基于DTW算法的MATLAB语音孤立字识别系统

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的语音孤立字识别系统，包含语音信号预处理(去噪、预加重、分帧)和端点检测(双门限法/能量-过零率联合检测)，采用DTW算法进行模式匹配，适用于MATLAB环境的语音处理研究。

详 情 说 明

基于DTW算法的语音孤立字识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的语音孤立字识别系统。系统采用经典的语音信号处理流程，首先对原始语音进行预处理和端点检测，然后提取MFCC特征，最后利用DTW算法进行模式匹配和识别决策。该系统适用于小词汇量的孤立词语音识别场景。

功能特性

• 语音信号预处理：包括去噪、预加重、分帧等操作，为后续处理提供优质语音信号
• 端点检测：采用能量-过零率双门限法，准确识别语音段的起止点
• 特征提取：提取MFCC特征参数，有效表征语音的频谱特性
• 模式匹配：使用DTW算法解决语音信号时间轴不等长问题，计算测试语音与模板的相似度
• 识别决策：基于最小DTW距离原则输出识别结果，并提供匹配度得分和置信度评估
• 可视化输出：支持语音波形、端点检测标记、特征参数分布等可视化展示

使用方法

1. 准备输入语音文件（.wav格式，建议采样率8kHz或16kHz）
2. 建立参考模板库，包含目标孤立字的语音样本
3. 配置识别参数（端点检测阈值、MFCC参数、DTW约束条件等）
4. 运行系统进行语音识别
5. 查看识别结果和可视化输出

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 音频处理工具箱

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心处理流程，包括语音信号的读取与预处理、端点检测的精确执行、MFCC特征的完整提取、基于DTW算法的模式匹配计算以及最终识别结果的决策与输出。该文件同时负责协调各功能模块的调用顺序，并生成相关的可视化分析图表。