基于DTW的孤立词语音识别代码

基于DTW（动态时间规整）的孤立词语音识别通常涉及以下几个关键步骤，这里简化了Python伪代码的描述：

import numpy as np
from dtw import dtw
from scipy.io.wavfile import read

# Step 1: 加载和预处理模板语音
templates = load_wav_files('template_dir')
templates_mfcc = extract_mfcc(templates)

# Step 2: 音频特征提取
test_audio, _ = read('test_audio.wav')
test_mfcc = extract_mfcc(test_audio)

# Step 3: 动态时间规整
def dtw_match(ref_mfcc, test_mfcc):
    dist_matrix, path = dtw(ref_mfcc, test_mfcc)
    return dist_matrix, path

# Step 4: 最近邻匹配和识别
best_score = float('inf')
best_index = None
for i in range(len(templates_mfcc)):
    dist, _ = dtw_match(templates_mfcc[i], test_mfcc)
    if dist < best_score:
        best_score = dist
        best_index = i

# Step 5: 输出识别结果
predicted_digit = 'Digit_' + str(best_index)
print(f'Recognized digit: {predicted_digit}')

这个代码片段假设你已经有了`load_wav_files()`和`extract_mfcc()`函数，用于加载音频文件并计算MFCC特征。在实际操作中，可能需要进一步优化，比如使用降维、后验概率等技术提高识别准确率，并处理可能存在的边界条件。