基于动态时间规整（DTW）的孤立字语音识别实验

资 源 简 介

基于动态时间规整（DTW）的孤立字语音识别实验

详 情 说 明

动态时间规整（DTW）是一种经典的时间序列相似度度量方法，由日本学者Itakura提出，最初用于解决语音信号中时间轴非线性对齐的问题。在孤立字语音识别系统中，DTW的核心思想是通过弹性对齐两个不等长语音信号的时间轴，从而计算它们之间的最小距离，以此判断是否属于同一单词。

实现原理与步骤 特征提取：语音信号通常转换为MFCC（梅尔频率倒谱系数）等特征序列，每一帧对应一个特征向量。 构建距离矩阵：计算测试序列与模板序列中每一帧特征之间的欧氏距离，形成二维矩阵。 动态规整路径搜索：从矩阵起点到终点，寻找一条累计距离最小的路径。路径需满足单调性和连续性约束，确保时间对齐合理。 相似度判定：最终的最小累计距离即为两序列的相似度得分，得分越低表明匹配度越高。

应用扩展与优化 多模板改进：为每个单词存储多个模板（如不同发音版本），通过比较测试样本与所有模板的最小距离提升鲁棒性。 加速策略：使用滑动窗口（Sakoe-Chiba Band）限制路径搜索范围，减少计算量。 融合其他特征：结合基频（Pitch）或能量特征，增强区分度。

DTW的优势在于能灵活处理语音速度差异，但计算复杂度较高，适合小词汇量场景。后续可结合HMM或深度学习模型进一步提升识别率。