基于DTW算法的语音识别原理与实现

资 源 简 介

基于DTW算法的语音识别原理与实现

详 情 说 明

DTW算法作为经典的语音识别算法，在特定人孤立词识别场景中展现出独特优势。本文以数字0-9识别为例，解析整个系统的实现过程。

语音识别流程始于端点检测环节。通过短时能量和过零率双门限法，可以准确分割出有效语音段。这种方法能有效排除静音段和环境噪声，为后续处理提供纯净语音数据。

特征提取阶段采用MFCC参数作为语音指纹。每帧语音经过预加重、分帧加窗后，通过Mel滤波器组提取出包含声道特征的12维系数，配合能量和一阶差分构成39维特征向量。这种特征能有效表征语音的频谱特性。

DTW算法的核心在于解决语音信号时间轴不匹配问题。通过构建累积距离矩阵，寻找测试模板与参考模板间的最优弯曲路径。采用局部路径约束和权重系数，确保对齐的合理性。在数字识别中，每个数字需建立多个参考模板以覆盖发音差异。

系统实现时需注意三个关键点：参考模板的质量直接影响识别率，建议采集多组样本；距离度量通常采用欧式距离，对MFCC各维度可做加权处理；端点检测的准确性会显著影响DTW计算效率。

实验环节需设计交叉验证方案，将同一说话人的语音分为训练集和测试集。典型实验中，数字识别率可达90%以上。误识别多发生在频谱相似的数字间，如"3"和"6"，可通过增加模板数量或引入二次验证改善。