常见的特征包括梅尔频率倒谱系数(MFCC)、线性预测编码(LPC)等。在MATLAB中,可以使用feature函数来提取这些特征。 DTW匹配: 在这一步中,我们使用DTW算法来比较输入的语音特征序列和预先训练的模板。MATLAB的dtw函数可用于计算两个时间序列之间的DTW距离。 模板匹配: 通过比较输入语音的特征序列与每个模板的距离,我们可以...
DTW算法的实现需要编写一个函数，如Dtw.m，以处理序列匹配问题。该函数接受两个矩阵作为输入参数，分别代表测试模板和参考模板，矩阵的大小分别为n×m。首先，函数会创建两个n×m的矩阵，分别为累积距离矩阵D和帧匹配距离矩阵d。接着，通过循环计算帧匹配距离矩阵d，该过程基于序列间的点对距离平方和。...
%函数名:dtw %输入:t(向量,理论路径);r(向量,实际路径) %输出:z(两个数据的相似度) function z = dtw(t,r) n = size(t,2);%n为向量t的长度 m = size(r,2);%m为向量r的长度 %构造矩阵d为帧匹配距离矩阵 d = zeros(n,m);%先构造一个空的矩阵,长和宽分别为n和m for a = 1:n for b...
窗函数平滑地在语音信号上滑动,将语音信号进行分帧,帧与帧的交叠为帧移,一般为窗长的一半。 语音信号的分帧采用enframe函数,其语法为f=enframe(x,len,inc);其中X为输入的语音信号,len为制定的帧长,inc为指定帧移。函数将返回一个n×len的一个矩阵,每行都是一帧数据。在本系统中帧长取240,帧移取80。在...
【语音识别】基于DTW的0-9数字语音识别matlab源码含 GUI,一、简介1DTW原理动态时间规整DTW是一个典型的优化问题,它用满足一定条件的的时间规整函数W(n)描述测试模板和参考模板的时间对应关系,求解两模板匹配时累计距离最小所对应的规整函数。假设我们有两个时间序列Q和C
4 matlab程序 1t=xlsread('D:\program files\matlab\重心欧式距离识别2.xls','dtw','C2:C35');2r=xlsread('D:\program files\matlab\重心欧式距离识别2.xls','dtw','H2:H35');3%计算序列帧数4n = size(t,1);5m = size(r,1);6%帧匹配距离矩阵7d =zeros(n,m);8fori =1:n9forj =1:m10d...
1) 首先程序提示“Press any key to start 2 seconds of speech recording…”,在MATLAB主窗口按任意键开始录入待识别的语音,程序将录入的语音保存在speechIn变量中。2) 对speechIn进行预处理,包括端点检测和mfcc特征提取,这一过程和训练中完全相同,得到(NP)矩阵。其中N为帧数,P为维度,接着调用CMN函数,对每一...
DTW的原理及matlab实现(转载+整理) 在大部分的学科中,时间序列是数据的一种常见表示形式。对于时间序列处理来说,一个普遍的任务就是比较两个序列的相似性。 在时间序列中,需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等,在语音识别领域表现为不同人的语速不同。因为语音信号具有相当大的随机性,即使同一个人 在...
【语音识别】基于动态时间规整算法(DTW)实现中文语音识别系统含Matlab源码 1 简介 1、语音识别系统概述 语音信号是一种典型的非平稳信号,并且在录音过程中不免受到电噪音,呼吸产生的气流噪音以及录音环境下的突发噪音的影响,所以语音信号要经过预滤波、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...
简介:【语音识别】基于动态时间规整算法(DTW)实现中文语音识别系统含Matlab源码 1 简介 1、语音识别系统概述 语音信号是一种典型的非平稳信号,并且在录音过程中不免受到电噪音,呼吸产生的气流噪音以及录音环境下的突发噪音的影响,所以语音信号要经过预滤波、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...