MATLAB实现的动态时间规整（DTW）孤立词语音识别系统

资 源 简 介

该项目基于MATLAB平台实现了完整的孤立词语音识别系统，采用动态时间规整算法进行模板匹配。系统包含语音预处理、MFCC特征提取和DTW识别三个核心模块，适用于小词汇量的语音指令识别场景。

详 情 说 明

基于动态时间规整（DTW）的孤立词语音识别系统

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。系统通过先进的语音信号处理和模式识别技术，能够有效识别特定词汇。该系统包含完整的语音处理流程：从语音信号预处理、特征提取，到模板训练和DTW模式匹配，最后提供全面的性能评估和可视化分析。

功能特性

• 语音信号预处理：实现端点检测、预加重、分帧和加窗处理，确保语音质量
• MFCC特征提取：采用Mel频率倒谱系数算法提取语音特征向量
• 模板训练机制：构建标准语音特征模板库用于模式匹配
• DTW匹配识别：使用动态时间规整算法计算测试语音与模板之间的最小累积距离
• 性能评估：提供识别准确率、召回率、F1分数及混淆矩阵等评估指标
• 可视化展示：支持DTW路径图、特征对比图和混淆矩阵热力图的可视化输出

使用方法

数据准备

1. 训练数据：准备WAV格式的语音文件集合，包含多个说话人的孤立词录音
2. 测试数据：待识别的WAV格式语音文件，要求采样率16kHz，单声道
3. 参数配置：设置帧长（默认25ms）、帧移（默认10ms）、MFCC系数维度（通常12-13维）

运行流程

1. 配置系统参数和文件路径
2. 运行主程序启动语音识别流程
3. 查看识别结果和性能评估报告
4. 分析可视化输出图表

输出结果

• 识别结果：词语标签及置信度得分
• 匹配距离：测试语音与各模板之间的最小DTW距离矩阵
• 性能报告：准确率、召回率、F1分数等评估指标
• 可视化图表：DTW路径图、特征对齐对比图、混淆矩阵热力图
• 日志文件：详细处理过程记录和错误报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 充足的存储空间用于语音数据存储
• 推荐内存：8GB或以上

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包含语音信号的完整处理流程。该文件负责协调端点检测、预加重、分帧加窗等预处理操作，执行MFCC特征提取算法，管理语音模板的训练和存储过程，调用动态时间规整算法进行模式匹配计算，生成识别结果和性能评估报告，并控制各种可视化图表的生成和输出。