DTW 本质上是一个简单的动态规划算法,是用来计算两个维数不同的向量之间的相似度的问题,即计算向量 M1 和 M2 的最短距离。是一种非常常用的语音匹配算法。 对两个不同维数的语音向量 m1 和 m2进行匹配(m1 和 m2 的每一维也是一个向量,是语音每一帧的特征值,这里利用的是 MFCC 特征)。设两个向量的长度为...
DTW本质上是一个简单的动态规划算法,是用来计算两个维数不同的向量之间的相似度的问题,即计算向量M1和M2的最短距离。是一种非常常用的语音匹配算法。 对两个不同维数的语音向量m1和m2进行匹配(m1和m2的每一维也是一个向量,是语音每一帧的特征值,这里利用的是MFCC特征)。设两个向量的长度为M1和M2,则距离可以表...
本语音识别系统的模式匹配算法采用动态时间弯折(Dynamic Time Warping,DTW)算法,该算法基于动态规划的思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题。DTW是语音识别中出现较早,较为经典的一种算法。与HMM算法相比而言,DTW算法具有计算量小,识别效率高的特点。模式匹配的过程其实就是根据一定的规则,计算输入矢量特征与库存模式...
我已经为每个帧评估了13个mfcc值，但是有些值是负值，我很困惑我所遵循的过程是正确的还是错误的。目前...
基于MATLAB的语音识别DTW算法设计分解 基于VQ和DTW相结合的语音识别算法研究 基于SVM_DTW算法的语音识别研 究及其DSP实现 基于dtw算法的语音识别原理与实现 基于DTW语音识别研究 毕业论文__基于MATLAB的语音识别算法研究 基于MFCC的语音识别加速技术研究 基于LabVIEW和MATLAB环境下的语音识别算法研究与实现 基于DTW和GMM的短...
MFCC是Mel频率倒谱系数的缩写。具体来说是对语音信号进行分帧处理后再对每一帧进行一种频谱特征参数的...
基于改进型DTW算法和MFCC的语音识别 陈孟元 (安徽工程大学安徽省电气传动与控制重点实验室,安徽芜湖 241000) 摘要:采用模式匹配的识别技术,建立孤立词语音识别系统,基于MATLAB环境对O～9这1O个数字语音进 行仿真实验.在提取MFCC的基础上,整合差分倒谱参数作为语音的特征参数,并对现有的DTW算法加以改 ...
问基于MFCC和DTW的语音识别EN时至今日，语音识别已经有了突破性进展。2017年8月20日,微软语音识别系统...
DTW是语音识别中出现较早,较为经典的一种算法。与HMM算法相比而言,DTW算法具有计算量小,识别效率高的特点。模式匹配的过程其实就是根据一定的规则,计算输入矢量特征与库存模式之间的相似度,判断出输入语音的语意信息。本文中,失真测度采用下式所示的欧式距离:...
基于改进型DTW算法和MFCC的语音识别 陈孟元 【摘要】采用模式匹配的识别技术,建立孤立词语音识别系统,基于MATLAB环境对0～9这10个数字语音进行仿真实验.在提取MFCC的基础上,整合差分倒谱参数作为语音的特征参数,并对现有的DTW算法加以改进,节省了系统匹配的计算时间,使其具有一定的鲁棒性.分别采集普通话语音和湖北、闽南...