基于DTW改进算法的孤立词语音识别仿真
基于改进DTW的机器人语音指令识别系统研究
基于改进DTW的机器人语音指令识别系统研究胡亚洲;王新民;曹江涛【摘要】Dynamic Time Warping (DTW)is a kind of classical algorithm in speech recognition system.Because of the simple and valid,DTW method has been widely used in speech recognition,especially for the recognition of isolated word.In order to achieve the purpose of increasing the recognition rate and recognition speed of robot voice recognition system,an improved DTW speech recognition algorithm is performed here.Improved voice endpoint detection and improved DTW algorithm simulation experiment has been presented in this proposed identification algorithm in MATLAB 7.0,the experimental results show that the proposed method can improve the recognition rate and reduce the recognition time.Finally,the algorithm is transplanted to the robot,in a quiet environment the practical application turns out that the robot can quickly identify the content of the speech.In conclusion,the improved speech recognition algorithm can effectively improve the recognition rate and recognition speed.%动态时间规整(Dynamic Time Warping)是语音识别中的一种经典算法,该算法简单有效,在实现孤立词识别系统中得到了广泛的应用.为了提高机器人语音识别系统的识别率和识别速度,文中采用了一种改进的DTW语音识别算法.在MATLAB 7.0环境下,对改进的语音端点检测和改进的DTW算法进行仿真实验,实验证明改进的算法提高了识别率,并且减少了识别所用的时间;将该算法移植到机器人上,在安静的环境下进行试验,结果表明机器人能准确而又快速地识别语音内容.最后,得到了改进的语音识别算法能够有效提高识别率和识别速度的结论.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2013(023)007【总页数】4页(P70-72,76)【关键词】孤立词语音识别;动态时间规整;语音端点检测【作者】胡亚洲;王新民;曹江涛【作者单位】西北工业大学自动化学院,陕西西安710129;西北工业大学自动化学院,陕西西安710129;辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁抚顺113001【正文语种】中文【中图分类】TP310 引言近年来，语音识别理论研究飞速发展，其相应的现实应用大大地提高了人们的工作效率和生活质量。
基于DTW的孤立词说话人识别研究
基于DTW的孤立词说话人识别研究作者：李冰程建政刘康程利来源：《数字技术与应用》2013年第10期摘要：利用遗传算法优越的全局搜索能力对传统DTW算法进行改进，重点研究遗传动态时间规划算法（GA_DTW）的实现机理、编码方式、适应度函数设计、种群初始化、选择机理、交叉运算、变异操作和终止策略。
实验结果表明，在孤立词的说话人识别上，该算法具有识别率更高、耗时更少的优点。
关键词：说话人识别 DTW GA_DTW中图分类号：TN912.3 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）10-0098-02在孤立词语音识别中，DTW（动态时间规整）是一个经典算法。
它将时间规整和欧式距离相结合，通过局部最优解，使两个特征矢量之间的累积失真量最小。
本文将遗传算法用于DTW中，从全局角度出发，使整个系统的识别效率大大改善。
1 DTW的基本原理假设参考模板特征矢量序列为，输入测试语音特征矢量序列为，其中，DTW就是要寻找时间规整函数m=w（n），把测试模板的时间轴n非线性映射到参考模板的时间轴m，并满足[1]：（1）式中，是第n帧测试矢量和第m帧参考矢量的距离测度，一般这个距离测度采用欧氏距离的平方，如式2：（2）其中，，Q是特征矢量维数。
实际应用中，DTW采用动态规划技术实现最优化算法，w （n）被限制在一个平行四边形内如图1，其一条边的斜率为2，另一条边的斜率为1/2。
规整函数的起始点为（1，1），终止点为（N，M）。
DTW算法用简单的局部路径限制，使沿路径的累积距离最小，其动态搜索的空间并不是整个矩形网格，而是局限于平行四边形区域内，许多点达不到，因此，本文采用基于遗传算法的动态时间规划算法（GA_DTW）用全局搜索能力来寻找最佳匹配路径[2]。
