Python2.7实现ASR系统的MFCC和DTW算法

资源摘要信息:"本资源提供了使用MATLAB实现DFT算法的源代码，专门用于自动语音识别（ASR）。该代码集成了梅尔频率倒谱系数（MFCC）和动态时间规整（DTW）算法的Python 2.7实现，旨在处理.wav格式的音频文件。 在自动语音识别领域，MFCC是一种常用的声学特征提取方法，它能将音频信号转换成一组特征向量，用于表示声音的频谱特性。DTW则是一种用于测量两个时间序列之间相似度的算法，特别适用于语音识别中的模式匹配。 资源中提及的实现步骤包括： 1. 读取.wav格式的音频文件和采样频率。 2. 对音频信号进行帧分割，以便于分析。 3. 对每一帧应用窗口函数，默认使用汉明窗。 4. 计算每一帧信号的离散傅里叶变换（DFT）。 5. 通过周期图获得功率谱密度估计。 6. 应用梅尔频率滤波器组对信号进行滤波。 7. 对每个滤波器内的能量进行求和，并取对数，以得到梅尔谱。 8. 对梅尔谱进行离散余弦变换（DCT）。 9. 保留变换后的系数中的前13个，形成MFCC特征向量。 10. 利用DTW算法计算参考向量和输入向量之间的最佳匹配路径及其欧式距离，以实现语音的识别。 除此之外，资源还提供了以下功能： - 噪声门：用于减少背景噪声的影响。 - 预加重：对音频信号进行预处理，以增强高频部分。 - 特征向量数据库：用于存储和管理提取的特征向量。 - 音频记录与播放：记录和播放音频文件的工具。 - 多线程MFCC提取：利用多线程技术，提高MFCC特征提取的效率。 压缩包中的文件名称列表显示了包含此资源的文件夹结构，即ASR-master，表明该代码被组织在名为'ASR'的项目主目录下。 整体上，这个资源为研究和开发人员提供了一个强大的工具，用于实现和测试基于MFCC和DTW的自动语音识别系统。"