基于Matlab的语音识别，DTW识别，识别率高

资 源 简 介

基于Matlab的语音识别，DTW识别，识别率高

详 情 说 明

使用Matlab实现基于DTW（动态时间规整）算法的数字语音识别可以高效地识别0到9的语音信号，并达到较高的识别率。DTW是一种经典的语音信号匹配方法，特别适用于处理时间序列数据的不对齐问题，使得不同语速或发音习惯下的语音仍能准确匹配。

首先，语音信号需要经过预处理，包括分帧、加窗、端点检测等步骤，以减少噪声干扰并提取有效语音段。接着，提取MFCC（梅尔频率倒谱系数）作为特征参数，这些特征能够较好地反映语音的频谱特性。

DTW的核心思想是通过动态规划计算两个语音序列的最小累积距离，从而找到最佳的对齐路径。相较于简单的欧氏距离匹配，DTW能够灵活处理时间轴上的非线性变化，因此识别率更高。

为了提高识别率，可以采用以下优化方法： 增加训练样本数量，覆盖不同语速和发音方式，提升系统的泛化能力。 结合端点检测减少静音段的影响，使特征更聚焦于有效语音部分。 对DTW的距离阈值进行自适应调整，以减少误判。

该方法在数字0到9的语音识别中表现良好，尤其适用于小词汇量的语音识别任务，具有较高的实用性和准确性。