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语音识别算法采用MATLAB进行实现。

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简介：
通过使用MATLAB编程环境，可以有效地构建和应用语音识别算法。 持续地重复使用MATLAB来完成语音识别算法的实现，表明该算法在MATLAB平台上的可行性和实用性。

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  • 基于MATLAB的语音识别算法实现
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    本项目基于MATLAB平台，探索并实现了多种语音识别算法。通过实验不同方法，优化了语音信号处理技术，提升了模型在噪声环境下的表现与准确率。 本程序设计在MATLAB环境下进行语音识别研究，分为训练部分、匹配部分和演示部分。每个部分分别编写相应的函数，并通过调用这些函数来实现语音识别功能。
     
  • 基于MATLAB的语音识别算法实现
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    本项目基于MATLAB平台，探索并实现了多种语音识别算法。通过实验对比，分析各方法在不同场景下的性能表现，为后续研究提供参考依据。 用MATLAB实现语音识别的算法。
     
  • 利用MATLAB进行数字语音识别
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    本项目采用MATLAB平台，实现基于信号处理和机器学习技术的数字语音识别系统。通过语音特征提取、模式匹配及训练模型，以准确辨识不同语音指令。 该文档记录了本人在大三上学期课程设计期间基于MATLAB实现的数字语音识别系统的开发过程。详细代码收录于文档附录部分，希望能对从事相关研究的人士有所帮助。如遇疑问或需要进一步探讨学习，欢迎随时联系我。
     
  • 【语音识别】利用DTW算法进行09数字及汉字的语音识别（附带Matlab源码）.zip
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    本资源提供了一种基于动态时间规整(DTW)算法实现的语音识别方案，专注于识别特定的阿拉伯数字和常用汉字。包含详细的MATLAB代码供学习与研究使用。 基于DTW算法实现09数字和汉字语音识别的Matlab源码。
     
  • 采用遗传算法进行图像识别
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    本研究运用遗传算法优化图像识别中的参数选择和特征提取过程，以提高模式识别的准确性和效率。通过模拟自然进化机制，该方法在复杂数据集中展现出强大的搜索能力和鲁棒性。 高效率的遗传算法图像识别技术实现了快速准确的识别，并在与以往算法对比的基础上进行了优化改进。
     
  • 【语音识别】利用MATLAB DWT算法实现0~9数字语音识别【附带Matlab源码 2604期】.mp4
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    本视频详细讲解了如何使用MATLAB中的DWT算法进行0至9数字的语音识别，并提供了配套的Matlab源代码供学习参考。通过深入浅出的教学，使观众能够掌握基于小波变换技术的语音信号处理与模式识别方法。 佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，并且这些代码均可运行并经过验证有效，适合编程新手使用。 1、代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用函数（无需单独运行）； - 运行结果效果图； 2、推荐使用的Matlab版本为2019b。若在其他版本中遇到问题，请根据错误提示进行调整，如有疑问可联系博主寻求帮助。 3、操作步骤如下： 第一步：将所有文件放置于Matlab的当前工作目录下； 第二步：双击打开main.m文件； 第三步：点击运行按钮等待程序执行完毕以获取结果； 4. 若需要进一步的服务或支持，请与博主取得联系，具体服务包括但不限于以下内容： - 提供博客或资源的相关完整代码 - 复现期刊文章或者参考文献中的实验 - 定制Matlab程序开发需求 - 科研项目的合作
     
  • 利用HMM进行语音识别的MATLAB代码
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    本项目提供了一套基于隐马尔可夫模型（HMM）的语音识别系统MATLAB实现代码，旨在帮助学习者理解和应用HMM原理于实际语音处理任务。 使用HMM识别四种方言，每种方言有80个样本用于训练，40个样本用于识别。MATLAB代码实现这一过程。
     
  • C++中语音识别算法的实现
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    本文章介绍了在C++编程语言环境中，关于如何具体实施和优化语音识别技术的相关算法。涵盖了基础原理及实践应用。 语音识别算法使用C++编程语言实现MFCC（梅尔频率倒谱系数）与HMM（隐马尔可夫模型），是自学者的优质教材，在VC环境下可以顺利编译通过。
     
  • C语言实现的DTW算法（用于语音识别）
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    本项目采用C语言编写动态时间规整(DTW)算法，旨在提高语音识别系统的准确性和鲁棒性。通过灵活的时间对准技术优化模式匹配过程，为解决不同说话人语速变化带来的挑战提供有效解决方案。 DTW算法的C源码提供给研究语音识别算法的研究者们参考使用。希望这段代码能够对各位在相关领域的研究有所帮助。
     
  • MATLAB中的语音识别实现
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    本项目探讨了在MATLAB环境下实现语音识别技术的方法与应用，包括信号处理、特征提取及模式匹配等关键技术环节。 语音识别的MATLAB实现声控小车结题报告 小组成员：关世勇 吴庆林 一、项目要求： 声控小车是科大华为科技制作竞赛命题组的一个项目，其核心任务是在一个未知形状的跑道上编写语言识别程序，并对小型机动车进行适当改装以完成语音控制行驶比赛。赛道可能包含坡面、坑洞和障碍等不利条件，因此车辆需要具备较快的速度与较强的灵活性来应对这些挑战。 二、项目分析： 鉴于小车仅需在指定轨道内通过声控操作行进，我们可以采用简单的单音命令如“前”、“后”、“左”、“右”进行控制。由于赛道可能存在各种不良地形条件并且规则要求车辆尽可能不越界行驶，这意味着我们的车辆不能以高速长时间运行。因此我们需要严格调控小车的速度和行进距离，并且考虑到现场环境噪音的影响，必须对采集到的声音信号加以处理来减少干扰。 三、解决思路与模块： 整个项目可以划分为三个主要部分：声音的采集、预处理及特征提取以及语音识别算法实现。我们使用了Visual C++编写的软件程序实现了这些功能。 四、各模块的实现： 1. 声音采集 这部分工作主要是利用计算机声卡进行录音，通过调用winmm.lib库中的API函数完成对输入设备（如麦克风）的操作。 2. 预处理与特征提取 预处理包括判断语音信号头尾位置、去除背景噪声和干扰，并执行分帧及窗化操作。我们采用过零率检测方法来区分有效声音指令，然后进行预加重滤波以增强高频部分的清晰度并减少低频噪音的影响。 3. 语音识别算法实现 为提高特定人声词汇的辨识效率，这里采用了动态时间规整(DTW)技术来进行模式匹配。DTW能够适应不同长度的声音信号，并计算两者之间的相似性距离。 五、系统软件流程图： （此处省略了具体的软件流程图表） 六、硬件设计： 利用四个C1108型三极管控制小车遥控器中的前向/后退/左转/右转触点的开关状态。通过计算机并行端口引出四条信号线，分别连接到这些三极管上，并与相应方向的动作一一对应。 七、实现功能及技术指标： 1. 系统能够识别“前进”、“后退”、“向左转向”、“向右转向”等语音指令，并发出相应的控制命令。 2. 实现了无线信号的实时发送接收，从而可以远程操控小车执行相应动作。 3. 语音识别准确率超过95%，从用户下达口令到车辆响应的时间延迟少于100毫秒。 八、方案对比： 我们的设计方案基本符合原定计划，并且达到了预期的技术标准和性能目标。 九、经费使用情况： 项目资金主要用于购买相关资料书籍以及改装小车所需的电子元件和其他工具等费用支出。