2 GA_DTW算法机理设参考模板为：R={R（1），R（2），…，R（m），…，R（M）}，测试模板为：T={T （1），T（2），…，T（n），…，T（N）}，R与T间的总失真距离表示为D[R，T]，为使两模板的相似度较高，失真距离越小越好[3]。
基于DTW算法语音识别系统的仿真及DSP实现
ｍｅ ｎ ｔ ｓ ａ ｎ ｄ ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｄ ｅ ａ ｇ ｏ ｏ ｄ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｎ ｃ ｅ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ．
【 Ｋ ｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ 】Ｄ Ｔ Ｗ；ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ｌ ａ ｓ ｕ ｂ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ； Ｄ Ｓ Ｐ； ａ ｕ ｄ ｉ ｏ ｃ ｈ ｉ ｐ
ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ． Ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ， ｔ ｈ ｅ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌ ｓ ｕ ｂ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｉ ｎ ｒ ｆ ｏ ｎ ｔ ｅ ｎ ｄ ｄ ｅ ｎ ｏ ｉ ｓ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ， ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｃ ａ ｒ ｒ ｉ ｅ ｄ ｏ ｎ ｂ ｙ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ ， ａ ｎ ｄ ａ ｋ ｉ ｎ ｄ ｏ ｆ ｉ ｓ ｏ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｉ ｓ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｅ ｄ ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ｉ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ １ ６ ｄ ｉ ｇ ｉ ｔ ｌ ａ ｓ ｉ ｎａ ｇ ｌ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｏ ｒ ｎ ａ ｍｅ ｄ Ｔ ＭＳ ３ ２ ０ ＶＣ ５ ５ ０ ９ ． Ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｃ ａ ｎ ｍｅ ｅ ｔ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｌ— ａ ｔ ｉ ｍｅ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｒ ｅ ｑ ｕ ｉ ｒ ｅ —
基于DTW的孤立词语音识别研究
２０
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式 中 ａ为 预 加 重 系 数 ， ａ取 值 为 ０ ９ １ ０之 间 的数 ， ．一 ．
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般 取 值 为 ｄ一０ ９ 。 ．５ 语 音 处 理 中 的窗 是 与短 时 分 析 紧 密 联 系 的 ， 加 窗 的 而
图 ２ 数 字 … 的 端 点 检 测 结 果 ３’
语 音 信 号 的特 征 参 数 主 要 有 ： 量 、 度 、 零 率 、 能 幅 过 频 谱 、 谱 和 功 率谱 等 ， 常 用 的特 征 提取 方法 有 ： 性 预 测 倒 其 线
倒 谱 参 数 Ｉ ＣＣ和 Ｍｅ 倒 谱 系 数 ＭＦ Ｃ。线 性 预 测 倒 谱 Ｐ ｌ Ｃ 参数 Ｌ Ｃ Ｐ Ｃ是 从 人 的发 声 模 型角 度 出发 ， 用 线 性 预 测 编 利
图5放宽起始点后的区域限制在放宽端点限制的dtw算法中累计距离矩阵中的元素1212132131不是根据局部判决函数计算得到的而是直接将帧匹配距离矩阵的元素填入自动从其中选择最小的一个作为起点对于终点也是从放宽终点的允许范围内选择一个最小值作为参考模式和测试模式的匹配距离
第１卷 第２ １ 期
２ １年 ２ ０２ 月
明显 。
从 包 含语 音 的 一段 信 号 中 确 定 出 该 语 音 的起 始 点 及
终 止 点 的 过 程 为 语 音 端 点 检 测 。在 孤 立词 识 别 中 ， 定 单 确 词 语 音 信 号 的起 始 端 点 可 以 减 少 量 的 计算 ， 高语 音 识 别 提 的 效 率 。 目前 常 用 的 端 点 检 测 的 方 法 有 短 时 能 量 、 时 过 短 零 率 和 双 门 限 端 点 检 测 等 方 法 。图 ２是数 字 “ ” 端 点 检 ３的 测 结 果 ， 中红 色 线 为 检 测 到 的 语 音 信 号 起 始 点 和 终 止 其
孤立词语音识别系统的实现
孤立词语音识别系统的实现
引言
