基于动态时间规整（DTW）的孤立字语音识别matlab 代码

用matlab实现的语音识别，用的是dtw算法，希望对大家有帮助 http://www.99pan.com/Invite?uid=171324

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。

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？

【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

soft-DTW 动态时间规整(DTW)的Python实现

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关于DTW的matlab代码 匹配图形的计算方法

语音识别中dtw算法详解,用于声纹识别时非常有用

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