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【语音识别技术】利用语音分帧、端点检测和Pitch提取结合DTW算法的歌曲识别Matlab代码.md

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简介：
本文档提供了一套基于Matlab的歌曲识别系统开发代码，该系统融合了语音分帧、端点检测及Pitch提取，并引入了动态时间规整（DTW）算法以提高识别精度。 【语音识别】基于语音分帧+端点检测+pitch提取+DTW算法的歌曲识别matlab源码 本段落档介绍了如何使用MATLAB进行基于语音信号处理技术（包括语音分帧、端点检测、pitch提取以及动态时间规整(DTW)算法）来实现歌曲识别。通过这些关键技术，可以有效地从音频流中抽取特征并进行模式匹配以达到自动识别的目的。

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  • 【语音识别技术】利用语音分帧、端点检测和Pitch提取结合DTW算法的歌曲识别Matlab代码.md
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    本文档提供了一套基于Matlab的歌曲识别系统开发代码，该系统融合了语音分帧、端点检测及Pitch提取，并引入了动态时间规整（DTW）算法以提高识别精度。 【语音识别】基于语音分帧+端点检测+pitch提取+DTW算法的歌曲识别matlab源码 本段落档介绍了如何使用MATLAB进行基于语音信号处理技术（包括语音分帧、端点检测、pitch提取以及动态时间规整(DTW)算法）来实现歌曲识别。通过这些关键技术，可以有效地从音频流中抽取特征并进行模式匹配以达到自动识别的目的。
     
  • 【语音识别技术】基于语音分帧、端点检测和pitch提取的DTW算法在歌曲识别中的应用.md
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    本文探讨了利用语音分帧、端点检测及Pitch提取技术优化动态时间规整(DTW)算法，以提升其在歌曲识别领域的准确性和效率。 【语音识别】本段落介绍了通过语音分帧、端点检测、pitch提取以及DTW算法来进行歌曲识别的技术方法。
     
  • DTW语音识别技术算法
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    DTW语音识别技术算法是一种通过动态时间规整方法来匹配不同长度但相似形状的时间序列信号的技术，广泛应用于语音识别领域，能够有效提升非均匀速度语音的识别精度。 大部分采用voicebox库中的函数，需要将voicebox添加到路径中。模板在测试程序中共有5个，通过i进行设定，命名原则为数字a（例如1a），被测对象的命名原则为数字b（例如1b）。测试程序名为dtwTest，其余部分是一些函数原型。
     
  • 【语音识别】基于DTW的0-9数字语音识别Matlab代码.md
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    本文介绍了使用动态时间规整(DTW)算法进行0至9数字的语音识别，并提供了详细的MATLAB代码实现，适合初学者和相关研究人员参考学习。 【语音识别】DTW的0-9数字语音识别matlab源码 文档介绍了如何使用动态时间规整（DTW）算法进行0到9之间的数字语音识别，并提供了相应的MATLAB代码实现。通过该方法，可以有效地对不同语速和音调下的数字发音进行匹配和分类。
     
  • 基于MATLAB-DTW的语音识别技术
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    本研究采用MATLAB平台，结合动态时间规整(DTW)算法，探索高效准确的语音识别技术，旨在提高非特定人连续语音识别系统的性能。 基于 MATLAB 的 DTW（动态时间规整）的语音识别是一种利用 MATLAB 软件和 DTW 算法来实现语音识别的方法。以下是对该方法的具体介绍： **DTW（动态时间规整）简介：** DTW 是一种用于比较两个序列之间相似度的方法，特别适用于处理时间序列数据，如语音信号、手写笔迹等。它能够在两个不同长度或速度的序列间找到最佳匹配路径，并量化它们之间的相似性。 **系统组成：** - **特征提取：** 从原始语音信号中抽取有用的特征向量，常见的包括 MFCC（梅尔频率倒谱系数）和 LPCC（线性预测倒谱系数）。 - **训练模型：** 使用已知的语音样本进行模型训练。通常采用高斯混合模型 (GMM) 或隐马尔可夫模型 (HMM) 等方法。 - **语音识别：** 将待识别的新语音信号与经过训练的模型相匹配，以确定最佳匹配路径。 - **后处理：** 对最终的识别结果进行进一步优化和修正，例如通过语言学规则或错误校正机制来提高准确性。 **工作原理概述：** 首先从输入音频中提取特征向量（如 MFCC），随后使用 DTW 算法比较待测语音序列与训练样本之间的相似性。最后根据 DTW 计算出的最佳匹配路径，确定最可能的识别结果。
     
  • Matlab中的语音识别端点检测代码
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    本项目提供了一段基于MATLAB实现的语音识别端点检测代码，旨在准确地从音频信号中分离出语音活动区域。 语音识别端点检测的Matlab代码对于在复杂环境中区分语音信号与非语音信号至关重要。从一段输入语音信号中确定语音的具体起始和结束位置被称为语音端点检测。准确地进行这一操作可以减少计算量，提高整体的识别精度，并缩短处理时间。一般情况下，通过结合使用短时能量及短时过零率的方法来定位出开始帧与结束帧是常见的做法。
     
  • 基于Matlab的语音识别DTW算法代码
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    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。
     
  • 【语音识别】利用DTW实现0-9数字语音识别的Matlab代码及GUI.md
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    本文档提供了一套基于动态时间规整（DTW）算法实现0至9数字语音识别的完整MATLAB代码与图形用户界面（GUI），便于研究和实践。 【语音识别】基于DTW的0-9数字语音识别matlab源码含 GUI.md 文档内容主要涉及使用动态时间规整（DTW）算法实现对0到9十个数字的语音识别，并提供了包含图形用户界面（GUI）的MATLAB代码。
     
  • 基于DTW的语音识别Matlab代码
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    这段简介可以描述为：基于DTW的语音识别Matlab代码提供了一个利用动态时间规整（DTW）算法实现语音信号匹配和识别的Matlab程序，适用于研究与教学。 实验在MATLAB平台上成功实现了特定人的0到9数字语音识别，达到了100%的准确率。基于DTW模型的语音识别技术通过编写MATLAB程序段来对比待识别语音信号与数据库中模板的相似度，并将最匹配的结果作为输出。DTW模型的效率主要依赖于参考模板的质量和多样性，如果能够建立一个范围广泛且质量高的特定人语音库，则可以显著提升语音识别的效果。
     
  • 【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
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    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