基于LPC与DTW算法的孤立词语音识别系统

资 源 简 介

本系统旨在实现对孤立词语音的自动化识别与分类，适用于特定人的小词汇量命令识别场景。系统的核心流程分为音频预处理、特征提取、模式库建立和匹配识别四个主要阶段。在预处理阶段，系统对输入的语音信号进行预加重、分帧和加窗处理，以消除高频衰减并保证语音的短时平稳性。在特征提取阶段，系统采用线性预测分析（LPC）技术，通过求解语音信号的线性预测系数，进而提取出能够反映声道特性的预测系数或LPC倒谱参数，作为该段语音的特征向量。在匹配阶段，由于不同次录音的语速快慢不一，系统采用了动态时间规整（DTW）算法。该算法通过计

详 情 说 明

基于LPC特征与DTW算法的孤立词语音识别系统

项目介绍

本系统是一个专门针对孤立词语音设计的识别与分类方案，特别适用于特定人、小词汇量的控制命令识别场景。系统通过捕捉语音信号中反映声道特性的关键参数，并结合能够克服语速差异的弹性匹配算法，实现了对输入指令的精确识别。在当前实现中，系统通过模拟生成具有不同频谱特性的语音信号（如“向上”、“向下”、“停止”），演示了从原始波形处理到最终分类结果输出的完整闭环流程。

主要功能特性

• 声道模型建模：利用线性预测分析（LPC）技术，通过全极点模型模拟人类发声过程中的声道特性。
• 鲁棒特征提取：将LPC系数进一步转化为倒谱参数（LPCC），提高了特征在不同环境下的稳定性。
• 语速鲁棒性：通过动态时间规整（DTW）算法，有效解决了同一说话人在不同时刻说话速度快慢不一导致的信号长度不等问题，实现了时间轴上的非线性对齐。
• 全流程可视化：系统集成了信号波形显示、词条竞争距离对比以及特征对齐路径的热力图可视化功能。

系统使用说明

1. 环境配置：系统基于MATLAB环境运行，无需预安装额外的语音处理工具箱，核心算法均由底层代码实现。
2. 运行流程：执行主程序后，系统会自动初始化模拟语音模板库，随后生成一个带有噪声和时间形变的测试信号进行匹配。
3. 交互输出：控制台将实时显示识别出的指令名称以及测试信号与库中各个词条的具体DTW累计距离；同时弹出的图形界面会深入展示匹配的细节。

系统逻辑结构

本系统的实现逻辑严格遵循以下四个阶段：

1. 信号预处理与模拟阶段 系统设定采样频率为8000Hz，并对所有语音信号执行预加重处理，系数设定为0.9375，旨在补偿高频端的衰减。代码通过带通滤波器处理白噪声来模拟不同指令的频谱包络。测试信号在生成时通过改变滤波器参数模拟发音差异，并加入随机噪声及改变信号长度，以验证系统的健壮性。

2. 倒谱特征提取逻辑 系统对每一帧语音（256点帧长，128点帧移）进行加窗处理（Hamming窗），以减少频谱泄露。核心计算分为两步：

• 线性预测分析：利用自相关法结合Levinson-Durbin递推算法求解12阶线性预测系数，该过程通过递归计算反射系数，有效地从时域信号中提取声道包络。
• 倒谱转换：通过递归公式将线性预测系数转化为LPCC参数。相较于原始预测系数，倒谱参数能够更好地分离声道特性与激励源，使特征向量更具辨识度。

3. 动态时间规整（DTW）匹配逻辑 这是系统的核心识别阶段，用于计算两个长度不等的特征序列之间的相似度：

• 距离矩阵构建：计算待测特征帧与参考模板帧之间两两对应的欧氏距离，形成局部距离矩阵。
• 累计距离计算：采用动态规划算法，定义状态转移方程。在填充累计距离矩阵时，考虑了当前点来自左方、下方和左下方的最小代价，从而找到全局最优匹配路径。
• 回溯寻优：从矩阵终点向起点回溯，定位最短规整路径，作为两个序列对齐的依据。

4. 结果判定与展示 系统通过搜索模板库中所有词条的累计距离，选取距离最小（相似度最高）的词条作为识别结果。可视化模块通过直方图直观展示“词条竞争”情况，并通过热力图与路径线的叠加，具体描绘出测试语音与模板在时间轴上的对应关系。

核心算法实现细节分析

• 线性预测系数求解：代码实现了完整的Levinson-Durbin算法，通过自相关序列逐步解得预测系数。这种实现方式不依赖内置的高级函数，极大地增强了算法的可移植性。
• LPCC转换公式：在代码中使用了一个复杂的递归结构，处理了n小于、等于或大于预测阶数的各种分段情况，确保提取出的倒谱分量能够准确反映声道的共振峰结构。
• DTW边界与约束：算法实现了标准的端点约束（从[1,1]到[N,M]）以及连续性约束，确保了匹配路径在物理上的合理性，能够处理序列间的平移和缩放。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 硬件要求：标准商用电脑即可，系统内存建议4GB以上以保证图形渲染流畅。
• 技术参数：支持8kHz采样的单声道音频信号，特征维数为12维LPCC。