MFCC特征向量在语音识别、音频分类、语音合成等领域有广泛应用。 DTW(Dynamic Time Warping)是一种用于比较两个时间序列的方法,常用于语音识别、手写识别等领域。DTW通过计算两个时间序列之间的最佳匹配路径,考虑了时间轴上的非线性变化,从而实现了对时间序列的弹性匹配。DTW的计算过程包括动态规划、距离度量、路径搜索等...
由于即使同一个人不同时间发出同一个声音,也不可能具有相同的长度,因此就需要用到动态时间归正(DTW)算法。把时间归正和距离测度计算结合起来的一种非线性归正技术。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...
语音信息特征提取:基于mfcc与DTW的Matlab仿真算法 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 在语音识别(Speech Recognition)和话者识别(Speaker Recognition)方面,最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients,简称MFCC)。根据人耳听觉机理的研究发现,人耳对不...
基于mfcc和DTW语音信息特征提取算法matlab仿真 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 在语音识别(Speech Recognition)和话者识别(Speaker Recognition)方面,最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients,简称MFCC)。根据人耳听觉机理的研究发现,人耳对不同频...
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:...
。这两种假设其实都不符合实际语音的发音情况,我们需要一种更加符合实际情况的非线性时间规整技术,也就是DTW算法。三种匹配模式的对比: B-DTW思路 首先还是介绍下DTW的思想:假设现在有一个标准的参考模板R,是一个M维的向量,即R={R(1),R(2),……,R(m),……,R(M)},每个分量可以是一个数或者是一个更小...
网络矩阵若G是网络,则邻接矩阵可定义为:其中:w ij 表示边上的权值;∞表示一个计算机允许的、大于所有边上权值的数。【例】下面带权图的两种邻接矩阵分别为A 3 和A 4 。
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...
第二，DTW识别算法识别的准确程度跟端点的检测结果有很大的关系[15]。但是可能因为噪声或者细小电流的影响...
模板匹配算法是一种常用的声纹识别算法,它通过将待识别的语音信号与预先存储的模板进行比较,找到最相似的模板,从而实现声纹识别。常用的模板匹配算法有动态时间规整(DTW)和欧几里得距离等。其中,DTW算法能够有效地解决不同长度语音信号之间的匹配问题,被广泛应用于声纹识别领域。三、GUI实现方法为了方便用户使用,本文...