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利用DTW和MFCC算法，开发了一个孤立字语音识别的MATLAB程序。

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简介：
训练程序负责引导用户依次朗读数字零到九，并将由此产生的数字特征矢量时间序列数据作为模板存储至模板库。随后，识别程序则执行任务，它将输入语音的特征矢量时间序列与模板库中每一个模板进行相似度评估，并以此来确定最匹配的模板作为最终的识别结果进行输出。

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  • 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MFCC和DTW的语音识别算法设计-Matlab
    优质
    本项目旨在利用Matlab平台实现一种结合梅尔频率倒谱系数（MFCC）与动态时间规整（DTW）技术的语音识别算法，以提高语音模式匹配的准确性。 语音识别算法主要包括特征提取、统计建模和识别技术几个关键方面。这里使用MFCC+DTW算法来实现语音识别，并给出相关代码示例。更多细节可以参考我的博客文章，其中对这一过程进行了详细的介绍。
     
  • 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。
     
  • 基于MFCC和LPC的语音识别程序——实现六个音素的MATLAB开发
    优质
    本项目采用MATLAB开发，结合MFCC与LPC特征提取技术，旨在实现对六种基础音素的高精度识别。 该项目的所有细节、我们获得的结果以及得出的结论都可以在相关页面上找到。
     
  • 【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
     
  • 基于HMM与DTW算法的孤立词识别
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    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MFCC特征的DTW语音识别
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    本研究探讨了利用MFCC（梅尔频率倒谱系数）特征结合DTW（动态时间规整）算法进行语音识别的方法，旨在提升不同说话人之间的语音匹配准确度。 DTW算法与Matlab自带的算法类似，只是不需要转置矩阵。不过二者计算出的结果不同，具体的差异效果需要进一步测试。