Advertisement

基于MFCC和DTW的语音识别算法设计-Matlab

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

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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MFCC特征的DTW语音识别
    优质
    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。
     
  • 基于MFCC和DTW的定点数C语言实现的语音识别算法设计
    优质
    本项目致力于开发一种适用于资源受限设备的语音识别系统，通过将MFCC与DTW技术结合，并采用高效的定点数C语言实现方式，旨在优化计算效率与准确率。 语音识别算法主要包括特征提取、统计建模和识别技术等方面。这里采用MFCC+DTW算法来实现语音识别，并给出相关代码示例。具体内容可以参考我的博客文章进行详细了解。
     
  • 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MFCC音乐特征匹配及DTW算法识别（含GUI设计）
    优质
    本项目利用MATLAB开发了一套集成了梅尔频率倒谱系数(MFCC)和动态时间规整(DTW)算法的音乐特征匹配系统，并附带图形用户界面(GUI)，以实现高效、准确的音乐识别功能。 Matlab MFCC音乐特征匹配与DTW算法识别（含GUI设计）项目的源代码可能不完整，时间久了上传的代码可能无法保证使用效果，仅供学习参考。由于MATLAB已废弃GUI功能，建议改用APP Designer进行开发。
     
  • 基于Matlab的语音识别DTW算法代码
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 关于语音识别的资料（包括DTW、HMM和MFCC）
    优质
    本资料深入探讨了语音识别技术的核心要素，涵盖动态时间规整(DTW)、隐马尔可夫模型(HMM)及梅尔频率倒谱系数(MFCC)，为研究与应用提供全面解析。 语音识别技术是人工智能领域的重要组成部分，它涉及到计算机对人类语音信号的理解与解析。此压缩包内包含了关于语音识别的一些核心方法和技术的详细文档。以下是这些文件所涵盖的知识点： 1. **动态时间规整（DTW）**：一种非线性的时间序列匹配算法，用于比较两个可能长度不同的序列，在语音识别中允许语音信号在时间轴上进行伸缩以找到最佳匹配路径，解决说话速度不同导致的匹配问题。 2. **隐马尔可夫模型（HMM）**：经典语音识别模型，表示语音生成过程。每个状态代表一种声音特征，而转移则模拟了语音连续变化的过程。维特比算法用于找出最有可能产生观测序列的状态序列。 3. **梅尔频率倒谱系数（MFCC）**：重要的语音信号处理技术，通过频域转换、人耳对不同频率敏感度的分析以及倒谱变换简化特征以提高计算机理解和处理能力。 4. **K均值聚类（K-means）**：一种常用的无监督学习方法用于数据分类。在语音识别中可用于MFCC特征向量聚类，创建声学模型基元帮助识别不同语音单元。 5. **基于MFCC参数和HMM的低空目标声识别方法研究**：结合MFCC特征与HMM模型来识别无人机或飞机等低空飞行目标的声音。文档可能详细阐述了特定环境噪声处理及模型训练策略的应用。 这些文件内容相互关联，共同构建了一个完整的语音识别系统设计框架。DTW提供时间对齐手段，HMM建模用于理解和预测语音变化；MFCC提供了特征提取方法，K-means聚类则有助于模型的建立。通过综合运用这些技术可以构建一个有效的语音识别和理解系统，在实际应用中还可以与其他如深度学习的方法结合以提高准确性和鲁棒性。
     
  • 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。