MATLAB实现的动态时间规整(DTW)单通道数字语音识别系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，实现了标准DTW算法及其优化版本（窗口约束、下采样加速），包含0-9数字语音模板库，提供完整的训练和识别流程。通过testdtw主函数可直接进行语音识别测试，适用于时间序列匹配和语音识别研究。

详 情 说 明

基于动态时间规整(DTW)算法的单通道数字语音识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于动态时间规整(DTW)算法的单通道数字语音识别系统。系统通过对0-9数字语音信号进行MFCC特征提取，利用DTW算法进行时间序列匹配，实现高效的孤立词语音识别。系统包含标准DTW算法实现以及多种优化技术，能够准确识别单通道数字语音并输出详细的匹配分析结果。

功能特性

• 标准DTW算法实现：完整实现经典动态时间规整算法
• 高效优化版本：集成窗口约束、下采样等加速技术，提升匹配效率
• 语音特征提取：采用MFCC（梅尔频率倒谱系数）进行语音特征表征
• 模板库构建：建立0-9数字的标准语音模板库
• 完整训练识别流程：提供从模板训练到语音识别的完整解决方案
• 可视化分析：生成规整路径图和特征对比图，便于算法分析
• 性能评估：输出识别准确率和处理时间统计报告

使用方法

训练阶段

1. 准备训练数据：将0-9数字的语音波形文件(.wav格式)放入指定目录
2. 配置参数：设置DTW算法参数（窗口大小、距离度量方式等）
3. 运行训练：提取MFCC特征并构建数字模板库

识别阶段

1. 输入待识别语音：提供符合格式要求的语音片段
2. 执行识别：通过testdtw主函数一键运行测试
3. 查看结果：获取识别标签、匹配得分和可视化分析结果

快速启动

运行主测试函数即可体验完整识别流程： testdtw();

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 语音信号处理工具箱
• 16kHz采样率单声道WAV格式语音文件
• 推荐内存：4GB及以上

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制单元，实现了语音识别的完整流程管理，主要功能包括系统初始化配置、语音数据预处理与特征提取、数字模板库的构建与维护、DTW识别算法的执行与优化控制，以及最终识别结果的输出与可视化展示。该文件负责协调各个功能模块的协同工作，确保从语音输入到识别结果输出的全链路处理。