基于MFCC和DTWA算法的MATLAB环境下的语音识别系统实现及相关代码下载

简介：
本项目在MATLAB环境下，利用MFCC特征提取与DTWA匹配算法，构建了一个有效的语音识别系统，并提供相关源代码供学习参考。 在这个项目里介绍了在MATLAB环境中使用的语音识别系统。Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) 和 Dynamic Time Wrapping (DTW) 分别用于特征提取与模式匹配的算法。当用户说出某些内容时，这些声音会被发送到语音引擎进行处理，并转化为数字信号形式。使用 MFCC 算法来对数字化后的语音样本进行处理以获取其特性信息。一旦获得足够的特征值后，它们将被送入特征匹配阶段，在此过程中利用 DTW 技术在保存的模板和录制下来的音频之间做比较分析。 该系统根据说话者相关或无关分类可以分为两类：说话人依赖型系统专注于开发能够识别个人独特声纹特性的语音识别模型；而说话人独立型系统则侧重于识别出不同个体说出的具体词汇。后者还可以进一步细分为孤立词检测和连续语音识别两种模式。其中，孤立词检测的输入是由停顿隔开的一个个单独词语；相比之下，这比连续语音识别更简单一些，因为前者不需要掌握字典中单词之间的流动序列规则。 而连续语音识别技术则可应用于安全系统以验证用户说出的秘密口令。该系统的功能在于处理用户的发音并生成相应的特征值。孤立词检测包括两个数字信号处理步骤：特征提取和模式匹配。