语音识别中下面要做的事情，就是对这些向量及它们的序列进行建模了。
⑻ 语音信号特征提取用mfcc提取完后的图看不懂，matlab程序，求解释一下图的意思
应该是用n个滤波器滤波之后，计算出来的梅尔频谱倒谱系数全部画在一个图中了，12阶就是提取的前12个MFCC参数
⑼ 语音文件该如何识别其中的文字
可以用在线语音转换工具进行转换，不用安装软件，转换更方便。
操作方法：
一、打开迅捷语音云服务在线网站，点击页面中的语音转文字。
二、点击选择要进行转换的语音文件。
三、之后创建任务。
四、任务创建成功后开始转换文件。
五、等待转换完成就可以查看转换之后的文字了。
⑽ 怎样从语音数据中提取说话人个人特征
这还不好办？
先select
个人信息
from
用户表，然后分别赋值到各textbox中，用户修改后，点击按钮触发update语句，注意语句加上where
usrid=该用户
不就完了？