基于DTW算法的语音识别

使用matlab编写的语音识别项目，可以进行实验，也可以在我的项目之上进行改进和改善。

在Qt上的语音识别，用Google识别引擎SpeechQt========一个基于Qt的简单的语音识别项目首先，语音识别要做三件事情1.记录用户的语音文件到本地2.将用户语音编码使用flac或者spe

引入帧跳跃的概念,从而改进了传统的端点检测算法和DTW算法,实现了一个改进的实时语音识别系统,并在计算机上进行了模拟仿真。实验结果表明,改进后的算法能有效提高孤立词的识别速度和识别精度。

在日常的生活中我们最经常使用的距离毫无疑问应该是欧式距离，但是对于一些特殊情况，欧氏距离存在着其很明显的缺陷，比如说时间序列，举个比较简单的例子，序列A：1,1,1,10,2,3，序列B：1,1,1,

自己编写的DTW算法（txt）在VC中实现

语音识别与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语

语音识别的Matlab代码，提取的特征为Mel频率倒谱系数，采用的方法为高斯混合模型

本文首先介绍了研究的孤立词语音识别系统，并针对片上系统进行了语音识别算法的选择。然后对基于语音帧的端点检测算法、线性预测编码倒谱系数LPCC算法和动态时间规整DTW算法进行了详细的分析和设计。对于新型

说话人识别源代码（DTW）

提取mfcc参数，用dtw进行说话人识别,识别效果好！