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【语音识别】基于GUI DTW 0-9数字语音识别【Matlab 019期】
阅读量:735 次
发布时间:2019-03-21

本文共 751 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

动态时间规整(DTW)是一种强大的语音识别技术,用于衡量两段语音序列的相似性。它通过动态规划算法,寻找两序列的最优对齐方式。

DTW原理基于以下关键步骤:

其一,构建距离矩阵。设语音序列Q和C分别为参考模板和测试模板,长度分别为n和m。矩阵中的每个元素(i, j)表示qi与cj的距离d(qi, cj),常用欧氏距离公式计算:d(qi, cj) = (qi - cj)^2。

其二,动态规划求解距离矩阵中的最短路径。路径视为对齐方式,通过的网格点表示对齐位置。各点的值由当前点的距离加上前方(上、左、上左)的最小值构成,确保路径的最小累计距离。

DTW规整函数需满足三大约束条件:

  • Metric Condition:距离矩阵满足三角不等式。
  • Warping Condition:相等长度的前缀在两序列中必须匹配。
  • Monotonicity Condition:必须满足从左上到右下的顺序性。
  • 该算法适用于处理不等长的时间序列,能够灵活处理语音中的时间差异。其优点在于考虑了语音序列的时间特性,相比直接缩放或截断,能更准确地衡量两序列的相似性。

    代码实现如下:

    函数 main 控制主界面,调用 main_OpeningFcn 初始化,main_OutputFcn 返回结果。
    edit1_Callback 处理参考库路径输入。
    pushbutton1_Callback 访问音频文件并进行识别。
    pushbutton2_Callback 对训练模板进行处理,包括声音读取、发射前后点检测、MFCC提取和存储。

    代码设计结构清晰,便于扩展和修改。用户可根据需求调整训练数据集和识别参数,以获得最佳识别效果。

    运行结果表明,系统能够准确识别测试音片,对训练数据集的语音库具有较高的识别率,显示出较强的性能。

    转载地址:http://zbnrz.baihongyu.com/

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