基于DTW算法的语音识别系统实现
嵌入式语音识别系统中的DTW在线并行算法
ｄ ｉ１ ．９ ９ ｊｉ ｎ １０ ・６ ５ ２ １ ． ３ ０ ６ ｏ：０ ３６ ／．ｓ ．０ １３ ９ ． ０ ０ ０ ．４ ｓ
Ｏｎ ｉ ｅ ｐ ｒｌ ｌｄ ｎ ｍｉ ｉ ｒ ｉ ｇ ａｇ ｒ ｈ ｆｒ ｌ ａａｌ ｙ ａ ｃ ｔ ｎ ｅ ｍｅ ｗａｐ ｎ ｌ ｏｉ ｍ ｏ ｔ ｓ ｅ ｃ ｅ ｏ ｎｔ ｎ ｉ ｍｂ ｄ ｅ ｙ ｔｍ ｐ ｅ ｈ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｎ ｅ ｅ ｄ ｄ ｓ ｓｅ ｉ
ｙｉ ｏ Ｄ Ｗ ｎ ｓ ｊｒ ｅ ｖｔ ｅ ，ｈ ｌｏ ｔｍ ｕｅ ａａｓｕｔｒｓ ｈｔ ｔｈ ｅｕｒｍ ｎｓ ｆ ｎ ｎ ｌ ｒｈ ．Ｄ ｒ ｇ ｓ ｆ Ｔ ａ ｄｉ ｏ ｒ ａｉ ｓ ｔ ａｇｒｈ ｓｄｄｔ ｔ ｃ ｅ ａ ｆ ｅｒｑｉ ｅｔ ｏ ｌ ｅａ ｏ ｔｍ ｕ ｎ ｓ ｔ ｍａ ｄｉ ｖ ｅ ｉ ｒ ｕ ｔ ｔ ｉ ｅ ｏ ｉ ｇｉ ｉ ｔｅｓ ｇ ｆ ｇｒ ｇｏｔ ｐｉ ｌ ａ ｉ ａｈ ｍａｉｕ ｔｄｍ ｍ ｒ ｓ ｙａ ｃｌ ｌ ｃｔｄ（ ｎ ｅ ａｅ ）ｏ ａｉ ｌ ｌ — ｈ ｔ ｅｏ ｕ ｎ ｕ ｔ ｒ ｎ ｐｔ ， ｎｐ ｌ ｅ ｅ ｏ ａ ｎｍｉ ｌ ａｏａ ａ ｉ ｆ ｉ ｏ ｍａ ｗ ｐ ｇ ａ ｙ ｄ ａ ｙ ｌ ｅ ａｄｒｌ ｓｄ ｒ ｔ ｃ ｌ ａｌ ｅ ｓ ｔａｙ ｏ
动态时间规整算法在声音识别中的应用
动态时间规整算法在声音识别中的应用随着人工智能技术的不断发展，声音识别技术在我们的日常生活中得到了越来越广泛的应用。
从智能音箱到智能语音助手再到移动设备上的语音识别功能，我们都能够看到声音识别技术的应用场景。
然而，声音识别技术也还存在着许多的挑战，其中一个重要的挑战就是在不同语速和语调下的声音识别。
为了解决这个问题，动态时间规整算法被引入到声音识别中，这种算法可以帮助我们更准确地理解和翻译不同语速和语调下的声音。
什么是动态时间规整算法？动态时间规整算法（DTW）在数据挖掘领域被广泛应用，它是一种将两个时间序列进行对齐的算法。
在实际应用中，DTW主要用于处理两个语音序列之间的对齐问题，也就是说，它可以找出两段语音序列中相似的部分并对齐它们。
这种“对齐”是指将两个时间序列中的数据点一一对应起来，使得它们的距离误差最小化。
DTW算法如何应用于声音识别？传统的声音识别算法在不同语速和语调下的声音上表现不佳。
因为在这种情况下，声音的时间轴是不固定的，不同的人说话的速度和语调都不一样，使得模型很难精确地捕捉到重要的特征。
而动态时间规整算法可以帮助我们处理这种问题，因为它可以将两个时间序列对齐，使得两个时间序列中相似的部分对齐，不相似的部分对齐后也不会影响对整个序列的理解。
使用DTW算法对语音序列进行对齐，可以使得在不同情况下不同人说话的语音数据集具有更好的可比性和匹配性。
另外，DTW算法可以在语音识别中应用于音素/音节时间对齐，可以生成更准确的声学模型，提高语音识别的精度。
实际应用DTW算法已经被广泛应用于声音识别技术中，尤其是在语音翻译和跨语言识别中。
以语音翻译为例，语音翻译需要将说话人的语音转换成文字，并将其翻译成另一种语言。
在语音翻译中，DTW算法可以将不同语言之间的音素对齐，并对准一些相似的单词或短语。
这可以提高翻译的准确性，尤其是在语音速度、口音、语调等方面变化较大时。
总结动态时间规整算法在声音识别中应用是一种创新与进步。
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和RLS算法的数字稳健识别
Ｒ Ｓ算法除噪 的原理图如图二所示。 Ｌ 由于输入的语音信号 被背景噪声所污染 ，应此 ，在端点检测之前加入 一个 消噪 的
过程 。Ｒ Ｓ 法 消 噪 的 原理 可 由 以下 式 子表 示 ： Ｌ算
ｅ＝ｄ一 （） １
ｄ ：Ｓ＋Ｃ
Ｙ ： ｃ ｋ
（） ２
（ ３）
其中，Ｃ 代表背景噪声，Ｃ代表背景噪声 Ｃ的估计，Ｓ 代 表纯净 的语音信号，ｄ为期望信号差 信 号 ， 理 想 情 况下 为纯 净 的语 音 信 号 ， 在 ， 表 时 间参 数 。 代
一
