Advertisement

基于DTW识别十个数字的MATLAB程序

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本简介提供了一个使用动态时间规整(DTW)算法在MATLAB环境中识别十个阿拉伯数字发音的程序。该工具适用于语音识别和模式匹配研究。 用DTW识别10个数字的MATLAB程序可以实现对不同长度或变化速度的时间序列数据进行匹配和分类。这种技术特别适用于语音信号处理、生物医学信号分析等领域，能够有效解决传统欧氏距离等方法在时间扭曲情况下的局限性。编写这样的程序需要先导入相关库函数，并准备训练集与测试集的数据；接着设计DTW算法来计算两个数字序列之间的相似度；最后通过实验验证模型的准确性和鲁棒性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于DTW识别十个数字的MATLAB程序
    优质
    本简介提供了一个使用动态时间规整(DTW)算法在MATLAB环境中识别十个阿拉伯数字发音的程序。该工具适用于语音识别和模式匹配研究。 用DTW识别10个数字的MATLAB程序可以实现对不同长度或变化速度的时间序列数据进行匹配和分类。这种技术特别适用于语音信号处理、生物医学信号分析等领域，能够有效解决传统欧氏距离等方法在时间扭曲情况下的局限性。编写这样的程序需要先导入相关库函数，并准备训练集与测试集的数据；接着设计DTW算法来计算两个数字序列之间的相似度；最后通过实验验证模型的准确性和鲁棒性。
     
  • MATLAB中识别十个数字的程序
    优质
    本简介介绍一个使用MATLAB编写的程序，该程序能够识别手写数字0至9，并通过训练模型实现高效准确的数字识别功能。 在MATLAB中进行数字识别可以采用神经网络方法，也可以使用模板匹配的方法。
     
  • 基于MATLAB的DTW和MFCC数字语音识别程序
    优质
    本项目基于MATLAB开发，利用动态时间规整(DTW)与梅尔频率倒谱系数(MFCC)技术实现高效的数字语音识别系统。 MATLAB程序DTW和MFCC数字语音识别可以直接运行，并包含一个语音库。如果有需要或遇到问题，请联系。
     
  • 基于DTW的MATLAB语音识别
    优质
    本研究利用动态时间规整(DTW)算法在MATLAB平台上实现语音信号处理与模式匹配，旨在提升非平稳环境下的语音识别准确率。 我整合了网上的一些DTW代码，并对端点检测程序进行了改进，使其更能抵抗环境噪声。本程序可以循环检测说话人的语音。
     
  • 【语音识别】基于DTW的0-9数字语音识别Matlab代码.md
    优质
    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DTW的语音识别Matlab代码
    优质
    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。
     
  • 基于MATLAB-DTW的语音识别技术
    优质
    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。
     
  • 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MATLAB的数字识别GUI程序展示.rar
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB开发的图形用户界面（GUI）程序，用于演示数字图像的识别过程。通过简单的操作即可体验到数字识别技术的魅力。 在手写识别区域输入数字后点击完成按钮以确认输入完毕。此时所绘制的图像将显示于原图区域，并可通过点击“识别”来启动图片预处理、特征提取、数字识别及结果显示的过程。 对于图片识别，首先需选择并导入待分析的图片，在此基础上通过选择和确定要识别的具体区域进行操作。选定后的图像会在原图区域内展示出来，随后用户可点击“识别”，系统将执行包括但不限于图片预处理、特征提取以及最终结果呈现在内的系列步骤来完成数字或文字内容的辨识工作。
     
  • MATLAB中的数字识别程序
    优质
    本程序利用MATLAB编写，实现对输入图像中数字进行识别的功能。通过训练模型，可准确辨识各类手写或印刷数字，适用于数据处理与分析场景。 此程序可以用于0-9数字的识别！分类器采用SVM，并包含已训练好的数据集。适用于模式识别学习。