在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用动态时间规整(Dynamic Time Warping，DTW)算法，该算法解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现最早、较为经典的一种算法。
用于孤立词识别，该算法较现在比较流行的HMM 算法在相同的环境条件下，识别效果相差不大，但HMM 算法要复杂的多，这主要体现在HMM 算法在训练阶段需要提供大量的
语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW 算法的训练中几乎不需
要额外的计算。
所以在孤立词语音识别中，DTW 算法仍得到广泛的应用。
本
系统就采用了该算法。
系统概述
语音识别系统的典型实现方案如图1 所示。
输入的模拟语音信号首先要进行预处理，包括预滤波、采样和量化、加窗、断点检测、预加重等。
语音信号经过预处理后，接下来重要的一环就是特征参数提取，其目的是从语音波形中提取出随时间变化的语音特征序列。
然后建立声学模型，在识别的时候将输入的语音特征同声学模型进行比较，得到最佳的识别结果。
硬件构成系统构成
这里采用DSP 芯片为核心(图2)，系统包括直接双访问快速SRAM、一路AlDC／一路DAC 及相应的模拟信号放大器和抗混叠滤波器。
外部只需扩展FLASH 存储器、电源模块等少量电路即可构成完整系统应用。
系统主要功能模块构成
语音处理模块采用TI TMS320VC5402，其主要特点包括：采用改进的哈。
基于DTW改进算法的孤立词识别系统的仿真与分析
(
引言
.!/ 是把时 间 规 整 和 距 离 测 度 计 算 结 合 起 来
［ %］ ， 它利用动态时间伸缩算 的一种非线 性 规 正 技 术
法有效地解决了孤立词识别时说话速度不均匀的难 题， 是语音识别 中 较 为 经 典 的 一 种 算 法。 由 于 算 法 较易实现， 对硬件要求也不高， 因此广泛用于小词汇 量孤立词语音识别和小词汇量连接词语音识别系统 中。 但 是， .!/ 算 法 对 端 点 检 测 的 精 度 依 赖 性 较 大， 而且运算量较大。笔者对 .!/ 算法进行了深 入 研究， 提出了一种改进的端点检测算法， 同时采用了 一种改进的 .!/ 算法进行了仿真。仿真数据表 明， 改进的算法能有效 的 减 少 识 别 时 间 和 存 储 量， 提高 系统性能。
图’ 传统端点检测算法的检测结果
由此可以 得 出 对 % 和 $ 长 度 的 限 制 条 件， 如 （)）和 （*）所 示， 当 不 满 足 这 两 个 条 件 时， 认为这两 者差别实在太大， 无法进行动态弯折匹配。 !% ( $ ! ’ （)） （*） !$ ( % ! ! 在 ! 轴上的每一帧不需要与 & 轴上的每一帧进 行比较， 而只与 & 轴上相邻的部分帧进行比较。 对于 虽然所要比较的 & 轴上的帧数不 ! 轴上每前进一帧， 同， 但弯折特性是一样的， 累积距离是由下式实现的： （ (， （ (， ［’ （ ( ( "） ， ’ ) ）& * ) ）# +,（ ( ( "， ， ’ ) ( "） （ ( ( "， ］ ’ ) ( !） 由于 ! 轴上每前进一帧， 只需要用到前一列的 累积距离， 所以只需要两个列矢 量 ’ 和 * 分 别 保 存 前一列的累积距离和 计 算 当 前 列 的 累 积 距 离， 而不 用保存整个距离矩阵。 这样就可以实现减少存储量 和存储空间的目的。 ! ;!
基于改进DTW的机器人语音指令识别系统研究
ｉ ｓ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍｅ ｄ ｈ ｅ ｅ． ｒ Ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｄ ｅ ｖ ｏ ｉ ｃ ｅ ｅ ｎ ｄ ｒ ＇ ｏ ｉ ｎ ｔ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｄ ｅ ＤＴＷ ｌｇ ａ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｘ ｐ ｅ ｉｍｅ ｒ ｎ ｔ ｈ ａ ｓ ｂ ｅ ｅ ｎ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ｉ ｎ ｈｉ ｔ ｓ ｐ ｒ ｏ — ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｉ ｄ ｅ ｎ ｉ ｔ ｉｃ ｆ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ ｌｇ ａ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｉ ｎ Ｍ ＡＴ ＬＡＢ ７． ０， ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｈａ ｔ ｔ ｈｅ ｔ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｄ ｅ ｍｅ ｈｏ ｔ ｄ Ｃ ｎ ａ ｉ ｍｐ ｏｖ ｒ ｅ ｔ ｈ ｅ ｅｃ ｒ ｏ ｇ ｎｉ ｉ ｔ ｏ ｎ ｒ ａ ｔ ｅ
胡亚洲 ， 王新 民 ， 曹江涛
（ １ ． 西 北工业 大 学 自动化 学院 ， 陕西 西安 ７ １ ０ １ ２ ９ ； ２ ． 辽 宁石 油化 工大 学 信 息与控 制工程 学 院 ， 辽宁 抚顺 １ １ ３ ０ ０ １ ）
摘 要： 动态 时 间规 整 （ Ｄ ｙ ｎ ａ ｍ ｉ ｃ Ｔ ｉ ｍ ｅ Ｗａ ｒ ｐ ｉ ｎ ｇ ） 是语音 识别 中 的一 种经 典算 法 ， 该算 法 简 单有 效 ， 在实 现 孤立 词识 别 系 统
