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语音识别中的两种特征提取方法lpcc和mfcc，还有一个是文本无关的识别算法dtw，另外还有一个是预处理消噪部分的。共享一下，这些都是我调试过的，好用。-Speech Recognition two feature extraction methods and mfcc lpcc. There is a text-independent recognition algorithm dtw, in addition to a pretreatment is part of the noise so
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在DSP TMS320VC5402上实现的语音识别算法，使用代数汇编编程，编译器为CCS2.2。使用LPCC算法提取语音特征，DTW算法进行特征匹配-TMS320VC5402 DSP in the realization of speech recognition algorithm, the use of algebraic compilation of programming, compiler for DSP. LPCC Features extraction algorithm to u
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动态时间规正算法，用于语音识别，模式匹配等，在matlab环境下使用-Dynamic time warping algorithm for speech recognition, pattern matching, etc., in the matlab environment
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研究了将语音识别中的 ( 动态时间规整) 算法用于声纹鉴别的技术。通过引入
DTW Dynamic Time Warping,
, 由所给的有限个样本建立最大相似于样本点的样本域, 计算被测样本的相似度。该算法提高了语
“样本域”的概念
音鉴别( 区分不同发音者) 的效率。有限人数的实验结果显示该算法辨伪率为 ( 人次) , 识别率 (98.75 400 81~93 80
人次) 。-Will be studied in speech recognition (dynamic
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dtw文件是运用DTW算法实现安静环境下语音识别的。其中vad.m是端点检测程序；lpc.m是计算LPC参数的程序；lpc21lpcc.m是计算LPCC参数的程序；mfcc.m是计算MFCC参数的程序；dtw.m是实现经典DTW算法的程序；dtw2.m是实现高效DTW算法的程序，testdtw.m是最终测试程序，其中可以通过改变其中的特征参数名选择不同的特征参数。-dtw file DTW algorithm is to use speech recognition in quiet envir
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dtw0文件是运用DTW算法实现噪声环境下语音识别的。其中vad.m是端点检测程序；lpc.m是计算LPC参数的程序；lpc21lpcc.m是计算LPCC参数的程序；mfcc.m是计算MFCC参数的程序；dtw.m是实现经典DTW算法的程序；dtw2.m是实现高效DTW算法的程序，testdtw.m是最终测试程序，其中可以通过改变其中的特征参数名选择不同的特征参数。-dtw0 file DTW algorithm is to use speech recognition in noisy env
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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。在本部分的设计中，则主要完成语音识别的模式匹配算法部分的软件实现。 -First with the endpoint detection of speech to voice some of the useful extracted from the (soon to mute som
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该源码为语音识别实验平台，算法为DTW+梅尔倒谱系数，并且包含录音函数，方便大家在此平台进行语音识别算法研究。-The source test platform for speech recognition, the algorithm for the DTW+ Mel cepstrum, and includes recording function, we facilitate a voice in this platform
Recognition Algorithm.
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本系统是用c语音编写的基于dtw算法的语音识别系统-The system is written in c voice dtw algorithm based speech recognition system
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两种不同的语音识别算法---动态时间伸缩算法(DTW)和隐马尔科夫模型(HMM),.doc-Speech recognition algorithm in two different dynamic time stretching algorithm--- (DTW) and Hidden Markov Model (HMM),. Doc
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一个基于DTW算法的语音识别的C语言识别，可以识别孤立词，相信对大家有用。-A DTW-based speech recognition algorithm in C language recognition, you can identify isolated words, I believe that to be useful.
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mfcc特征提取， dtw匹配，老外写的，值得学习。- feature extraction, including MFCC and HFCC features, widely used in
speech recognition
* a simple DTW (dynamic time warping) pattern matching algorithm which
also can be used for recognition
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在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）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，用于孤立词识别。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算法仍然得到广泛的应用。-In isolated word speech recognition, the mos
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摘 要：本论文主要研究了语音识别的基本原理,对语音识别系统的构成进行分析处理,其中包括预处理、特征参数提取、建立模块库、识别匹配几大部分。预处理又包括语音采样、预加重、加窗（汉明窗）、端点检测；特征提取的参数是梅尔频率倒谱系数MFCC。
该语音系统采用的是动态时间伸缩算法(DTW)，研究对象是特定人的语音识别，并在MATLAB平台上实现。为了进行后续研究，首先使用电脑中的录音系统录制了阿拉伯数字0—9的语音文件，并转化成 “.wav”格式的文件。-Abstract: This thesis
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