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基于DTW语音识别matlab代码
实验最终在MATLAB平台的基础上基本实现了0到9的特定人语音识别,识别率为100%,达到了预定的目的。基于DTW模型的语音识别简单的说就是通过MATLAB的程序段,将待识别的语音信号与数据库中的模板进行相似度对比,将相似度最高者最为识别结果输出,同时DTW的识别效率取决于参考模板的清晰度以及广泛度,如果能够建立一个范围庞大而且清晰的特定人语音库,将能够大大提高语音识别的效率。
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时间序列dtw距离矩阵.py
动态时间规整DTW是一个典型的优化问题,它用满足一定条件的的时间规整函数W(n)描述测试模板和参考模板的时间对应关系,求解两模板匹配时累计距离最小所对应的规整函数。
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论文研究-嵌入式语音识别系统中的DTW在线并行算法.pdf
为提高语音识别系统的实时性,利用动态规划和并行计算思想,提出一种适用于嵌入式语音识别系统的DTW(动态时间规整)在线并行算法。通过分析标准DTW及其主要衍生算法,对DTW算法的数据结构进行改进以满足在线算法要求,在寻找最佳路径过程中动态连续地分配和释放内存或预先分配固定大小的内存,并将多个关键词的DTW计算分布到多个运算单元;最后汇总各运算单元的结果得到识别结果。实验表明,该算法比经典DTW降低了内存使用和识别时间,并使语音识别的实时系数达到1.17,具有较高的实时性。
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