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,我们可以找出最接近的模板作为识别结果。下面是一个简化的MATLAB代码示例,...
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。...
用户点击“使用DTW”或“使用HMM”按钮选择一个音频文件进行识别。 程序根据选择的识别方法(DTW或HMM)对选定的音频文件进行识别,并在界面上显示识别结果。 👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “数字音” 获取。👈👈👈 训练模型函数 function [dtwModel, hmmModel] = trainModels(folder...
MATLAB提供了dtw函数,可以方便地计算两个时间序列之间的DTW距离。 2.基于相似性矩阵的聚类 在时间序列聚类中,可以先计算相似性矩阵,然后使用聚类算法对其进行聚类。常用的相似性度量方法有欧氏距离、余弦相似度等。MATLAB中可以利用pdist函数计算时间序列数据的相似性矩阵,并使用linkage函数进行层次聚类。 二、基于模型的...
在Matlab中,可以使用pdist函数来计算曼哈顿距离。 ```matlab data = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]; %假设有三个时间序列 dist = pdist(data, 'cityblock'); ``` 3.动态时间规整(DTW):DTW是一种基于时间序列形状相似度的距离度量方法,它考虑了时间上的不对齐。在Matlab中,可以通过调用dtw函数来...
DTW算法是一种用于计算两条时间序列之间相似度的动态规划算法。在MATLAB中,可以使用“dtw”函数来实现曲线之间的动态时间规整。该函数可以计算两条曲线之间的匹配路径和相似度得分。 3. 形状上下文(Shape Context)算法 形状上下文算法是一种用于描述曲线形状的特征向量。在MATLAB中,可以使用“pdist2”函数来计算两条曲线...
互相关、动态时间规整等。互相关：使用`xcorr`函数可以计算两个序列之间的互相关，互相关可以用来衡量两个序列之间的相似性，通过找到互相关函数的峰值，可以确定两个序列之间的匹配关系。动态时间规整：DTW是一种用于比较两个不同长度的序列之间的相似性的方法，MATLAB中有一些开源的DTW工具包，如`dtw`和...
图4.7 DTW算法原理 ② 算法特点 第一，由于要将待测语音与所有的模板匹配一次，然后再找出的那一个...
在实践上,实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立语音识别系统。80年代,HMM模型和人工神经元网络(ANN)成功应用于实践,并于1988年由CMU研制出了非特定人、大词汇量、连续语音识别系统。它可以理解由1000个单词构成的4200个句子,被认为是语音识别历史上的一个里程碑。HMM模型的广泛应用应归功于AT&T Bell实验室...
wavrecord函数43.2 wavplay函数64语音信号的端点检测64.1语音信号端点检测的流程64.1.1短时能量84.1.2过零率的计算94.1.3双门限端点检测115语音识别参数提取125.1 MFCC的基本原理126特定人语音识别算法-DTW算法136.1DTW算法原理146.2DTW算法流程及实验结果167 GUI界面的设计177.1图形用户界面设计工具的启动177.3测试与分析18...