MATLAB实现的语音识别DTW算法详解及GUI设计

本文档详细介绍了基于MATLAB的语音识别系统中动态时间规整(DTW)算法的设计与实现过程。首先，作者强调了语音识别在数字化社会中的重要性，特别是在信息通信中作为基础组成部分的角色。随着计算机技术的发展，对语音处理能力的需求日益增长，尤其是在第五代计算机（智能计算机）的研究背景下，语音识别技术，尤其是自然语言处理中的关键技术，如端点检测、MFCC特征提取和DTW算法，成为关注焦点。 1.1 研究目的与意义 该研究旨在开发一个特定人语音识别系统，通过MATLAB平台实现端点检测和预处理，提取关键特征如MFCC（梅尔频率倒谱系数），以提高语音识别的准确性和效率。端点检测是确定语音信号开始和结束的关键步骤，采用短时能量和过零率计算，结合双门限方法来精确地定位语音片段。 6.1 DTW算法原理 动态时间规整算法允许在不同长度的输入序列之间找到最佳的对应关系，从而减小匹配过程中的时间扭曲。这对于非均匀长度的语音样本至关重要，确保即使在语音信号长度不一致的情况下也能进行有效识别。通过DTW，系统可以寻找测试语音与参考语音之间的最小编辑距离，进而做出识别决策。 7. GUI界面设计 设计了一个用户开发界面（GUI），简化了用户的操作过程，用户可以通过直观的界面上传测试语音，查看匹配结果。设计过程包括选择合适的GUI设计工具，如MATLAB的GUI组件，以便于用户交互和结果展示。 8. 实验与测试 实验使用0到10的数字作为参考库，并将测试语音（如1到9的数字）与之进行比对，结果显示了DTW算法在实际应用中的有效性。测试库中的每个数字都有相应的文件名，便于管理和识别。 本文档提供了基于MATLAB的语音识别系统设计的具体实现步骤，涵盖了语音信号处理、特征提取、DTW算法的运用以及用户界面的开发，展示了从理论到实践的完整流程，为语音识别技术在实际场景中的应用提供了一种可行的解决方案。