基于深度学习的噪声抑制与语音识别系统.zip 计算机专业，软件工程专业，通信工程大学生课程设计 自己大三的时候写的 适合大家做课程设计，写毕业设计也可以参考 基于深度学习的课程设计

动态时间规整DTW是语音识别中的一种经典算法。对此算法提出了一种改进的端点检测算法，特征提取采用了Mel频率倒谱系数MFCC，并采用计算量相对较小的改进的动态时间规整算法实现语音参数模板匹配，能够实现孤立词、特定人、小词汇量的语音识别，并用Matlab进行了算法仿真。试验结果表明，改进后的算法能够有效地提高系统对语音的识别率。

语音识别系统的硬件设计，可以参考下。

需要用到百度API开放平台 里的相关数据和API所以你在使用这套源码的前提条件是到百度AI开放平台zc账号。 不懂的可以百度一下，或者看我之前的这篇帖子[百度API实现语音合成 ] 顺便传一个 百度API接口Access Token获取源码，怕麻烦的朋友可以把源码改一下放进软件里。 语音识别功能： 百度API文档地址： ↓代码↓ 由于我现在电脑没有麦，就不演示截图了 注意把你获得的Token填入常量！！！ 临时语音文件会存在目录的Recording文件夹里

当今，机器人的发展越来越趋于智能化和人性化，语音是人和机器人之间交流的最自然、最方便的手段之一。语音识别的目的是通过语音，使机器了解人的意思从而执行相应的命令，完成相应的动作。实现了机器人的智能性和先进性。 基于以上机器人的发展方向，该设计制作了一个以凌阳单片机为核心的智能机器人软件系统。系统主要包括语音识别模块，语音播放模块以及机器人动作控制模块。该系统利用凌阳单片机在数字信号处理及语音处理方面的优越性，通过语音辨识技术，可以让机器人在语音指令控制下实现前进，后退，跳舞，发射以及连续发射飞盘等多种功能。

DFT的matlab源代码MFCC自动语音识别算法的实现 用于自动语音识别（ASR）的梅尔频率倒谱系数（MFCC）和动态时间规整（DTW）算法的Python 2.7实现。 方法 从.wav文件读取音频数据和采样频率 帧信号 将窗口功能应用于框架（默认值=汉明） 计算帧的DFT 计算每个DFT仓的周期图功率谱密度估计 应用梅尔频率滤波器组进行信号 对每个滤波器内的能量求和，并以10为底的对数 取每个滤波器的DCT 保持系数[1:13] 计算参考向量和输入向量的DTW最佳路径和欧式距离 去做 噪音门 预加重/提升 特征向量数据库 音频记录/播放（ audio.py ） 多线程MFCC提取 创建MFCC提取程序作为类？

matlab说话代码语音识别系统 这是关于使用MATLAB实现信号分析和语音识别系统。 特征 Speech_recognition_1.m 音频信号图 语音起点和终点检测 离散傅立叶变换 信号预加重 信号压缩（线性预测编码） Speech_recognition_2.m 特征提取（MFCC） 使用失真矩阵和动态规划的语音识别 数据 该项目中使用的数据是通过人工记录的。 “ 1、2、4、5、6”的声音分别录制了两次，分为2组。 重复录音主要用于语音识别部分，一组已知，用于测试以对语音进行分类。 结果 输出保存在./result目录中。 包括：信号波，DFT波，梅尔倒谱，点检测结果，识别结果。

matlab语音使用代码代码语音识别 语音识别项目 - 使用频谱分析和傅立叶变换将语音与保存的 .wav 文件正确匹配。 在这个项目中，我利用 MATLAB 和我对图像傅里叶变换的理解……将其转换为波形数据以分析波谱模式，将语音笔记与保存的扬声器文件进行比较。 注 - 要运行代码，请将所有文件下载到同一文件夹中并运行 PRACTICE.m。 现在你需要几个扬声器的音频文件，并重复 5 次他们说一个词。 此处使用的示例是“零”。 例如，现在将它们保存为“1s1”格式。 其中第一个数字声明说话者，最后一个数字声明重复编号。 报告将很快附上 - 等待大学访问。

我们记录一个人的声音进行语音识别，将其转换为数字形式进行分析。

【语音识别】基于DTW算法实现09数字和汉字语音识别含Matlab源码