dtw算法实现

⑴ 基于单片机的特定语音识别的DTW算法 怎样用C语言实现 跪求！

建议，非特定人语音识别芯片 LD3320，
或者索性 思索语音识别模块V280，已经开发完毕，直接可以用了。

⑵ DTW算法程序最终输出的D（n,m）是一个距离还是一个矩阵

是一个方阵

⑶ matlab中的特定人语音识别算法DTW算法的应用例程

语音识别原理

语音识别系统的本质就是一种模式识别系统，它也包括特征提取、模式匹配、参考模式库等基本单元。由于语音信号是一种典型的非平稳信号，加之呼吸气流、外部噪音、电流干扰等使得语音信号不能直接用于提取特征，而要进行前期的预处理。预处理过程包括预滤波、采样和量化、分帧、加窗、预加重、端点检测等。经过预处理的语音数据就可以进行特征参数提取。在训练阶段，将特征参数进行一定的处理之后，为每个词条得到一个模型，保存为模板库。在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音参数，生成测试模板，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。后续的处理过程还可能包括更高层次的词法、句法和文法处理等，从而最终将输入的语音信号转变成文本或命令。

DTW算法原理

DTW是把时间规整和距离测度计算结合起来的一种非线性规整技术，它寻找一个规整函数im=Ф(in)，将测试矢量的时间轴n非线性地映射到参考模板的时间轴m上，并使该函数满足：

D就是处于最优时间规整情况下两矢量的距离。由于DTW不断地计算两矢量的距离以寻找最优的匹配路径，所以得到的是两矢量匹配时累积距离最小所对应的规整函数，这就保证了它们之间存在的最大声学相似性。

DTW算法的实质就是运用动态规划的思想，利用局部最佳化的处理来自动寻找一条路径，沿着这条路径，两个特征矢量之间的累积失真量最小，从而避免由于时长不同而可能引入的误差。

⑷ 翻译 。成英文的。。。。

随着时代的发展，人们越来越注重生活的品质。便捷时尚成为当代人们的追求目标。现在,语音信号处理的技术趋于完善,语音识别技术的应用有两个发展方向:一个是大词汇量连续语音识别系统,主要应用于计算机的听写输入等;另一个是小型化﹑便携式语音模块的应用,如手机的拨号﹑汽车设备的语音控制等方面的应用,这些应用大多都需要使用硬件实现。

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.

在此次课程设计中，我们引用现今较为成熟的语音信号处理技术，设计一个简单的非实时语音信号识别系统。其主要技术指标是识别率和计算量,其关键是特征参数的提取和模式识别方法。测试模板将预先录制好的0－9的语音文件用按键方式输入，经过A/D转换芯片0809后转化为数字信号，在单片机AT89C52中，先用端点检测将语音中有用的语音部分提取出来（即将头部和尾部的静音部分除掉），然后用LPC算法提取语音信号的特征参数，进行动态归整(DTW算法)后与模板库里面的标准语音作比较，最后将识别结果进行D/A转化后播放出来。 本文将以一个能识别数字0～9的语音识别系统的实现过程为例，阐述了基于DTW算法的特定人孤立词语音识别的基本原理和关键技术。其中包括对语音端点检测方法、特征参数计算方法和DTW算法实现的详细讨论，最后给出了在Matlab下的编程方法和实验结果。

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中实现DTW算法，语句中的t,r代表什么

t和r是当你引用这个dist函数的时候，传的参数

⑹ dtw算法在语音识别系统的应用，

DTW是动态时间规整算法，在语音识别系统中通常用于特定人识别，特定人识别即A用户使用这个语音识别系统，B用户使用就会出现语音识别出错或无法识别的现象。
DTW在语音识别系统中，是一个需要用户事先训练的系统。从操作方面上，首先需要训练，对需要控制的命令录制对应的语音；使用时只要说出与训练时同样的语音命令，即可出现识别结果，实现声控。

DTW在语音识别系统中充当数据匹配比对模块。语音识别系统首先采集用户的语音，经过端点检测，找出用户的有效语音而把其他非语音段给删除；然后经过MFCC特征提取，得到用户声音的特征，最后进入DTW，进行欧式距离的比对，距离最小对应的模板，即为识别结果。

希望以上信息对你有所帮助。

⑺ matlab匹配问题 dtw算法

我看了一下你的链接和程序.
这是你没定义dtwOptSet,当然dtw和dtwOptSet都是作者自定义的函数，不在matlab的标准库里，这个图也是明显用了3个subplot画的
如果你想运行这个，请去作者推荐的
http://mirlab.org/jang/books/dcpr/introMatlabProgram.asp?title=1-2%20Example%20Programs%20(%A6p%A6%F3%A8%FA%B1o%B5{%A6%A1%BDX)
下载example就可以了.