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由于ANN具有高度的并行性，所以它可以进行快速判决并兼有容错能力，某些节点的损伤不会影响判决结果，这个优势在识别判决方面表现突出。它采用竞争型网络，在训练阶段采用采用监督学习方法，即可以根据训练样本不断地修正权值，但是在测试阶段采用无监督学习方法，在测试的同时进行学习，是测试网络能够适应测试对象的变化，即可以不断的实时更新参考模板，这个特点恰好迎合说话人识别系统设计的要求，就是参考模板可以随着说话人状况的变化而变化。ANN还具有存储记忆的功能，它可以用先验知识对网络进行部分训练，使系统存储记忆一些错误信息，当测试阶段出现完全相同的错误时，网络会把它纠正到正确的分类里面。
1.4 选用MATLAB的原因
MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）之意。MATLAB语言是一种应用于很多电子通信与数值分析领域的高级语言，经过了将近三十年的发展与激烈竞争，MATLAB已经成为国际公认的最优秀的工程应用开发软件，虽然它每年都在不断的更新，实现新的功能，但是新版本都是可以完全兼容老版本的，如此方便的语言在信号与系统中，通信原理中，数字信号处理中等专业性强的领域中都得到了广泛的应用。
MATLAB的特点：
（1）具备强大的数值和符号计算功能，可解决大计算量的符号计算和推导。
（2）具有强大的编程语言，MATLAB除了可进行命令行的交互式操作之外，还可以进行程序方式操作，比如可以直接实现C或FORTRAN的几乎所有功能，以及设计WINDIOWS图形用户界面。
（3）具有很好的图形功能，可以很容易的实现二至四文图形的绘制，还可以利用图形用户界面GUI制作用户菜单和控件。
（4）可以直接的处理多种格式的声音文件，比如wav，和图像文件如bmp、gif、pcx、tif、jpeg等。
（5）具有强大的工具箱，分为功能性工具箱和学科性工具箱两大类。
（6）具有很好的扩展功能，用MATLAB语言编写的程序不需要进行编译就可以直接运行。用户还可以将MATLAB语言编写的m文件转换为独立的可执行的exe格式的文件。
（7）具有强大的SIMULINK仿真工具，SIMULINK为多种不同的专业，提供了丰富的专业型模块。除此之外，用户还可以自己建立模块或者模块库[8]。
2. 语音识别系统
本设计以MATLAB软件为平台，主要实现的功能有录制语音、播放语音、预处理、特征提取和最后的识别语音。
语音识别系统的流程图如图1所示。
图1 语音识别系统的流程图
从本质上讲，语音识别就是语音信号模式识别，它由训练和识别两个过程完成。语音信号是一种典型的非平稳信号，并且在录音过程中不可避免的受到电噪音，呼吸产生的气流噪音等诸多噪音的影响，因此要经过预滤波、采样量化、分帧、加窗、预加重、端点检测等预处理过程后才可以进行特征参数提取等工作[9]。
在语音训练阶段，将那些状态良好的信号，即携带噪声小且特征参数稳定的语音作为指定词条的模板。识别阶段中是将语音信号经过相同的通道生成测试模板，计算得出测试模板的特征参数后，将其与模板库模板的特征参数用DTW(动态时间规整)的方法进行匹配，匹配差距最小的参考模板作为识别结果。
2.1 语音采集
其中，语音采集由WINDOWS自带录音系统完成，选择在比较安静的环境中采集特定人的语音，保存形成的WAV格式文件，经过一系列处理作为参考模板，而且待测语音也要通过相同的处理形成待测模板，语音采集流程图如图2所示。
图2 语音采集流程图
通过计算机自带的麦克风，经过滤波，采样，模数转换等操作形成了WAV文件，作为本设计处理的对象。
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