MATLAB环境下DTW算法在特定人孤立词语音识别中的应用

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"本文详细探讨了语音识别技术,特别是在MATLAB环境下使用DTW算法进行特定人孤立词识别的方法。文章强调了语音信号参数分析的重要性,并介绍了MATLAB作为强大的工具在语音处理中的应用。" 语音识别是现代科技领域的热门研究方向,具有广泛的应用前景,如人机交互、智能家居、智能设备控制等。MATLAB作为一个高效且用户友好的计算平台,常被用于语音信号的分析和识别。论文首先阐述了语音信号参数分析的关键地位,因为这是所有语音处理任务的基础,包括通信、增强、合成以及识别。 在语音识别中,动态时间规整(DTW)算法是一个重要的工具,尤其适用于特定人孤立词的识别。DTW通过动态规划解决了不同长度语音片段的匹配问题,使得即便发音速度不同,也能实现准确的模板匹配。在MATLAB环境下,可以利用其内置的信号处理和可视化工具来实现DTW算法,从而提高识别效率。 论文还简要介绍了语音信号的分析方法,主要分为时域和频域分析。时域分析是最直观的方式,直接考察语音信号在时间轴上的变化。而频域分析则通过傅里叶变换揭示信号的频率成分,如短时傅里叶变换(STFT)和梅尔频率倒谱系数(MFCC)等参数,它们对于提取语音特征至关重要,特别是对于语音识别任务,MFCC因其对人类听觉系统的模拟特性而被广泛应用。 在MATLAB中,可以方便地实现这些分析方法,例如使用MATLAB的信号处理工具箱进行STFT和MFCC的计算,进一步构建语音识别系统。通过实验和结果分析,可以评估和优化识别算法的性能,为实际应用提供可靠的解决方案。 这篇论文深入浅出地探讨了MATLAB在语音识别中的作用,特别是DTW算法的运用,对于理解语音识别的基本原理和实践方法具有很高的参考价值。同时,它也强调了参数分析的精度对于提升识别率的重要性,为后续的语音处理研究提供了理论和技术支持。