基于DTW算法的汉语数字语音识别MATLAB实现

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了汉语数字0-9的语音识别系统。通过录制标准数字发音作为模板，采用动态时间规整(DTW)算法对测试音频进行模式匹配，能够准确识别单个数字的语音输入。

详 情 说 明

基于DTW算法的汉语数字0-9语音识别系统

项目介绍

本项目是一个针对汉语数字发音（0-9）的单词语音识别系统。系统采用动态时间规整（DTW）算法为核心，通过比较测试语音与预录标准模板的相似度实现数字识别。系统包含完整的语音处理流程：语音信号预处理、MFCC特征提取、DTW模式匹配和识别结果输出。

功能特性

• 高精度识别：采用DTW算法解决语音信号时间轴伸缩问题，提升识别准确率
• 完整可视化：提供相似度矩阵对比和最佳匹配路径可视化展示
• 置信度评估：输出识别结果的匹配度百分比，提供可靠性参考
• 标准化流程：统一的语音参数规格（16kHz/16bit/单声道）确保处理一致性

使用方法

1. 准备模板音频：录制10个数字的标准发音，保存为s0.wav~s9.wav置于项目目录
2. 准备测试音频：录制待识别的数字语音，保存为comp.wav（格式需与模板一致）
3. 执行识别脚本：运行test.m主程序，系统将自动完成以下流程：

- 语音信号预处理（分帧、加窗） - 提取13维MFCC特征（帧长25ms，帧移10ms） - DTW距离计算与相似度比较 - 输出识别结果及置信度评分

1. 查看结果：终端显示识别数字，同时生成规整路径可视化图表

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b或更高版本
• 音频格式：WAV格式，16kHz采样率，16位精度，单声道
• 内存需求：最低2GB RAM（建议4GB以上）
• 工具箱依赖：Signal Processing Toolbox

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，主要包括语音信号的帧分割与加窗预处理、梅尔频率倒谱系数的特征参数提取、基于动态时间规整算法的模板匹配计算、识别结果的相似度比较与决策输出，以及最佳匹配路径的可视化展示功能。