基于MFCC参数和DTW算法的语音识别算法

资 源 简 介

基于MFCC参数和DTW算法的语音识别算法

详 情 说 明

在语音识别领域，结合MFCC特征提取和DTW动态时间规整算法的解决方案，特别适合处理小词汇量、特定人识别任务，比如0-9数字的中文发音识别系统。

MFCC（梅尔频率倒谱系数）是语音信号处理中的经典特征参数，它模拟人类听觉特性，通过预处理、分帧、加窗、FFT变换、梅尔滤波器组处理等步骤，将时域波形转化为反映语音本质特征的系数向量。这种特征对说话人差异和环境噪声具有一定鲁棒性。

DTW（动态时间规整）算法则解决了语音信号时间轴上的非线性变化问题。即使同一个词由不同人发音时存在语速差异，DTW也能通过寻找最优路径来匹配测试样本与模板样本之间的距离。在实现时通常会加入局部路径约束，提升计算效率。

该系统的训练阶段需要录制特定说话人的语音样本建立参考模板库。值得注意的是，当应用于特定人集合外的识别时，系统性能会受限于训练数据的覆盖范围。为提高泛化能力，可采用多说话人训练策略，或在特征提取后加入方差归一化等补偿技术。

实际部署时还需考虑端点检测的准确性，这直接影响特征提取的有效性。对于数字识别这类短语音场景，基于短时能量和过零率的双门限法是比较常用的解决方案。