基于DTW算法的孤立词语音识别系统

资 源 简 介

语音识别（Speech Recognition）是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。本课题在MATLAB软件环境下实现了一套完整的孤立词语音识别方案，旨在通过计算机算法模拟人类对特定语音指令的感知。系统的核心功能在于能够处理不同个体在同一种词汇表达上存在的发音语速差异，通过预处理阶段对输入的语音信号进行分帧、加窗、预加重以及端点检测（VAD），有效提取出能够代表语音特征的MFCC（梅尔频率倒谱系数）。在核心识别阶段，项目采用了DTW（Dynamic Time Warping，

详 情 说 明

基于DTW算法的孤立词语音识别系统

项目介绍

本系统是一个基于MATLAB环境实现的孤立词语音识别平台。语音识别技术旨在将语音信号转化为计算机可理解的指令。本项目采用经典的动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）算法，解决了语音信号在识别过程中因发音语速快慢不一导致的非线性失准问题。系统涵盖了从原始语音模拟、信号预处理、特征提取到模式匹配及结果可视化的完整流程，特别适用于小词汇量的特定指令识别场景。

功能特性

1. 全流程语音处理：实现了从预加重、端点检测（VAD）、分帧加窗到MFCC特征提取的标准化语音处理链路。
2. 自定义特征提取：不依赖辅助工具箱，手动编程实现了梅尔滤波器组（Mel Filter Bank）的构造及倒谱系数计算。
3. 非线性时间规整：利用DTW算法计算待测语音与模板之间的最小累积距离，有效处理发音长度不一致的问题。
4. 内建信号模拟器：具备合成语音生成功能，可在无录音文件的情况下演示“向上”、“向下”、“停止”等指令的识别逻辑。
5. 多维度数据可视化：提供时域波形图、DTW距离矩阵热力图、最佳匹配路径图以及候选词距离对比柱状图。

系统要求

• MATLAB R2016b 或更高版本。
• 无须额外安装信号处理或语音处理工具箱（核心算法均采用原生代码实现）。

系统实现逻辑与步骤

1. 初始化与模板库构建：

系统启动后首先配置采样率（8000Hz）、帧长与帧移等参数。通过模拟语音生成器创建代表不同词汇的基准信号。对每个模板信号进行特征提取，生成标准特征库。

1. 待测信号输入：

模拟接收一段包含随机噪声的测验语音信号，系统将其作为待识别目标。

1. 核心预处理流：

* 预加重：通过高通滤波器提升高频分量，使频谱平坦化。 * 端点检测 (VAD)：基于能量阈值自动切除信号两端的静音段，精确定位有效语音区间。 * 分帧加窗：将连续信号切分为重叠的帧，并施加Hamming窗以减少频谱泄露。

1. MFCC特征提取：

对每一帧信号进行FFT变换计算功率谱，通过24个梅尔滤波器组进行频域滤波，取对数后执行离散余弦变换（DCT），最终提取出13维MFCC系数作为该帧的声学特征。

1. DTW模式匹配：

将待测语音的特征序列与模板库中的每个模板进行比对。通过构建二维成本矩阵，利用动态规划搜索一条使累积欧氏距离最小的路径。最终距离经过路径长度归一化处理，以确保不同长度语音间的可比性。

1. 判定与展现：

比较待测信号与各模板的DTW距离，选取距离最小的词汇作为识别结果，并实时渲染分析图表。

关键算法细节分析

• 动态时间规整 (DTW)：

算法核心在于填补一个累积距离矩阵。在每一个矩阵格点上，系统会考察左方、下方和左下方三个相邻格点的状态，选择最小路径代价进行叠加。系统还实现了路径回溯逻辑，能够准确还原两条特征序列在时间轴上的对应关系。

• 梅尔滤波器组构造：

算法将线性频率按Mel标度转换为感知频率，在频域内均匀布置三角滤波器。这种方式模拟了人类听觉系统对低频敏感、对高频分辨率较低的特性，提高了识别的鲁棒性。

• 归一化距离计算：

为了消除语音长短对绝对距离的影响，系统采用 (N + M) 作为除数进行距离归一化（N和M分别为测试序列和模板序列的帧数），使得识别决策更加公正。

使用方法

1. 打开MATLAB软件。
2. 将项目代码文件置于当前工作目录。
3. 在命令行窗口输入主函数名称并回车。
4. 系统将自动执行模板提取、待测词匹配并弹出可视化分析界面。
5. 控制屏将实时打印各个词汇的匹配距离及最终确定的识别结论。