基于改进型DTW算法和MFCC的语音识别
中 图分 类 号 ： ＴＮ９ １ ２ ． ３ ； ＴＰ ３ ９ ２ ． ４ ２
语 音识别 是通 过机 器识别 将 语音 信号 转变 为相应 的文本 或 命令 的技 术 ， 属 于多 维 模 式识 别 和 智 能 接 口的范 畴［ １ － ２ ３ ． 近年来 ， 语音 识别 研究 取得 了广 泛关 注和 显著 进步 ， 其 中小码 本 的孤立 词语 音识 别 系统 识别 率高， 在 工业命 令控 制 、 个人信 息 确认及 个人 移动 通信 呼 叫等应 用场 合具 有广 阔前 景 ］ ． 孤立 词语 音 识别
第２ ９卷 第 １期
２ ０ １ ４年 ３月
安
徽
工
程
大
学
学
报
Ｖｏ １ ． ２ ９ ． Ｎｏ ． １
Ｍａ ｒ ．， ２ Ｏ１ ４
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ａｎ ｈ ｕ ｉ Ｐ ｏ ｌ ｙ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｃ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ
文章 编 号 ： １ ６ ７ ２ ２ — ４ ７ ７ （ ２ ０ １ ４ ） ０ １ — ０ ０ ５ ３ — ０ ５
系统 的识 别单 元是 孤立 发音 的单 词 ， 在 训练 阶段 熟悉 和 记忆 说 话人 的语音 特 征 ， 建 立 参 考模 板 库 ， 在 识 别 阶段 通过 比对 测试将 具 有最 大声 学相似 性 的模板 作 为输 出结果 ［ ６ ］ ． 为 了提 高 系统 的识别 率 和识别 速 度 ， 并
孤立词语音识别系统的识别单元是孤立发音的单词在训练阶段熟悉和记忆说话人的语音特征建立参考模板库在识别阶段通过比对测试将具有最大声学相似性的模板作为输出结果dynamictimewarpingmfcc梅尔频率倒谱系数melfrequencycepstrumcoefficien进行改进基于matlab环境下的实验表明该系统对于来自不同地域的语音具有较高识别水平910
一种基于DTW的孤立词语音识别算法
一种基于DTW的孤立词语音识别算法张军;李学斌【期刊名称】《计算机仿真》【年(卷),期】2009(0)10【摘要】针对动态时间规整(DTW)对孤立词端点检测准确性过度依赖的问题,针对上述问题,采用放宽端点和限定动态规整计算范围结合的算法,不仅更准确的放松前后端点降低端点检测的敏感度,而且结合对动态规整计算范围的限定,减少计算量,提高执行效率.分别测试了基于传统DTW算法的识别率和改进后DTW算法的识别率.实验结果表明,改进后的算法.能有效提高孤立词识别率.%The result of isolated word recognition of the DTW depends much on the accuracy of endpoint detection. In order to reduce the influence, a modified method of endpoint detection, for relaxing the endpoint of speech signals combining with the dynamic rule computing range restriction is proposed to overcome this disadvantage. It can not only more accurately relax the forward and back endpoint to reduce its sensitivity, but also reduce the amount of calculation and improve the performance with the dynamic rule computing range restriction. Compared the traditional DTW with modified DTW algorithm, the results show that the modified algorithm can provide a better performance in the speech recognition rate.【总页数】5页(P348-351,364)【作者】张军;李学斌【作者单位】北京化工大学信息科学与技术学院,北京100029;北京化工大学信息科学与技术学院,北京100029【正文语种】中文【中图分类】TN912.3【相关文献】1.基于DTW和EMD的孤立词语音识别研究 [J], 徐必伟;苏成利;杨微;曹江涛2.一种新的基于DTW的孤立词语音识别算法 [J], 周炳良;邓立新;洪民江3.基于DTW改进算法的孤立词语音识别仿真与分析 [J], 杨熙4.基于DTW改进算法的孤立词语音识别仿真 [J], 刘静;王儒;曲金玉;李东荣5.基于DTW的孤立词语音识别系统设计 [J], 叶硕;彭春堂;杜珍珍;贺娟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
毕业设计(论文)-基于dtw模型的语音识别[管理资料]
![毕业设计(论文)-基于dtw模型的语音识别[管理资料]](https://img.taocdn.com/s3/m/2550eac383c4bb4cf6ecd1ea.png)
2)自然保护区监测信息无线传输技术与方法研究。最佳频点选择，组网方式，图上作业，机站选点，天线类型，实验设备选型等。
