很好用的dtw的语音孤立词识别matlab实现

资 源 简 介

很好用的dtw的语音孤立词识别matlab实现

详 情 说 明

动态时间规整（DTW）是语音识别领域中处理时间序列匹配的经典算法，特别适合孤立词识别场景。在Matlab中实现DTW语音识别系统通常包含以下核心环节：

特征提取阶段 采用MFCC（梅尔频率倒谱系数）作为声学特征是常见方案，通过分帧、加窗、傅里叶变换等步骤提取包含13-39维的特征向量。Mel滤波器组的设置需要考虑人耳听觉特性。

模板库构建 需要录制每个孤立词的多个样本作为模板，建议每个词采集10-20个发音样本。模板质量直接影响识别率，需注意覆盖不同语速和发音习惯。

DTW算法实现 核心是构建累积距离矩阵，通过局部路径约束（如Itakura平行四边形）找到最优对齐路径。Matlab的矩阵运算优势可以高效实现距离计算，建议使用预分配内存加速处理。

决策机制 计算测试样本与各模板的规整路径距离后，可采用最近邻分类器。对于鲁棒性要求高的场景，可以引入k近邻或距离加权投票机制。

优化建议： 加入端点检测减少静音段干扰 使用差分MFCC特征增强动态特性 对模板进行聚类精简存储量 实现并行计算加速模板匹配过程

该方法的优势在于对时间轴变化的适应性，适合中小词汇量的嵌入式应用，但需注意计算复杂度随词汇量增长的问题。