语音识别基础（一）

labview语音识别基础

（预处理部分）

labview软件自带了声音采集功能，本节课利用【声音采集】功能来学习语音识别【预处理】部分，通过讲解我们会进一步熟练对信号的操作，接下来开始布置这节课的任务：

采集语音，提取出有效声音数据片段；

对声音片段进行频率和幅值分析；

实现单一频率纯度分析；

语音识别思维导图

1.将语音模板录入数据库；

2.采集样本，数据库声音比对；

3.根据比对结果，选择执行动作操作；

1.声音信号采集和预处理代码

1：因为启动采集需要时间，所以裁剪去掉信号的前1秒部分；

2：动态信号 [添加] [时间标识]，转变为波形信号，然后 [归一化] 处理；

3：对信号进行 [二极管与电容] 处理，将波形轮廓信号；

4：对信号进行 [三极管] 处理，得到红色方波信号；

2.声音数据边沿分析代码

1:因为声音信号数据量大，进行50倍 [采样压缩] ，为 [寻找] [上升下降沿] 时间标识做准备；

2：产生 [上升沿模板] 和 [下降沿模板] ；

3： [全文搜索] 上升沿，得到引索位置，全文搜索下降沿，得到引索位置，合并为二位数组；

4,： [引索位置] 数据，转换为 [时间位置] 数据；

3.有效声音数据剪切代码

1：通过for循环，自动对数据进行 [行解析] ；

2：脉冲起始和结束时间，计算 [长度] ；

3：对 [原始信号] 进行分段剪切；

录制一段几秒的音频， [去掉首尾] 静音部分，检测出基本频率和平均声音强度；将音频剪切成 [很多音频段] ，逐个分析每一小段的 [基础频率] 和 [强度] ，得到两个一维数组，将频率数组设为纵坐标，将强度数组做为横坐标，得到很直观的频率幅度XY分布图。

叙述和原理很简单，核心是[剪掉静音]的方法和[剪切成n个小段]的方法，接下来开始学习相关内容：

4.声音片段分析代码

（下一节讲解）

5.数据数组整体分析

(下一节讲解)

6.声音识别整体流程框架

[带*号三角] 随机采集一个人的语音信息；

[绿色菱形] 声音特征匹配验证；

[双红色菱形] 验证通过识别成功；

[双三角形] 需要录入数据库的语言信息；

[红色菱形] 声音特征与权限录入数据库；

（添加微信公众号可查看大图）

学习的最快方法就是做实践，一个项目会涉及多方面知识，一点点学习消化，学无止境。

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——梦魄@行动（2018/10/15）

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——Dream doing（2018/10/15）

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