MATLAB实现的语音识别：DTW算法详解与GUI设计

该文档主要介绍了基于MATLAB的语音识别系统中的一种关键算法——动态时间规整(DTW)算法的设计与实现。论文首先阐述了研究的背景和意义，强调了在信息社会中语音识别技术的重要性，尤其是在数字化通信中作为基础组成部分的作用。 1. 研究目的和意义： 随着计算机科技的快速发展，人们对计算机的功能有了更高的期待，期望其具备更强的智能化能力。语音识别作为人机自然语言交互的重要环节，能够实现“会听”与“会说”，成为第五代计算机研究的重点。语音识别系统，特别是针对特定人的系统，如能准确识别和理解个体的语音，具有极大的实用价值，如智能家居控制、电话自动应答等。 2. 语音识别系统概述： 该研究将语音信号的采集、处理、特征提取和识别作为一个完整的流程。MATLAB被选为平台，因为其强大的信号处理功能。系统首先通过wavrecord函数采集语音信号，接着利用wavplay函数进行预览。 3. 端点检测和特征提取： 信号处理的首要步骤是端点检测，通过短时能量和过零率计算确定语音的开始和结束时刻。随后，Mel频率倒谱系数(MFCC)被用来提取语音的特征，这是语音识别中常用的特征表示方法。 4. DTW算法： 本文的核心部分是DTW算法。DTW是一种动态规划算法，用于处理时变序列之间的相似度匹配，特别适合处理语音识别中的不精确性和变长问题。作者构建了参考模块和测试模块，通过DTW算法计算两者之间的最佳路径，找到最匹配的语音样本。 5. GUI界面设计： GUI界面的引入使得整个过程更加直观，用户可以清晰地看到语音输入、处理和识别的结果，提高了用户体验。设计包括启动界面工具和测试分析环节。 6. 实验与总结： 实验使用0到10的数字作为模型库，通过MATLAB实现特定人的语音识别，对测试库中的语音进行识别，并展示了识别结果。最后，论文总结了整个设计过程及其在实际应用中的潜力。 这篇论文详细探讨了如何利用MATLAB设计并实现一个基于DTW算法的特定人语音识别系统，展示了从信号采集、预处理到识别全过程的技术细节，具有较高的实用性和理论价值。