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...
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...
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提...
一、DTW简介 一个应用DTW的说话人识别系统如图8-4所示。它是与文本有关的说话人确认系统。它采用的识别特征是BP FG(附听觉特征处理) , 匹配时采用DTW技术。其特点为:①在结构上基本沿用语音识别的系统。②利用使用过程中的数据修正原模板,即当在某次使用过程 ...
简介:【语音识别】基于傅立叶变换和MFCC特征结合DTW算法实现0-9的数字语音识别含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...
已经下载好的音乐进行指纹提取,以音频指纹与乐曲名称匹配的方式建立音乐库.第二部分是对音频特征的识别,用"音乐文件特征匹配"或"录音歌曲匹配"的方式将待识别的音频导入系统,分别使用MFCC,动态时间规整(DTW)的算法对音频信号进行特征提取以及匹配,系统在音乐文件识别上的正确率可以达到100%,在录音文件的识别上正确率达...
已经下载好的音乐进行指纹提取,以音频指纹与乐曲名称匹配的方式建立音乐库.第二部分是对音频特征的识别,用"音乐文件特征匹配"或"录音歌曲匹配"的方式将待识别的音频导入系统,分别使用MFCC,动态时间规整(DTW)的算法对音频信号进行特征提取以及匹配,系统在音乐文件识别上的正确率可以达到100%,在录音文件的识别上正确率达...
MATLAB支持多种语音识别算法,如基于动态时间规整(DTW)的模板匹配、隐马尔可夫模型(HMM)以及深度学习模型等。 深度学习:深度学习是一种机器学习方法,通过建立多层神经网络来模拟人脑的学习过程。在语音识别领域,深度学习模型如循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)等已被广泛应用于语音特征提取和...
识别流程是:预滤波、ADC、分帧、端点检测、预加重、加窗、特征提取、特征匹配。端点检测(VAD)采用短时幅度和短时过零率相结合。检测出有效语音后,根据人耳听觉感知特性,计算每帧语音的Mel频率倒谱系数(MFCC)。然后采用动态时间弯折(DTW)算法与特征模板相匹配,最终输出识别结果。先用Matlab对上述算法进行仿真,经...