MATLAB实现的基于DTW孤立词语音识别系统

资 源 简 介

该项目使用MATLAB构建了一个基于动态时间规整(DTW)算法的孤立词语音识别系统。系统包含语音端点检测、MFCC特征提取和DTW匹配模块，能够有效识别用户输入的孤立词并输出最佳匹配结果。代码结构清晰，包含完整示例和文档说明。

详 情 说 明

基于DTW的孤立词语音识别匹配系统

项目介绍

本项目实现了一个基于动态时间规整(DTW)算法的孤立词语音识别系统。系统能够对输入的语音信号进行端点检测、特征提取，并通过DTW算法与预先录制的语音模板进行相似度匹配，从而识别出最接近的词语类别。系统提供了丰富的可视化功能，可直观展示语音波形、特征序列对比以及DTW路径匹配过程，适用于孤立词语音识别的研究与演示。

功能特性

• 信号预处理：支持预加重、分帧、加窗等语音信号预处理操作
• 特征提取：采用MFCC（梅尔频率倒谱系数）技术提取语音特征
• 模板匹配：基于优化的DTW算法实现语音模板的相似度匹配
• 可视化分析：提供语音波形、MFCC特征对比、DTW路径匹配等多种可视化图表
• 性能统计：可评估识别准确率、算法执行时间等关键性能指标
• 参数可调：支持帧长、帧移、MFCC系数维度等关键参数的灵活配置

使用方法

1. 准备模板库：将多个词语的.wav格式语音文件（16kHz采样率，单声道）放入模板库目录
2. 配置参数：根据需要调整帧长（默认256点）、帧移（默认128点）、MFCC维度（默认13维）等参数
3. 输入待识别语音：可通过实时录制或加载.wav文件方式输入待识别语音（时长1-3秒）
4. 执行识别：运行系统，自动完成端点检测、特征提取和模板匹配过程
5. 查看结果：系统将输出识别结果、相似度得分，并生成多种可视化分析图表

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 语音文件格式：.wav格式，16kHz采样率，单声道
• 内存要求：建议4GB以上可用内存

文件说明

主入口文件整合了系统的核心处理流程，承担着语音信号读取与预处理、MFCC特征参数计算、动态时间规整算法执行、识别结果判定与输出，以及各类中间结果和最终匹配过程的可视化展示功能。其作为整个系统的调度中心，协调完成了从语音输入到识别结果输出的完整链路。