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...
选择动态时间规整（DTW）算法的主要原因是，算法相对容易理解，在人语音识别领域应用比较广泛，比其他几种...
算法的具体步骤包括初始化、迭代计算路径距离、更新距离矩阵，最终确定最优路径。DTW算法的实质在于运用动态规划思想，通过局部最佳化寻找一条路径，使得两个特征矢量之间的累积失真量最小，从而避免由于时长不同而可能引入的误差。这种非线性规整方法不仅适用于语音识别，还可应用于生物信息学、信号处理等众多...
DTW一般算法:无论在训练和建立模板阶段还是在识别阶段,都先采用端点算法确定语音的起点和终点。已存入模板库的各个词条称为参考模板,一个参考模板可表示为R={R(1),R(2),……,R(m),……,R(M)},m为训练语音帧的时序标号,m=1为起点语音帧,m=M为终点语音帧,因此M为该模板所包含的语音帧总数,R(m)为第...
基于matlab-GUI的DTW算法语音识别,具有16页分析报告。能识别0-9数字,正确率90。预处理过程包括预滤波、采样和量化、分帧、加窗、预加重、端点检测等。经过预处理的语音数据进行特征参数提取。在训练阶段,将特征参数处理之后,每个词条得到一个模型,保存为模板库。识别阶段,语音信号经过相同的通道得到语音参数,生成测试...
一、DTW简介 Dynamic Time Warping(DTW)诞生有一定的历史了(日本学者Itakura提出),它出现的目的也比较单纯,是一种衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法。应用也比较广,主要是在模板匹配中,比如说用在孤立词语音识别(识别两段语音是否表示同一个单词),手势识别,数据挖掘和信息检索等中。
本设计主要在MATLAB平台下先语音信号的端点检测、预处理,然后提取特征参数,建立两个模块,一个为参考模块,一个为测试模块,然后通过动态时间归整技术(DTW)算法进行匹配,算出匹配结果。最后在用户开发界面(GUI界面)直观地呈现出来。本次设计录制0~10的数字做为参考库(model),测试库(test)中为需要测试及识别的语音,0的...
本设计主要在MATLAB平台下先语音信号的端点检测、预处理,然后 提取特征参数,建立两个模块,一个为参考模块,一个为测试模块,然后通 过动态时间归整技术(DTW)算法进行匹配,算出匹配结果.最后在用户开发 界面(GUI界面)直观地呈现出来。本次设计录制0～10的数字做为参考库 ...
十.matlab的动态时间归整(DTW)算法。16页的试验文档。以一个能识别数字0～9的语音识别系统的实现过程为例,阐述了基于DTW算法的特定人孤立词语音识别的基本原理和关键技术。其中包括对语音端点检测方法、特征参数计算方法和DTW算法实现。程序已调通,可直接运行。需要或有问题可以私聊,留言。不包含售后。程序保证可直接...
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