3)自然保护区监测信息数据格式及DSP芯片开发技术研究。与华为等开发商合作进行专用设备的设计与开发等。
4)重点保护动物自动跟踪技术研究。监测设备之间的配合，待机与激活状态的自动切换等。
DTW算法基于动态规划（DP）的思想，解决了孤立词发音长短不一的模板匹配问题。文中还针对动态规划的不足提出了改进。
关键词：语音识别DTWMATLAB动态规划
Voice-Identification Based on DTW Model
Dan Peng
(Dept. of Computer and Information Science,SouthwestForestryCollege,Kunming, Yunan, 650224,China)
2
语音识别：语音识别（Speech Recognition）重要是指让机器听懂人说的话，即在各种情况下，准确的识别语音的内容，从而根据其信息，执行人的各种意图或执行特定的任务[12]。
基于DTW和EMD的孤立词语音识别研究
(1.SchoolofInformationandControlEngineering,LiaoningShihuaUniversity,FushunLiaoning 113001,China; 2.Liaoning EquipmentManufacturing Vocationaland TechnicalCollege,ShenyangLiaoning 110000,China)
referencetemplateandthetemplatetobe measuredisusedastherecognitionresult.Thesimulationresultsshowthatthe
proposedalgorithmcanimprovetherecognitionefficiencyofspeechandtheaccuracyofrecognition. Keywords: Speechrecognition;Empiricalmodedecomposition;Dynamictimewarping;Isolatedwordrecognition
timezerocrossingrateandshort���t���imeenergyareusedtodetecttheendpointdetectionofspeechsignal.Afterthespeechfeature parametersareextracted,thespeechsignalis matched withthereferencetemplate.Finally,theshortestpathbetweenthe
第38卷 第1期 2018 年 2 月
基于DTW改进算法的孤立词语音识别仿真
基于DTW改进算法的孤立词语音识别仿真刘静;王儒;曲金玉;李东荣【摘要】为提高识别率和识别效率,采用双门限过零率和短时能量作为端点检测的依据,提取Mel 频率倒谱系数作为语音特征参数,并使用DTW算法进行模式匹配.由于传统DTW算法计算量大,所以采用局部路径约束和区域约束进行改进,并用Matlab对改进后的DTW算法进行了仿真.实验证明该算法对孤立词语音识别能够达到较好的识别结果.【期刊名称】《山东理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(027)001【总页数】4页(P63-66)【关键词】孤立词;语音识别;Matlab;DTW【作者】刘静;王儒;曲金玉;李东荣【作者单位】山东理工大学交通与车辆工程学院,山东淄博255091;山东理工大学交通与车辆工程学院,山东淄博255091;山东理工大学交通与车辆工程学院,山东淄博255091;山东理工大学交通与车辆工程学院,山东淄博255091【正文语种】中文【中图分类】TP391.42语音识别研究开始于20世纪50年代,贝尔实验室的Davis等人研制了特定说话人孤立数字识别系统［1］.20世纪60年代末,RAC实验室的Martin等人开始研究语音信号时间尺度不统一的解决办法,开发了一系列的时间规正方法,明显地改变了识别性能［2］.1972年,Sakoe提出了DTW算法,DTW是把时间归正和距离测度计算结合起来的一种非线性归正技术,也是语音识别中一种很成功的匹配算法,掀起了语音识别研究的热潮［3］.孤立词语音识别是语音识别的一个重要研究领域,不仅比连续语音识别灵活性好,而且具有很高的应用价值［4］,主要应用于自动控制,如驾驶、机器人操纵、仪器设备操纵及收集拨号、智能玩具、家用电器操纵,尤其当人手已被占用或无法使用的情况下,进行声音控制可以起到不可替代的作用.本系统基于Matlab软件,系统主要功能有语音信号的采样及量化、预处理、端点检测、特征提取、训练和识别,系统的开发流程如图1所示.1.1 采样及量化Matlab软件运用wavrecord函数可进行语音录制,应用wavread函数读取录制好的wav语音文件,采样频率为8k Hz.为了处理方便,先将信号进行幅度归一化处理,运用命令x=x/max(abs(x))便可实现.1.2 预处理1)预加重经过采样和量化过程后,还要对语音信号进行预加重［2］.预加重用具有6dB/倍频程提升高频特性的预加重数字滤波器实现,其计算公式为式中,u=0.95,预加重后的信号在分析处理之前要进行去加重处理,即加上―6dB/倍频程下降的频率特性来还原成原来的特性.数字“6”预加重后的波形如图2所示. 2)加窗分帧为了得到短时的语音信号,要对语音信号进行加窗操作.本系统采用可以有效克服泄漏现象的汉明窗,汉明窗公式为数字“6”加窗分帧后的波形如图3所示.1.3 端点检测语音的端点检测就是确定语音的起点和终点,从语音信号中排除无声段［5］,常用的检测参数有短时能量和短时过零率等［6］.