基于DTW的0~9数字语音识别matlab仿真

资 源 简 介

基于DTW的0~9数字语音识别matlab仿真

详 情 说 明

动态时间规整(DTW)算法在0-9数字语音识别中的应用

DTW是一种用于测量两个时间序列之间相似度的经典算法，特别适用于语音识别这种时间序列长度可能不一致的场景。在这个Matlab实现的数字语音识别系统中，DTW算法展现出了约90%的可靠识别率。

系统实现分为两个主要阶段：训练阶段和测试阶段。训练阶段通过train.m程序运行，用于建立数字0-9的语音模板库。这些模板语音文件按照特定命名规则存储，用户可以灵活地添加自己的录音样本。系统会提取每个语音样本的特征向量，通常包括MFCC等语音特征参数，并存储在模板库中。

测试阶段通过dtwtest.m程序执行，会对输入的测试语音进行相同特征提取后，使用DTW算法计算与各个模板的匹配距离。DTW的核心优势在于能够通过动态规划找到两个不等长时间序列的最佳对齐路径，有效解决了语音速度变化带来的识别难题。

使用提示： 确保训练模板和测试语音采用相同的采样率和参数设置 命名规范要保持一致以便程序正确读取 环境噪声会影响识别率，建议在安静环境下录音

这个实现展示了DTW在中小词汇量语音识别中的实用价值，其90%的识别率对于简单数字识别应用已经足够可靠。如需提升性能，可以考虑加入端点检测、噪声抑制等预处理步骤。