基于DTW的孤立字语音识别实验

好的，以下是一份MATLAB基于DTW的孤立字语音识别实验代码示例：

% 读取孤立字语音样本
samples = cell(10, 1);
for i = 1:10
    filename = sprintf('sample%d.wav', i);
    [samples{i}, Fs] = audioread(filename);
end

% 读取待识别语音
[query, Fs] = audioread('query.wav');

% 对样本和待识别语音进行MFCC特征提取
mfcc_samples = cell(10, 1);
for i = 1:10
    mfcc_samples{i} = mfcc(samples{i}, Fs);
end
mfcc_query = mfcc(query, Fs);

% 对待识别语音与样本进行DTW匹配
distance = zeros(10, 1);
for i = 1:10
    [~, D] = dtw(mfcc_samples{i}', mfcc_query');
    distance(i) = D(end,end);
end

% 输出匹配结果
[~, idx] = min(distance);
fprintf('The query speech is recognized as sample %d.\n', idx);

此代码演示了基于DTW的孤立字语音识别实验。其中，使用了MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）特征提取方法来提取语音信号的特征向量，然后使用DTW（Dynamic Time Warping）算法来计算特征向量之间的距离，从而实现语音信号的匹配。具体来说，代码首先读取10个孤立字语音样本，并使用MFCC特征提取方法对其进行特征提取；然后读取待识别语音，并使用MFCC特征提取方法对其进行特征提取；最后，使用DTW算法对待识别语音与样本进行匹配，输出匹配结果。

需要注意的是，此代码仅演示了基本的孤立字语音识别实验，实际应用中还需要进行更多的优化和改进，例如：特征预处理、特征选择、分类算法等。