本文采用双门限端点检测算法,利用短时能量来检测浊音,利用短时过零率来检测清音,两者配合以实现可靠的端点检测.1)短时能量分析由于短时能量是对信号进行平方运算,人为增加了高低信号之间的差距,因此采用短时平均幅度来表示能量的变化［7］.短时能量的计算公式为3)检测语音起点和终点用短时平均过零率区分无声和清音在有些情况下不是很可靠［8］,本文采用双门限端点检测法,将门限提高一些,这对于清音的影响不大,而在无背景噪声的情况下,无声段将不会穿越这一提高的电平,因此可以正确区分清音段和无声段.首先根据浊音情况下的短时平均幅度参数的概率密度函数P(M|V)确定一个阈值参数MH,MH= min(M1,max(M)/4).根据MH可判定输入语音的前后两个点A1和A2,但语音的精确起点还要在A1之前和A2之后仔细查找.再设定一个较低的阈值参数ML,由A1点向前找,当短时平均幅度由大到小减至ML时,可以确定B1点.类似地,可以确定B2点.在A2和B2之间仍能肯定是语音段.数字“6”的端点检测结果如图4所示.1.4 特征提取特征提取是语音识别的一个重要步骤,本系统采用Mel频率倒谱系数(MFCC,Mel-Frequency Cepstral Coefficients)进行特征提取.Mel频率表示公式为Mel滤波器组如图5所示,MFCC倒谱系数的计算过程如图6所示.先将信号进行预加重和汉明窗处理,然后进行短时傅里叶变换得到其频谱.求出频谱平方,即能量谱,再用24个带通滤波器进行滤波,得到功率谱.将每个滤波器的输出取对数并进行反离散余弦变换,得到15个MFCC系数,MFCC系数计算公式为用公式(7)求一阶和二阶差分参数,得到相应的动态特征.1.5 模板匹配在孤立词语音识别中,最为简单有效的方法是采用DTW算法,该算法基于动态规划(DP)的思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题,是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法［9］.假设参考模板的特征矢量序列为输入语音特征矢量序列为DTW算法就是要寻找一个最佳的时间归正函数,使待测语音的时间轴j非线性地映射到参考模板的时间轴i上,使总的累计失真量最小.设时间归正函数为式中,N为路径长度,c(n)表示第n个匹配点对是由参考模板的第i(n)个特征矢量与待测模板的第j(n)个特征矢量构成的匹配点对.两者之间的距离称为局部匹配距离.DTW算法就是通过局部最优化的方法实现加权距离总和最小,即式中为加权函数.为了提高识别速度,给时间规正函数如图7(a)所示的局部路径约束和如图7(b)所示的平行四边形区域约束Reg.平行四边形有两个位于(1,1)和(N,M)的顶点,相邻两条边的斜率分别为2和1/2.求累计距离的递推公式为式中对于图7(a)所示的局部路径,一般取距离加权值为Wn(1)=Wn(3)=1,Wn(2)=2. 程序运行后,首先读入wav文件,用vad函数对其进行端点检测,用mfcc函数获得其MFCC参数,并保存语音部分的MFCC参数到参考模板的结构数组ref(i).mfcc 中或测试模板的结构数组test (i).mfcc中.在模板匹配阶段,计算所有测试模板和参考模板之间的距离,保存到矩阵中,将最后的匹配分数用min函数找到最小值对应的模板.表1为测试语音与标准模板库之间的匹配矩阵,图中行表示数字“1～10”的标准模板库,列表示数字“1～10”的测试语音.语音样本“1～10”均和模板库中的模板“1～10”有最小的距离,因此具有较好的相似性,即都取得了较好的识别效果.本文在Matlab编程上实现了简单词的语音识别.DTW算法较HMM算法运算量小,在孤立词小词汇量的语音识别系统有着较为广泛的应用.实验结果证明,通过提高端点检测结果的准确率和运用改进的DTW算法,系统取得了较好的识别效果.后续可以通过完善语音数据库来提高模板搜寻匹配的效率和可靠性,通过改进语音识别算法来提高识别的精度和准确性.【相关文献】［1］韩纪庆,张磊,郑铁然.语音信号处理［M］.北京：清华大学出版社,2004.［2］杨曦,苏娟,彭勇群.孤立词语音识别系统的MATLAB实现［J］.微计算机信息,2007,23(3-1)：288-290.［3］吴黎明,王桂堂,吴正光.语音信号及单片机处理［M］.北京：科学出版社,2007.［4］彭辉,魏玮,陆建华.特定人孤立词的语音识别系统研究［J］.控制工程,2011,5(3)：397-400. ［5］朱蕊楠.车载蓝牙语音控制系统的语音识别算法研究与设计［D］.长春：吉林大学,2011. ［6］江官星,王建英.一种改进的检测语音端点的方法［J］.微计算机信息,2006,22(5-1)：138-139. ［7］刘志伟,卢文科.孤立词的语音识别［J］.微计算机信息,2011,27 (6)：181-182.［8］刘长明,任一峰,语音识别中DTW特征匹配的改进算法研究［J］.中北大学学报：自然科学版,2007,27(1)：37-40.［9］肖春华,黄樟钦,侯义斌,等.基于孤立词语音识别系统的DTW硬件实现［J］,微计算机信息,2010,26(11-2)：114-117.。
基于DTW算法的语音识别原理与实现
广州大学机械与电气工程学院数字语音信号处理基于DTW算法的语音识别原理与实现院系：机电学院电子与通信工程姓名：______________ 张翔_____________ 学号：_________ 2111307030 _________ 指导老师：________ 王态_______________ 完成日期：________ 2014-06-11 _________基于DTW算法的语音识别原理与实现［摘要〕以一个能识别数字0〜9的语音识别系统的实現过程为例，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镀技术。
