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利用DTW语音识别的Matlab代码。

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简介：
实验的最终结果是在MATLAB平台上成功地完成了从0到9的特定个体语音识别任务，并取得了100%的识别准确率，从而完全满足了预期的目标。简而言之，基于DTW模型的语音识别系统，利用MATLAB编写的代码片段，对输入的语音信号与数据库中存储的模板进行相似度评估，并选择相似度最高的一项作为识别结果输出。此外，DTW算法的识别效率高度依赖于参考模板的清晰度和覆盖范围；如果能够构建一个规模庞大且清晰度极高的特定个体语音库，则能够显著提升语音识别系统的整体效率。

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  • 【语音识别】利用DTW实现0-9数字语音识别的Matlab代码及GUI.md
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    本文档提供了一套基于动态时间规整（DTW）算法实现0至9数字语音识别的完整MATLAB代码与图形用户界面（GUI），便于研究和实践。 【语音识别】基于DTW的0-9数字语音识别matlab源码含 GUI.md 文档内容主要涉及使用动态时间规整（DTW）算法实现对0到9十个数字的语音识别，并提供了包含图形用户界面（GUI）的MATLAB代码。
     
  • 基于DTW的语音识别Matlab代码
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    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。
     
  • 【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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    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Matlab的语音识别DTW算法代码
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    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。
     
  • 【语音识别】基于DTW的0-9数字语音识别Matlab代码.md
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    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MATLAB语音识别
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    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】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。
     
  • 基于MATLAB-DTW的语音识别技术
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    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。
     
  • 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。
     
  • 【语音识别技术】利用语音分帧、端点检测和Pitch提取结合DTW算法的歌曲识别Matlab代码.md
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    本文档提供了一套基于Matlab的歌曲识别系统开发代码，该系统融合了语音分帧、端点检测及Pitch提取，并引入了动态时间规整（DTW）算法以提高识别精度。 【语音识别】基于语音分帧+端点检测+pitch提取+DTW算法的歌曲识别matlab源码 本段落档介绍了如何使用MATLAB进行基于语音信号处理技术（包括语音分帧、端点检测、pitch提取以及动态时间规整(DTW)算法）来实现歌曲识别。通过这些关键技术，可以有效地从音频流中抽取特征并进行模式匹配以达到自动识别的目的。