早期语音识别效果好的重要原因是

速度快、服务用户范围小。

1、速度快。仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量，工作量小，计算机计算频率低，速度快。

2、服务范围小。人类对早期的语音识别系统认知太少，使用者太少，方便语音识别系统为个体用户使用，针对相关个体用户，官方所升级的单词后台较完善，服务用户的范围较小，效果相对较好。以上两点均为重要原因

1、SpeechEmotionRecognition，一个用PyTorch实现的语音情感识别模型。

2、speechpy，一个基于Python的语音信号处理库，它可以用于提取语音信号的MFCC、滤波器组、能量和零交叉率等特征。

语音识别的过程和方法具体如下：

语音识别过程

1、语音信号采集

语音信号采集是语音信号处理的前提。语音通常通过话筒输入计算机。话筒将声波转换为电压信号，然后通过A/D装置（如声卡）进行采样，从而将连续的电压信号转换为计算机能够处理的数字信号。

目前多媒体计算机已经非常普及，声卡、音箱、话筒等已是个人计算机的基本设备。其中声卡是计算机对语音信进行加工的重要部件，它具有对信号滤波、放大、A/D和D/A转换等功能。而且，现代操作系统都附带录音软件，通过它可以驱动声卡采集语音信号并保存为语音文件。

对于现场环境不好，或者空间受到限制，特别是对于许多专用设备，目前广泛采用基于单片机、DSP芯片的语音信号采集与处理系统。

2、语音信号预处理

语音信号号在采集后首先要进行滤波、A/D变换，预加重（Preemphasis)和端点检测等预处理，然后才能进入识别、合成、增强等实际应用。

滤波的目的有两个:一是抑制输入信号中频率超出//2的所有分量（/：为采样频率），以防止混叠干扰;二是抑制50Hz的电源工频干扰。因此，滤波器应该是一个带通滤波器。

A/D变换是将语音模拟信号转换为数字信号。A/D变换中要对信号进行量化，量化后的信号值与原信号值之间的差值为量化误差，又称为量化噪声。

预加重处理的目的是提升高频部分，使信号的频谱变得平坦，保持在低频到高频的整个频带中，能用同样的信噪比求频谱，便于频谱分析。

端点检测是从包含语音的一段信号中确定出语音的起点和终点。有效的端点检测不仅能减少处理时间，而且能排除无声段的噪声干扰。目前主要有两类方法：时域特征方法和频域特征方法。

时域特征方法是利用语音音量和过零率进行端点检测，计算量小,但对气音会造成误判，不同的音量计算也会造成检测结果不同。频域特征方法是用声音的频谱的变异和熵的检测进行语音检测，计算量较大。

3、语音信号的特征参数提取

人说话的频率在10kHz以下。根据香农采样定理，为了使语音信号的采样数据中包含所需单词的信息，计算机的采样频率应是需要记录的语音信号中包含的最高语音频率的两倍以上。

一般将信号分割成若干块,信号的每个块称为帧，为了保证可能落在帧边缘的重要信息不会丢失，应该使帧有重叠。例如，当使用20kH的采样面率时，标准的一帧为10ms,包含200个采样值。

话筒等语音输入设备可以采集到声波波形，虽然这些声音的波形包含了所需单词的信息，但用肉眼观察这些波形却得不到多少信息因此，需要从采样数据中抽取那些能够帮助辨别单词的特征信息。在语音识别中，常用线性预测编码技术抽取语音特征。

线性预测编码的基本思想是:语音信号采样点之间存在相关性，可用过去的若干采样点的线性组合预测当前和将来的采样点值。线性预测系数埽以通过使预测信号和实际信号之间的均方误差最小来唯一确定。

语音线性预测系数作为语音信号的一种特征参数，已经广泛应用于语音处理各个领域。

4、向置量化

向量量化（Vector Quantization,VQ）技术是20世纪W年代后期发展起来的一种数据压缩和编码技术。经过向量量化的特征向量也可以作为后面隐马尔可夫模型中的输入观察符号。

