基于DTW的孤立字语音识别代码

以下是一个简单的基于DTW的孤立字语音识别代码示例：

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

# 定义已知孤立字模板
templates = {
    'zero': np.array([...]),  # 孤立字“零”的特征向量序列
    'one': np.array([...]),   # 孤立字“一”的特征向量序列
    ...
}

# 定义输入语音信号
input_signal = np.array([...])

# 特征提取：将语音信号转换成特征向量序列
input_features = feature_extraction(input_signal)

# 孤立字识别：计算输入特征向量序列与每个模板之间的距离，选择距离最小的模板
min_distance = float('inf')
recognized_word = None
for word, template in templates.items():
    distance, path = fastdtw(input_features, template, dist=euclidean)
    if distance < min_distance:
        min_distance = distance
        recognized_word = word

print('识别结果：', recognized_word)

在上述代码中，我们定义了一个包含多个已知孤立字模板的字典`templates`，以及一个输入语音信号`input_signal`。然后，我们通过特征提取将输入语音信号转换成特征向量序列`input_features`，接着使用DTW算法计算输入特征向量序列与每个模板之间的距离。最后，选择距离最小的模板作为识别结果。

需要注意的是，上述代码只是一个简单的示例，实际应用中还需要进行一些优化，比如对特征向量进行归一化处理、使用更复杂的特征提取算法等。