【语音识别】基于动态时间规整算法（DTW）实现中文语音识别系统含Matlab源码
1 简介
1、语音识别系统概述
语音信号是一种典型的非平稳信号，并且在录音过程中不免受到电噪音，呼吸产生的气流噪音以及录音环境下的突发噪音的影响，所以语音信号要经过预滤波、采样量化、分帧、加窗、预加重、端点检测等预处理过程后才可以进行下一步的特征征参数提取等工作。在接下来的语音训练阶段，我们将那些信号状态良好，携带噪声小且特征参数稳定的语音信号作为指定词条的模板，进而为每个词条创建一个模板并保存为模板库。在识别阶段，语音信号经过相同的通道生成测试模板，用相同的方法计算测试模板的特征参数后，将其与模板库模板的特征参数进行匹配，配分数最高的参考模板作为识别结果。
2、语音信号的录入
语音信号的采集方法有很多，鉴于该系统是在MATLAB上实现，且MATLAB本身提供了一定的音频处理函数，因此我们完全可以采用在MATLAB中先完成录音函数的编写，然后再结合windows自带的录音设备进行录音。录音得到的wav文件即是经过预滤波采样和量化的语音。利用soundview读所录入的文件时，会弹出一个GUI界面，并可以通过输出设备对所录语音进行回访，该GUI界面如图1所示。单击Play Again按钮可可回放，单击Done按钮可关闭界面。
3、语音信号的预加重
我们知道，对语音识别更有用的是语音的高频部分，而对于语音信号的频谱，通常是频率越高幅值越低。因此我们必须对语音的高频进行加重处理。处理方法是将语音信号通过一个一阶高通滤波器，即预加重滤波器，它不仅能滤除低频提升高频，还能很好的抑制50Hz到60Hz的工频干扰。尤其在短点检测之前进行预加重还可起到消除直流漂移、抑制随机噪声和提升清音部分能量的效果。预加重在Matlab中可由语句x=filter([1-
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