MATLAB语音识别算法研究：DTW与HMM

"这篇资源是关于基于MATLAB的语音识别算法研究的本科生毕业设计报告，主要探讨了DTW算法在语音识别中的应用，并结合MFCC等特征参数进行语音识别。" 在语音识别领域，动态时间规整（DTW）算法是一种重要的匹配技术，尤其适用于处理不同长度的语音信号。DTW算法的核心思想是通过允许输入序列在时间轴上非线性地映射到参考序列，来找到两个序列之间的最佳匹配路径，从而克服了序列长度不一致带来的问题。在描述中提到的"DTW算法路径搜索范围限制"是指在实施DTW时，可以通过限制起点和终点的松弛帧数（C1和C2）来优化搜索过程，减少计算复杂性。例如，如果设定C1和C2，那么算法会在这些帧范围内寻找最匹配的路径。同时，图3.2中的线段1l和2l代表不同直线斜率，这些斜率可能对应着不同速度或变化率的语音特征。 MFCC（梅尔频率倒谱系数）是另一种常用的语音特征提取方法，它基于人类听觉系统的特性，将声音信号转换为更符合人耳感知的频域表示。MFCC包含了语音信号的重要信息，如音调、音色等，常用于语音识别、情感分析等任务。 在本设计报告中，作者利用MATLAB环境对孤立字语音（如数字0到9的汉语发音）提取了MFCC和LPCC（线性预测倒谱系数）特征，然后结合DTW、VQ（矢量量化）和HMM（隐马尔可夫模型）三种算法进行语音识别。VQ是一种数据压缩技术，通过将信号划分为多个类别（或码书），将语音特征映射到最近的类中心。HMM则是一种统计模型，广泛用于语音识别，能够处理连续语音和不确定性。 随着技术的发展，80年代以来，语音识别从模板匹配转向统计模型，HMM的出现极大地推动了这一转变。进入90年代，自然语言处理和口语对话成为研究热点，神经网络也被引入语音识别领域，进一步提升了识别效果。目前，语音识别技术已相当成熟，不仅在实验环境下能实现高识别率，也在各种商业应用中得到广泛应用，如智能助手、智能家居等。