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M at lab下的编程方法和实验结果.结果显示该算法可以很好的显示轻定人所报出的电话号码。
［关键字］语咅识别：端点检測：MFCC系数：DTW兀法Principle and Rea Ii zation of Speech Recognition Based on DTW AlgorithmAbstract With an example of the realization of a 0~9 identifiable speech recognition system, the paper described the basic principles and key technologies of isolated word speech recognition based on DTW algorithm, including method of endpoint detection, calculation of characteristic parameters, and implementation of DTW algorithm. Programming method under Matlab and experimental results are given at the end of the paper., and the results show that the algorithm can well display the phone number of the person reponed・Keyword speech recognition: endpoint detection: MFCC parameter: DTW algorithm—'引言自计算机诞生以来，通过语音与计算机交互一直是人类的梦想，随着计算机软硬件和信息技术的飞速发展，人们对语音识别功能的需求也更加明显和迫切。
基于DTW模型的孤立词语音识别算法实现研究
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中南人学硕．｝：论文
目录
目录 摘要……………………………………………………．．Ｉ ＡＢＳＴＲＡＣＴ．………．………………．……．…．…．…．………ＩＩ
第一章
绪论………………………………………………．１ １．１课题的研究背景与意义…………………………………．１ １．２国内外研究现状………………………………………．２ １．３论文研究的内容………………………………………．４
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ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ
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基于DTW和HMM的语音识别算法仿真及软件设计的开题报告
基于DTW和HMM的语音识别算法仿真及软件设计的开题报告一、研究背景与意义随着信息技术的不断发展，语音识别技术逐步成熟，逐渐应用到语音唤醒、人机交互、语音翻译、语音控制等各种领域。
目前，基于概率模型的语音识别技术已经占据主流，其中，基于DTW和HMM的语音识别算法是最为广泛应用的方法之一。
DTW是一种基于动态规划的模式匹配算法，其主要用于处理两个时间序列模式之间的相似性匹配问题。
而HMM则是一种统计模型，主要用于处理隐含在观测序列中的状态序列，其在语音识别中也有广泛的应用。
本研究旨在基于DTW和HMM算法，开发一种语音识别仿真系统，通过实现该系统，熟悉DTW和HMM算法的原理及应用，提高各种语音信号处理技术的算法实现水平，并为相关领域的研究提供支持。
二、研究内容与方案1.研究内容（1）DTW算法的原理及应用（2）HMM算法的原理及应用（3）基于DTW和HMM的语音识别算法（4）搭建语音识别仿真系统（5）语音信号传输与处理实现2.方案（1）理论研究通过查阅文献，了解DTW算法和HMM算法的原理及其在语音识别中的应用，熟悉相关基本概念和算法流程。
（2）算法设计基于理论研究的基础，设计基于DTW和HMM的语音识别算法，包括算法流程、数学模型及程序实现等。
（3）软件开发使用MATLAB等工具，搭建语音识别仿真系统，实现语音信号的生成、传输和处理等功能。
（4）实验验证通过模拟实验和实际语音识别测试，验证基于DTW和HMM的语音识别算法在不同情景下的稳定性和准确性，并对系统进行优化和改进。
三、预期成果（1）基于DTW和HMM算法的语音识别程序和仿真系统。
（2）语音识别测试数据和结果统计分析报告。
（3）相关算法的理论和应用研究论文。
四、研究进展目前，已经完成了阶段性的理论研究和算法设计工作，并搭建了部分语音识别仿真系统。
下一步，将继续完善语音信号传输和处理部分，进行实验验证和优化。
预计两个月内完成本研究任务。
基于DTW算法语音识别系统的仿真及DSP实现
基于DTW算法语音识别系统的仿真及DSP实现
陈锡锻;王瑞;肖雄;洪涛
【期刊名称】《电声技术》
【年(卷),期】2013(037)012
【摘要】DTW(Dynamic Time Warping)算法的实现简单有效,在孤立词语音识别系统中得到了广泛的应用.采用谱减法进行前端去噪处理,利用Matlab对语音识别系统进行了仿真,并设计了一种以16位数字信号处理器TMS320VC5509为核心的孤立词语音识别系统.实验结果表明,系统能满足实时性能要求,识别效果良好.
