语音识别代码

资 源 简 介

语音识别代码

详 情 说 明

语音识别技术中的DTW（动态时间规整）算法是解决孤立词识别中时间轴对齐问题的经典方案。其核心思想是通过弹性时间弯曲来消除不同发音速度带来的影响，计算两段语音序列间的最小累计距离。

对于C语言实现，关键步骤包括：初始化累积距离矩阵，通过双层循环遍历两个待比对的语音特征序列（通常为MFCC参数），在每对特征点间计算局部距离（如欧氏距离），并按照对角线、水平、垂直三个方向选择最小路径进行累加。最终矩阵右下角数值即为两段语音的相似度得分。

Matlab版本则更侧重算法验证，可利用矩阵运算简化实现。典型流程包含：语音预处理（分帧加窗）、特征提取、构建代价矩阵，并使用repmat等函数避免显式循环。调试时可通过imagesc可视化对齐路径。

实际工程中需注意：端点检测的准确性直接影响DTW效果，建议结合短时能量和过零率进行双门限检测。对于嵌入式场景，C语言实现需优化内存管理，可预先分配矩阵空间并采用对称计算减少存储需求。扩展方向可考虑加入多模板投票机制提升鲁棒性。