在标量量化中整个动态范围被分成若干个小区间，每个小区间有一个代表值，对于一个输入的标量信号，量化时落入小区间的值就用这个代表值>[戈替。因为这时的信号量是一维的标量，所以称为标量量化。

向量量化的概念是用线性空间的观点，把标量改为一维的向量，对向量进行量化。和标量量化一样，向量量化是把向量空间分成若干个小区域，每个小区域寻找一个代表向量，量化时落入小区域的向量就用这个代表向量代替。

向量量化的基本原理是将若干个标量数据组成一个向量（或者是从一帧语音数据中提取的特征向量）在多维空间给予整体量化，从而可以在信息量损失较小的情况下压缩数据量。

语音识别

1、模板（template）匹配法

在训练阶段，用户将词汇表中的每一个词依次说一遍，并且将其特征向量作为模板存入模板库。在识别阶段，将输入语音的特征向量序列，依次与模板库中的每个模板进行相似度比较，将相似度最高者作为识别结果输出。

2、随机模型法

随机模型法是目前语音识别研究的主流。其突出的代表是隐马尔可夫模型。语音信号在足够短的时间段上的信号特征近似于稳定，而总的过程可看成是依次相对稳定的某一特性过渡到另一特性。隐马尔可夫模型则用概率统计的方法来描述这样一种时变的过程。

3、概率语法分析法

这种方法是用于大长度范围的连续语音识别。语音学家通过研究不同的语音语谱图及其变化发现，虽然不同的人说同一些语音时，相应的语谱及其变化有种种差异，但是总有一些共同的特点足以使他们区别于其他语音，也即语音学家提出的“区别性特征”。

另一方面，人类的语言要受词法、语法、语义等约束，人在识别语音的过程中充分应用了这些约束以及对话环境的有关信息。

于是，将语音识别专家提出的“区别性特征”与来自构词、句法、语义等语用约束相互结合，就可以构成一个“自底向上”或“自顶向下”的交互作用的知识系统，不同层次的知识可以用若干规则来描述。

做好嘈杂环境的语音识别，难点是如何将杂音与人声分离。传统的音频识别需要人工设计模块，并依靠Hidden Markov Models，常常需要大量的人力和经验来调整模型噪音和语音变异。未来的主要研究方向是，通过深度学习来替代Hidden Markov Models，如基于递归神经网络的深度神经网络（DNN）进行声学建模，使得语音识别系统变得更为简单。日立公司宣称自己已经研发出一项新技术，利用对话音量比杂音变化较少的特点，将杂音与话音进行分离。

20世纪80年代以来，国外进行了大量的情感教育研究。以下是其中一些重要的研究主题和发现：

1 情感教育的定义和重要性：研究者们致力于定义情感教育，并强调情感教育对个体全面发展的重要性。他们认为情感能力对于个体的心理健康、社交关系和学习成就都至关重要。

2 情感识别和表达：研究表明，情感识别和表达是情感教育的核心内容。学习识别自己和他人的情感表达，并有效地表达情感有助于个体情绪管理、人际交往和问题解决能力的发展。

3 情绪调节和应对：情感教育还着重研究情绪调节和应对策略。个体通过学习情绪调节技巧，如积极思维、放松技巧和情绪表达等，可以更好地管理负面情绪，并应对挫折和压力。

4 情感智力和人际关系：研究者们关注情感智力的培养以及情感智力与人际关系之间的关联。情感智力包括理解和运用情感知识、表达和调节情感的能力。研究发现，情感智力与良好的人际关系、领导能力和积极心理健康之间存在着正向关联。

5 情感教育的实施和评估：研究者还着眼于情感教育的实施和评估策略。他们提出了各种教学方法和干预方案，如故事讲述、角色扮演、情感教育课程等，并进行了实证研究来评估这些方法的有效性和可行性。

