dtw演算法實現

⑴ 基於單片機的特定語音識別的DTW演算法 怎樣用C語言實現 跪求！

建議，非特定人語音識別晶元 LD3320，
或者索性 思索語音識別模塊V280，已經開發完畢，直接可以用了。

⑵ DTW演算法程序最終輸出的D（n,m）是一個距離還是一個矩陣

是一個方陣

⑶ matlab中的特定人語音識別演算法DTW演算法的應用常式

語音識別原理

語音識別系統的本質就是一種模式識別系統，它也包括特徵提取、模式匹配、參考模式庫等基本單元。由於語音信號是一種典型的非平穩信號，加之呼吸氣流、外部噪音、電流干擾等使得語音信號不能直接用於提取特徵，而要進行前期的預處理。預處理過程包括預濾波、采樣和量化、分幀、加窗、預加重、端點檢測等。經過預處理的語音數據就可以進行特徵參數提取。在訓練階段，將特徵參數進行一定的處理之後，為每個詞條得到一個模型，保存為模板庫。在識別階段，語音信號經過相同的通道得到語音參數，生成測試模板，與參考模板進行匹配，將匹配分數最高的參考模板作為識別結果。後續的處理過程還可能包括更高層次的詞法、句法和文法處理等，從而最終將輸入的語音信號轉變成文本或命令。

DTW演算法原理

DTW是把時間規整和距離測度計算結合起來的一種非線性規整技術，它尋找一個規整函數im=Ф(in)，將測試矢量的時間軸n非線性地映射到參考模板的時間軸m上，並使該函數滿足：

D就是處於最優時間規整情況下兩矢量的距離。由於DTW不斷地計算兩矢量的距離以尋找最優的匹配路徑，所以得到的是兩矢量匹配時累積距離最小所對應的規整函數，這就保證了它們之間存在的最大聲學相似性。

DTW演算法的實質就是運用動態規劃的思想，利用局部最佳化的處理來自動尋找一條路徑，沿著這條路徑，兩個特徵矢量之間的累積失真量最小，從而避免由於時長不同而可能引入的誤差。

⑷ 翻譯 。成英文的。。。。

隨著時代的發展，人們越來越注重生活的品質。便捷時尚成為當代人們的追求目標。現在,語音信號處理的技術趨於完善,語音識別技術的應用有兩個發展方向:一個是大詞彙量連續語音識別系統,主要應用於計算機的聽寫輸入等;另一個是小型化﹑攜帶型語音模塊的應用,如手機的撥號﹑汽車設備的語音控制等方面的應用,這些應用大多都需要使用硬體實現。

With the development of The Times, people pay more and more attention to the quality of the life. Convenient fashion become the contemporary people's pursuit of the goal. Now, the speech signal processing technology, perfect speech recognition technology application has two development direction: a large vocabulary continuous speech recognition system, mainly applies in the computer's dictation input, etc.; Another is miniaturization, portable speech mole of applications, such as mobile phone dialer, auto equipment voice control of the application, these applications are mostly need to use hardware implementation.

在此次課程設計中，我們引用現今較為成熟的語音信號處理技術，設計一個簡單的非實時語音信號識別系統。其主要技術指標是識別率和計算量,其關鍵是特徵參數的提取和模式識別方法。測試模板將預先錄制好的0－9的語音文件用按鍵方式輸入，經過A/D轉換晶元0809後轉化為數字信號，在單片機AT89C52中，先用端點檢測將語音中有用的語音部分提取出來（即將頭部和尾部的靜音部分除掉），然後用LPC演算法提取語音信號的特徵參數，進行動態歸整(DTW演算法)後與模板庫裡面的標准語音作比較，最後將識別結果進行D/A轉化後播放出來。 本文將以一個能識別數字0～9的語音識別系統的實現過程為例，闡述了基於DTW演算法的特定人孤立詞語音識別的基本原理和關鍵技術。其中包括對語音端點檢測方法、特徵參數計算方法和DTW演算法實現的詳細討論，最後給出了在Matlab下的編程方法和實驗結果。

In this course design, we quoted today a mature voice signal processing technology, design a simple the real-time speech signal recognition system. The main technical indexes is recognition rate and computational complexity, its key is feature parameters extraction and pattern recognition. Test template will advance the recorded audio file 0-9 with key way input, after A/D conversion chip after 0809 into digital signals, the microcontroller AT89C52 single, use first endpoint detection will be useful in part phonetic pronunciation is extracted from the head and tail (away), then mute the parts of speech signal LPC rules algorithm with extract the dynamic characteristic parameters, DTW algorithm) GuiZheng (after the standard pronunciation and template garage comparison, finally will identify results are D/A transformation broadcast out after. This paper will take a can identify the digits 0 ~ 9 the realization process of speech recognition system as an example, this paper expounds the DTW algorithm based on a person isolated words speech recognition of basic principle and key technology. Including speech endpoint detection methods, characteristics parameters calculation method and a detailed discussion of DTW algorithm, and finally presents the programming method in Matlab and experimental results.

⑸ matlab中實現DTW演算法，語句中的t,r代表什麼

t和r是當你引用這個dist函數的時候，傳的參數

⑹ dtw演算法在語音識別系統的應用，

DTW是動態時間規整演算法，在語音識別系統中通常用於特定人識別，特定人識別即A用戶使用這個語音識別系統，B用戶使用就會出現語音識別出錯或無法識別的現象。
DTW在語音識別系統中，是一個需要用戶事先訓練的系統。從操作方面上，首先需要訓練，對需要控制的命令錄制對應的語音；使用時只要說出與訓練時同樣的語音命令，即可出現識別結果，實現聲控。

DTW在語音識別系統中充當數據匹配比對模塊。語音識別系統首先採集用戶的語音，經過端點檢測，找出用戶的有效語音而把其他非語音段給刪除；然後經過MFCC特徵提取，得到用戶聲音的特徵，最後進入DTW，進行歐式距離的比對，距離最小對應的模板，即為識別結果。

希望以上信息對你有所幫助。

⑺ matlab匹配問題 dtw演算法

我看了一下你的鏈接和程序.
這是你沒定義dtwOptSet,當然dtw和dtwOptSet都是作者自定義的函數，不在matlab的標准庫里，這個圖也是明顯用了3個subplot畫的
如果你想運行這個，請去作者推薦的
http://mirlab.org/jang/books/dcpr/introMatlabProgram.asp?title=1-2%20Example%20Programs%20(%A6p%A6%F3%A8%FA%B1o%B5{%A6%A1%BDX)
下載example就可以了.