【总页数】4页(P66-69)
【作者】陈锡锻;王瑞;肖雄;洪涛
【作者单位】浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州310014;浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州310014;浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州310014;浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州310014
【正文语种】中文
【中图分类】TN912
【相关文献】
1.基于DTW/SVM的语音识别系统在DSP中的实现 [J], 李攀;杨玮龙;厉剑
2.基于语音识别系统中DTW算法改进技术研究 [J], 陈立万
3.基于DTW和HMM算法的语音识别系统对比研究 [J], 王苏敏;廖晶晶;赵秀鸟
4.基于非线性取值DTW算法的鲁棒性语音识别系统 [J], 张宇昕;丁岩
5.基于DTW算法的语音识别系统实现 [J], 吴晓平;崔光照;路康
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频率倒 谱 系数作 为语 音 特征 参 数 ， 并使用 Ｄ ＴＷ 算 法进 行 模 式 匹配． 由于 传 统 Ｄ ＴＷ 算 法 计 算 量 大， 所 以采 用局部 路 径约束 和 区域 约束进 行 改进 ， 并用 Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ对 改进后 的 ＤＴ Ｗ 算 法进 行 了仿 真． 实验证 明该 算 法对孤 立词 语 音识别 能够 达到 较好 的识别 结 果．
ｌ ａ ｒ ｇ ｅ ａ ｍ ｏｕ ｎｔ ｏ ｆ ｄａ ｔ ａ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎｇ ｐ ｒ ｏｃ ｅ ｓ ｓ ， Ｄ ＴＷ ａ ｌ ｇｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｉ ｓ ｉ ｍ ｐｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｂｙ ｕｓ ｉ ｎｇ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｃ ｏ ｎ—
第 ２ ７卷 第 １ 期
２ ０ １ ３年 １月
山 东 理 工 大 学 学 报（ 自 然 科 学 版）
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｓ ｈ ａ ｎ ｄ ｏ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ （ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｅｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ）
Ｖｏ １ ． ２ ７ Ｎｏ ． １
Ｊ ａ ｎ ．２ ０ １ ３
文章 编 号 ： １ ６ ７ ２ — ６ １ ９ ７ （ ２ ０ １ ３ ） ０ １ — ０ ０ ６ ３ — ０ ４
基于 Ｄ ＴＷ 改进 算 法 的孤 立词 语 音 识 别 仿 真
刘 静 ，王 儒 ，曲金 玉 ，李 东荣
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关键 词 ： 孤 立 词 ；语 音 识 别 ；Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ ； ＤＴ Ｗ
中图分类 号 ：： ＴＰ ３ ９ １ ． ４ ２
文献 标 志码 ：Ａ
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语音识 别研 究 开 始 于 ２ Ｏ世 纪 ５ Ｏ年 代 ， 贝尔 实
验 室 的 Ｄａ ｖ ｉ ｓ 等人研 制 了特定 说 话人 孤 立 数字 识 别 系统口 ］ ． ２ ０世 纪 ６ Ｏ年 代 末 ， Ｒ Ａｃ实 验 室 的 Ｍａ ｒ ｔ ｉ ｎ
器操 纵 ， 尤 其 当人手 已被 占用 或无 法使用 的情 况下 ， 进 行声 音控 制 可 以起 到不 可替 不 统 一 的解 决 办
法， 开 发 了一系 列 的时间 规正方 法 ， 明显 地改 变 了识 别 性 能＿ ２ ］ ． １ ９ ７ ２年 ， Ｓ ａ ｋ ｏ ｅ提 出 了 ＤＴ ｗ 算法 ， ＤＴ Ｗ
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