用python写一份代码关于基于dtw的孤立语音识别26个英文字母

好的，以下是一份基于DTW（动态时间规整）的孤立语音识别26个英文字母的Python代码：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import euclidean
from fastdtw import fastdtw
import os

# 定义26个英文字母的标签
labels = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z']

# 定义样本路径
sample_path = './samples/'

# 定义MFCC系数数量
num_mfcc = 20

# 定义DTW阈值
dtw_threshold = 200

# 定义距离计算函数
def distance(x, y):
    return euclidean(x, y)

# 定义计算MFCC系数的函数
def compute_mfcc(signal):
    # TODO：使用你喜欢的MFCC计算函数来计算MFCC系数
    return mfcc

# 定义读取音频文件的函数
def read_audio_file(file_path):
    # TODO：使用你喜欢的音频读取函数来读取音频数据
    return audio_data

# 计算每个样本的MFCC特征
samples_mfcc = {}
for label in labels:
    samples_mfcc[label] = []
    label_path = os.path.join(sample_path, label)
    for file_name in os.listdir(label_path):
        file_path = os.path.join(label_path, file_name)
        audio_data = read_audio_file(file_path)
        mfcc = compute_mfcc(audio_data)[:num_mfcc]
        samples_mfcc[label].append(mfcc)

# 定义识别函数
def recognize_audio(audio_data):
    # 计算输入音频的MFCC特征
    input_mfcc = compute_mfcc(audio_data)[:num_mfcc]
    
    # 初始化最小DTW距离和对应标签
    min_dtw_distance = float('inf')
    min_dtw_label = None
    
    # 与每个样本计算DTW距离
    for label in labels:
        for sample_mfcc in samples_mfcc[label]:
            distance, _ = fastdtw(input_mfcc, sample_mfcc, dist=distance)
            if distance < min_dtw_distance:
                min_dtw_distance = distance
                min_dtw_label = label
    
    # 判断DTW距离是否小于阈值，如果小于则返回对应标签，否则返回None
    if min_dtw_distance < dtw_threshold:
        return min_dtw_label
    else:
        return None

上述代码中，我们首先定义了26个英文字母的标签和样本路径，然后使用MFCC（梅尔频率倒谱系数）计算每个样本的MFCC特征。接着，我们定义了距离计算函数和计算MFCC系数的函数，以及读取音频文件的函数。最后，我们定义了识别函数，该函数会读取输入音频文件，计算其MFCC特征，并与每个样本计算DTW距离，最终返回DTW距离最小的标签（如果DTW距离小于阈值）或者None（如果DTW距离大于等于阈值）。