总的来说，国外情感教育研究着重于情感识别和表达、情绪调节和应对、情感智力和人际关系等方面，旨在促进个体的情感能力培养和心理健康发展。这些研究提供了对情感教育实践的指导，并为相关政策和干预措施的制定提供了理论和实证基础。

声音识别，又称语音识别，是一种计算机技术，可以将说话人的语音转换为文本。这需要结合语音信号处理、语音识别算法和自然语言处理技术。

语音信号处理包括语音采集、预处理、特征提取和语音压缩。语音采集包括使用话筒将语音转换为电信号，并将其转换为数字信号。预处理包括去噪、去除干扰和消除偏移。特征提取包括提取语音的频谱、过零率等信息。语音压缩则是将特征信息压缩成更小的数据量。

语音识别算法有两种：基于模板和基于概率模型。基于模板的语音识别算法比较简单，它将语音信号与预先存储的模板进行比对。基于概率模型的语音识别算法则更加复杂，它通过学习语音信号的概率分布来识别语音。

自然语言处理技术则用于将文本转换为机器可理解的格式，如语法分析、词义分析、语义理解和对话管理等。

整个语音识别过程需要大量语音样本来训练和测试识别算法，这是因为不同人的说话风格、语言习惯和口音都不同。此外，环境噪声和其他干扰因素也会影响语音识别的准确率。

现在语音识别技术越来越成熟，并被广泛应用于语音助手、智能家居、车载导航系统、语音翻译等领域。随着深度学习和大数据技术的发展，语音识别系统将会更加精确和准确。同时，语音识别技术也在不断地拓展其应用领域，比如在医疗、金融、法律等领域也有越来越多的应用。

在深度学习的支持下，语音识别系统已经能够识别不同的语言、方言、口音，并在语音识别的准确率和响应速度上有了显著提高。这种技术也越来越能够识别说话者的情感、态度和语气。

在未来，我们可以期待语音识别技术能够实现更高的识别率和更高的自然语言处理能力，同时还能够更好地适应不同环境和场景。

情绪识别原本是指个体对于他人情绪的识别，现多指AI通过获取个体的生理或非生理信号对个体的情绪状态进行自动辨别，是情感计算的一个重要组成部分。情绪识别研究的内容包括面部表情、语音、心率、行为、文本和生理信号识别等方面，通过以上内容来判断用户的情绪状态。

[designoffirfilterrar] - 用matlab做仿真，设计了一个FIR滤波器，详细见说明文档和程序的详细注释

[self_adaptivefilterrar] - 基于自适应滤波的语音增强和噪声消除。 此方法简单易行。是DSP算法入门的良好材料

[voiceandmatlabrar] - 对语音进行的时频分析,语音识别技术作为信息社会朝着智能化和自动化方向发展的关键技术之一，具有重要的研究意义和实用价值。经过近五十年的艰苦探索和研究，语音识别技术研究获得了极大的发展，其中有些比较成熟的技术已经逐步应用于日常生活中。但总体来说，语音识别在研究和实用化方面的难度还比较大。本文概括介绍了语

[情感识别rar] - 压缩包中的一系列matlab程序实现了“特定人群语音情感识别”这一新颖的研究课题。具体介绍请见压缩包中的论文。

[speech_toolboxespart02rar] - 用matlab语言编写的关于语音信号处理的源代码

[specsubmzip] - 该matlab代码描述了谱减的语音增强算法。有较好的语音增强效果。

[lpcautorar] - matlab编写，语音处理中求LPC系数的自相关程序

[Untitledrar] - 用matlab工具显示一个语音信号的语谱图，显示共振峰等特征

[lpc_specgramrar] - 基于matlab语音线性预测分析报告及程序实现和语谱图实现。

[Lpcanddtwrar] - 本程序运用matlab做的语音识别，包含语音检测，滤波

文件列表(点击判断是否您需要的文件，如果是垃圾请在下面评价投诉):

1wav

3wav

mainm

sfourim

shighpassfm

sifourim

sloadm

slowpassfm

songyuanwc txt

squrm

ssavem

低通滤波wav

高通滤波wav