基于DTW算法的汉语数字语音识别MATLAB实现

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现基于动态时间规整(DTW)的汉语数字0-9语音识别系统。用户可录制数字语音模板与待识别音频，系统通过DTW算法进行模式匹配，实现准确数字识别。提供完整的录音和测试功能。

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

本项目实现了一个基于动态时间规整（DTW）算法的汉语数字语音识别系统。系统通过录制0-9十个汉语数字的标准语音作为模板，利用MFCC特征提取和DTW相似度匹配技术，实现对用户输入的单次汉语数字发音进行准确识别。该系统集成了完整的语音信号处理流程，包括端点检测、预加重、分帧加窗等预处理操作，最终输出识别结果及详细的可视化分析。

功能特性

• 高精度识别：采用DTW算法处理语音时序差异，提高数字识别准确率
• 完整处理流程：包含语音信号预处理、特征提取、模式匹配全流程
• 多维度输出：提供识别结果、DTW距离矩阵、路径对齐图和置信度评分
• 用户友好：支持简单的语音录制和一键测试流程
• 可视化分析：直观展示待识别语音与模板的DTW对齐路径

使用方法

1. 准备模板语音：

- 录制汉语数字0-9的标准发音，保存为s0.wav至s9.wav共10个文件 - 确保音频参数：16kHz采样率、单声道、16位量化精度

1. 录制测试语音：

- 录制待识别的单个汉语数字发音，保存为comp.wav文件 - 保持与模板相同的音频参数设置

1. 执行识别测试：

- 运行主程序文件，系统将自动进行以下操作： - 加载模板和测试语音文件 - 提取所有音频的MFCC特征 - 计算测试语音与每个模板的DTW距离 - 输出最匹配的数字识别结果

1. 查看结果：

- 控制台显示识别出的具体数字（0-9） - 查看与每个模板的相似度距离矩阵 - 观察最佳匹配的DTW路径对齐可视化图 - 获取最高匹配结果的置信度百分比

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b或更高版本
• 音频输入：支持WAV格式音频文件
• 硬件要求：标准麦克风用于语音录制
• 内存建议：至少4GB RAM确保流畅运行

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了语音信号的端点检测与预处理、梅尔频率倒谱系数特征参数的计算、基于动态时间规整的多模板匹配识别、识别结果的可视化展示与置信度分析等关键功能模块。