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该文件包含基于动态时间规整（DTW）算法的孤立字语音识别方法。

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简介：
经过实际验证，该方法表现出优异的实用性。建议您首先执行setTemplates命令，随后再运行matchTemplates。请务必移除set文件中三个调用模板函数的F字符，若在使用过程中遇到任何疑问，欢迎随时在评论区提出反馈。

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  • 基于DTW的孤立字语音识别方法.zip
    优质
    本研究探讨了一种基于动态时间规整（DTW）技术的孤立字语音识别方法，旨在提高小规模词汇量下的语音识别准确率。该方法通过优化不同长度语音信号的时间对齐过程，有效提升了模型对于变长输入数据的适应性。 亲测好用，请先运行setTemplates再运行matchTemplates。记得将set里面的三个调用模板函数的F\删除掉。如果有问题请留言。
     
  • 基于动态时间规整的语音识别方法
    优质
    本研究提出了一种基于动态时间规整（DTW）技术的创新语音识别方法，能够有效应对语音信号时变特性，提高模式匹配精度和系统鲁棒性。 提取MFCC参数，并使用DTW（动态时间规整）模型实现0-9的数字语音识别。
     
  • 【语音识别】利用动态时间规整(DTW)的独立字语音识别Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于动态时间规整（DTW）算法实现独立字语音识别的完整Matlab代码。通过该工具包，用户能够深入理解并实践独立字级别的语音识别技术。 基于动态时间规整（DTW）的孤立字语音识别Matlab源码.zip
     
  • DTW动态时间规整的语音模板识别
    优质
    本文介绍了基于DTW（Dynamic Time Warping）算法的语音模板识别技术，探讨了其在非同步信号匹配中的应用及优势。 DTW（动态时间规整）的语音模板识别包括10个范围在0到1之间的语音模板以及测试语音。
     
  • 基于HMM与DTW算法的孤立词识别
    优质
    本研究提出一种结合隐马尔可夫模型(HMM)和动态时间规整(DTW)算法的方法，有效提升孤立词识别系统的准确率和鲁棒性。 用MATLAB语言编写的关于语音识别技术中最流行的匹配算法HMM可以实现端点检测，并且能够进行基于DTW和HMM的孤立词识别以及连续语音识别。
     
  • 基于DTW和MFCC的孤立字语音识别MATLAB实现
    优质
    本研究采用MATLAB平台，结合动态时间规整(DTW)与梅尔频率倒谱系数(MFCC)技术，实现了高效的孤立字语音识别系统。 训练程序让用户依次说出数字0到9，并将这些数字的特征矢量时间序列作为模板存储在模板库中；识别程序则会将输入语音的特征矢量时间序列与模板库中的每个模板进行相似度比较，选择最匹配的一个作为最终识别结果输出。
     
  • 基于DTW的孤立字语音识别实验分析.rar
    优质
    本研究通过分析基于动态时间规整（DTW）算法的孤立字语音识别系统，探讨了其在不同条件下的性能表现，并进行了详细实验验证。 基于动态时间规整（DTW）的孤立字语音识别实验进行了深入研究。该实验主要探讨了在不同条件下使用DTW算法对孤立字进行有效识别的方法和技术细节。通过调整参数并优化模型，研究人员成功提高了系统的准确率和鲁棒性，为后续相关领域的研究提供了有价值的参考。
     
  • DTW：动态时间规整算法的MATLAB实现
    优质
    本项目提供了一种在MATLAB环境下实现动态时间规整（DTW）算法的方法，适用于时间序列数据匹配与分析。 使用动态时间扭曲算法查找两个字符串之间相似性的函数。
     
  • 基于DTW的孤立词识别GUI系统
    优质
    本项目开发了一套基于动态时间规整(DTW)算法的孤立词语音识别图形用户界面(GUI)系统，旨在为用户提供直观便捷的操作体验。该系统能够有效提升特定词汇在无背景噪音环境下的识别准确率，适用于教育、智能家居等多种场景应用。 基于Matlab GUI平台实现了一个使用DTW进行语音识别的演示系统。该系统支持现场录制语音，并采用MFCC进行特征提取。
     
  • 基于Matlab的语音识别DTW算法代码
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB实现的动态时间规整(DTW)算法代码，专注于提高语音识别领域的模式匹配精度。 在语音识别过程中，即使同一个人发同一个音，在训练或识别阶段其持续时间长度会随机变化，并且各音素的相对时长也会有所不同。因此，如果仅对特征向量序列进行线性时间调整，则可能导致不同步的问题。 20世纪60年代，日本学者板仓（Itakura）提出了动态时间规整算法来解决这一问题。该算法的基本思想是通过伸缩未知变量的时间轴使其与参考模式的长度相匹配。在时间归整过程中，需要将未知单词的时间轴进行非均匀扭曲或弯曲以确保其特征参数能正确对齐。 作为一种早期开发的技术手段，动态时间规整利用了动态规划方法来解决语音信号特征序列因时长差异而产生的比较难题，并且在孤立词语音识别中展现了良好的效果。