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【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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简介：
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

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  • 【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
     
  • DTW动态时间规整的语音模板识别
    优质
    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。
     
  • 【语音识别】基于DTW的0-9数字语音识别Matlab代码.md
    优质
    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。
     
  • 独立词语音识别.zip
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    独立词语音识别项目提供了一种无需互联网连接即可运行的本地语音转文字解决方案，适用于各种智能设备和应用场景。 基于GMM-HMM的孤立词语音识别系统使用1到10的数字音频进行训练和测试。你可以根据需要调整测试数据的内容，只要相应的标签也做出对应更改即可。该系统的运行依赖于安装hmmlearn、scipy和numpy库。
     
  • 基于动态时间规整的语音识别方法
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    本研究提出了一种基于动态时间规整（DTW）技术的创新语音识别方法，能够有效应对语音信号时变特性，提高模式匹配精度和系统鲁棒性。 提取MFCC参数，并使用DTW（动态时间规整）模型实现0-9的数字语音识别。
     
  • 【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
    优质
    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。
     
  • 基于DTW的孤立字语音识别方法.zip
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    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。