DFT的MATLAB源代码（ASR）：应用于自动语音识别（ASR）中的梅尔频率倒谱系数（MFCC）和动态时间规整（DTW）算法的Python...

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简介：
DFT的MATLAB源代码，用于实现梅尔频率倒谱系数（MFCC）和动态时间规整（DTW）算法的自动语音识别（ASR）流程，具体包括对.wav文件中的音频数据和采样频率帧信号的处理。该方法首先应用汉明窗口函数对框架进行分析，进而计算每个DFT仓的周期图、功率谱密度，并进行梅尔频率滤波器组的信号处理，通过对每个滤波器内的能量求和以及以10为底的对数取值来计算DCT系数。此外，该方法还保留系数[1:13]，并利用参考向量和输入向量计算DTW的最佳路径及欧式距离。为了进行噪音门预加重/提升，该程序还会估计特征向量数据库中的音频记录/播放（通过audio.py实现），并且尝试将MFCC提取程序封装成类。

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基于MATLAB的DFT源码及ASR应用：利用MFCC与DTW算法进行自动语音识别的Python代码...

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本项目提供了一个基于MATLAB和Python的自动语音识别系统开发实例。使用MATLAB实现离散傅里叶变换（DFT）并生成源码，同时采用Python编程语言应用梅尔频率倒谱系数（MFCC）与动态时间规整（DTW）算法以提升ASR系统的性能。 DFT的MATLAB源代码与MFCC自动语音识别算法实现：用于自动语音识别（ASR）的梅尔频率倒谱系数（MFCC）及动态时间规整（DTW）算法在Python 2.7中的应用。方法如下： 1. 从.wav文件读取音频数据和采样频率。 2. 对帧信号施加窗口功能（默认为汉明窗）。 3. 计算每帧的离散傅里叶变换（DFT）。 4. 计算每个DFT频谱图的功率谱密度估计。 5. 应用梅尔频率滤波器组对信号进行处理，并在每个滤波器内求能量和，取10为底的对数。 6. 对每个滤波器计算离散余弦变换（DCT），保留系数[1:13]。 7. 计算参考向量与输入向量之间的DTW最佳路径及欧氏距离以做噪音门预加重/提升特征。此外，还包括： - 特征向量数据库 - 音频记录和播放功能(audio.py) - 多线程MFCC提取 - 创建MFCC提取程序作为类

梅尔频率倒谱系数(MFCC)完整计算代码

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本资源提供了一套详细的梅尔频率倒谱系数（MFCC）计算代码，适用于语音信号处理领域，帮助用户深入理解并实现MFCC特征提取过程。 MFCC特征提取过程包括以下步骤：首先对语音进行预加重、分帧以及加窗处理；然后针对每一个短时分析窗口，通过快速傅里叶变换（FFT）获取相应的频谱信息；接着利用Mel滤波器组将上述频谱转换为Mel频谱；最后在Mel频谱上执行倒谱分析。

梅尔频率倒谱系数(MFCC)计算代码

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本代码实现音频信号处理中关键步骤——梅尔频率倒谱系数（MFCC）的计算，适用于语音识别、情感分析等场景。 MFCC特征提取过程包括以下几个步骤：首先对语音进行预加重、分帧和加窗处理；然后对于每一个短时分析窗口，通过快速傅里叶变换（FFT）得到对应的频谱；接着将这些频谱经过Mel滤波器组转换为Mel频谱；最后，在Mel频谱上执行倒谱分析。

MFCC（梅尔频率倒谱系数）

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MFCC（梅尔频率倒谱系数）是一种广泛应用于语音和音频处理中的特征提取方法，用于描述声音信号的关键特性。一个非常实用的MFCC源程序，非常适合学习语音信号处理的人参考和学习。

DTW动态时间规整的语音模板识别

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本文介绍了基于DTW（Dynamic Time Warping）算法的语音模板识别技术，探讨了其在非同步信号匹配中的应用及优势。 DTW（动态时间规整）的语音模板识别包括10个范围在0到1之间的语音模板以及测试语音。

【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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基于MATLAB的语音信号梅尔倒谱系数(MFCC)计算代码

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本代码利用MATLAB实现对语音信号的处理，提取其梅尔倒频谱系数（MFCC），为模式识别与机器学习提供特征参数。本代码实现读入语音信号并提取该信号的梅尔倒谱系数，为后续的声音模板匹配做好准备。

MFCC的梅尔倒谱系数Matlab代码

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简介：本资源提供了一段用于计算语音信号处理中关键特征参数——梅尔倒谱系数（MFCC）的MATLAB代码。该代码通过一系列变换将音频信号转化为易于分析的形式，是进行声学建模和语音识别研究的重要工具。该函数用于语音信号特征提取，并详细解释了用法及参数设置，仅供学习参考。作者为 Kamil Wojcicki，在使用时必须保留作者的备注信息。

MATLAB中的动态时间规整(DTW)源代码

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本段代码实现于MATLAB环境，用于计算两序列间的动态时间规整（DTW），适用于语音识别、时间序列分析等领域。提供了基于欧氏距离计算DTW的MATLAB源代码，该代码用于规整单维时间序列算法。输入包括一个模板时间序列和一个待测时间序列，输出是经过算法规整后的两个新时间序列。代码可以直接调用，并且已经验证没有问题。

MATLAB中的DTW动态时间规整代码

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简介：本资源提供了一段用于实现MATLAB中DTW（Dynamic Time Warping）算法的代码。该算法适用于处理两个等长或不等长序列的时间序列匹配问题，尤其在模式识别和信号分析领域应用广泛。通过此代码可以方便地进行时间序列数据的相似性度量与分析。我发现其他代码存在错误，因此自己编写了一个版本。对于斜方向的距离计算采用了两倍的值，用户可以根据需要自行调整大小。如果有任何问题，请指出！