语音识别技术详解：动态时间规整(DTW)与预处理

"本文主要介绍了动态时间规正法(DTW)在语音识别中的应用，以及语音识别系统的相关知识，包括系统的分类、预处理步骤如端点检测，以及特征参数的提取。DTW是一种用于序列匹配的技术，常用于语音识别中的模板匹配。" 动态时间规正法(DTW)是语音识别领域中一种重要的算法，它允许两个时间序列在不改变整体结构的情况下进行匹配，即使它们的长度不同。DTW的核心在于通过时间伸缩函数F来调整序列的步长，以找到两条序列的最佳匹配路径。这个过程可以通过以下步骤来理解： 1. **时间伸缩函数 F**：F 是一系列的对(Ck)，其中每个对(ik, jk)代表了源序列和目标序列在时间上的对应关系。例如，ck=(ik, jk)表示第k个匹配点，源序列的第ik个点与目标序列的第jk个点匹配。 2. **F 的累加距离 D(F)**：D(F)是所有匹配点距离的加权和，其中d(ck)表示ck对应的匹配距离，wk是对应的权重。整个序列的总距离是这些距离的加权和。 3. **最佳匹配失真测度D(T,R)**：D(T,R)是所有可能的时间伸缩函数F中的最小累计距离，通过求解这个最小值可以找到最佳匹配的路径。 在语音识别系统中，DTW通常用于模板匹配阶段。系统首先会经历一系列预处理步骤： - **语音识别系统分类**：根据发音方式，可以分为孤立词、连接词和连续语音识别系统；按应用对象，有特定人和非特定人识别；按词汇量，有小、中、大词汇量识别系统。 - **预处理**：包括信号的采样，通常使用8KHZ、10KHZ或16KHZ的采样率；预加重以提升高频部分，通过预加重滤波器处理；以及加窗操作，如矩形窗、汉明窗或汉宁窗，以减小Gibbs效应。 - **端点检测**：确定语音的开始和结束点，常用方法是基于短时能量和短时过零率的双门限检测。短时能量En是窗函数内语音信号平方和的平方根，用于判断语音活动的存在。 在特征参数提取之后，DTW被用来比较和匹配不同的语音模板，从而实现准确的识别。DTW在处理非线性时间扭曲问题上表现出色，是语音识别领域不可或缺的一部分。