题目：基于HMM建模的语音识别系统

语音身份识别，属于生物识别技术的一种，是一项根据语音波形中反映说话人生理和行为特征的语音参数，自动识别说话人身份的技术。而本课题所设计的语音识别系统，利用了先进的数字信号处理技术和随机信号与过程理论，突破了传统的特征提取和矢量量化与测距方法，同时采用了体现说话人特征的倒谱系数为特征矢量空间，对说话人集中的每一个个体建立一个隐马尔可夫模型，并在识别过程中以当前说话人的语音特征矢量落入模型库中某一模型的概率为判断依据，从而确定说话人的身份。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。随着现代技术的发展，语音识别越来越多的运用到实际生活中。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。本课题也不例外。在有一定软件技术的基础上，我们将实现人机交互式语音识别系统，运用VC编程技术制作成软件环境界面。首先根据界面提示，录入一定数量的语音文件，并根据不同人的语音文件编辑该文件相关内容，存入系统中。然后在进行识别过程时，根据提示通过麦克输入一段语音文件，经过软件系统的处理得出结论，判断出该次语音文件由何人所说，并显示出相关内容，结束识别。软件系统的完成，即可在PC机上进行语音识别。其中关键技术采用了现代语音识别技术中发展较完善的MFCC算法，以及采用了较新的HMM算法模型库。为了更好的实际应用，也可在以后的拓展中将软件程序实现在硬件系统上，即在DSP芯片上的实现，可运用到门禁管理系统中。