自适应滤波器是消噪的核心 ，系统中用 Ｒ Ｓ算法来控制 Ｌ
Ｋ 证 明在这种情况下，Ｒ Ｓ Ｌ 算法要优于其它 的 自适应算法 ， 最小 二乘的准则是：
数字
Ｏ ｌ
准确率 （） ％
９ ７ ｌ０ ０ ９ ６ １０ Ｏ １０ ０ ９ ８ １０ ０ ９ ８ １０ ｏ ９ ８
［ ： Ｌ
：
２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ ９
ｒ： ： ｌ ： 二
图 ３ 数字０ ，５ ，９经 ＲＳ消噪 图 Ｌ
∥ ：ｌｌ ４ｒ
数 字
０ １ ２ ３ ４ ５ ６ ７
准确率 （） ％
６ ５ ７ ５ ６ ５ ７ ５ ８ ５ ６ ５ ６ ５ ６ ５ ８ ５ ７ ５
曼
～
８ ９
平均 值
７ ２
表 ２ 经 过 Ｒ Ｓ消噪 后 的 识 别 率 Ｌ
其 中，
＝
ｃ卅 ４
（） ５
Ｌ１ ＋Ｊ
Ｍ
Ｍ
ｎ Ｊ
图 １ 数 字语 音识 别 框 图
２Ｒ Ｓ ． Ｌ 自适应算法 递归 最 小 二乘 算 法 （ Ｌ ）是用 来消 除 语 音 的背 景 噪 声 。 ＲＳ Ｒ Ｓ 法 在 精确 的还 原 原 始信 号 方 面有 很 好 的表 现 。 很 多消 Ｌ算 在 燥 的应 用 中 ，信 号 的变 化 是 非 常 快 的 ， 因此 ，我 们 需 要 一 种 快速 的 自适 应 算 法 来 解 决 这 个 问 题 ， 从这 个 方 面 来 考 虑 的话 Ｒ Ｓ 最好 的选 择 方法 。 过 这 种 消燥 处 理 后 ，语音 的端 点 检 Ｌ是 经 测将变得容易 的多。
基于DTW的说话人识别技术研究
，
Ｄ一 ∑ ｄ ］ ［时间规整情况 下两矢 量 的距离 ， ［ ］ ｄ Ｘ， 是第 ｉ 帧测试矢量 ｘ 和第 ｉ 帧模 板矢量 Ｙ． 之间的距离测 度 ，一 般这个 距 离测度采用欧氏距离 的平方 ， 如下式所示 ：
想， 解决 了语音发音长短不一 的模板匹配问题 ， 是语音识别 中出现较早 ， 为经典 的一种算法。 较 设测试语 音参 数共有 Ｉ 帧矢量 ， 测试 语 则 音模板的特征矢量 序列为 ｘ＝ Ｘ 、 。 （ 。Ｘ 、… 、 ， ｘ） 参考语音参数共有 Ｊ ，则参考模板的特征矢 帧 量 序列为 Ｙ＝ Ｙ 、 … 、 １。且 ， （ ．Ｙ 、 Ｙ） ≠Ｊ， 动态 则 时间规整就是要找到一个时 间规整 函数 』 ＝州 它将测 试矢量 的 时间轴 ｊ 线性 地 映射到 参 非 考模板 的时 间轴 ｊ 二 并使 该 函数 ｗ满足 下 ｊ，
】概 述
对 说话人识 别 的研 究始于 ２ ０世纪 ３ ０年 代， 早期 的工作主要集 中在人耳听辨实验和探 讨听音识别的可能性 方面。而对说话人 自动识 别的研究则起始于 ２ ０世纪 ６ Ｏ年代 ，近几十年 来， 在这一技术的研究上取得 了重大的进展 ， 并 在许多领域得到 了应用ｌ ｌ ｌ 。主要讨论了 Ｄ Ｗ 算 Ｔ 法在说话人识别技术 中的应用 ，通过编程做 了 个基于 Ｄ Ｗ 的说话 人识别系统 ，并 对仿真 Ｔ 实验数据进行 了分析。 ２ 基于动态 时间规 整（ Ｔ 的说话人 识 Ｄ Ｗ） 别方法 的算法实现 ２１ ． 基于动态时间规整（ Ｔ 的说话人识 Ｄ Ｗ）
一
预 加重 的 目的在于 消 除唇辐 射 的影 响 ，提 升语 音高 频部 分， 使语 音信号 的频谱 区域平 坦， 被广泛使用 的预加重 网络 是一 固定的数字 系统 ， 信号方 程为： ｓｎ＝ （）０９ （一 ） （）ｓ 一 ． ｓ １ ｎ ５ ｎ 其Ｚ 变换的传递 函数为 ：
基于DTW的孤立词语音识别研究
２０
皆０ １ ０
０
５０
１ ０Ｏ
１ ５０
２Ｏ ０
式 中 ａ为 预 加 重 系 数 ， ａ取 值 为 ０ ９ １ ０之 间 的数 ， ．一 ．
一
箬
０
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
《语音信号处理》实验5-DTW算法实现及语音模板匹配
华南理工大学《语音信号处理》实验报告实验名称：DTW算法实现及语音模板匹配姓名：学号：班级：10级电信5班日期：2013年6 月17日一、实验目的运用课堂上所学知识以及matlab工具，利用DTW(Dynamic Time Warping，动态时间规整)算法，进行说话者的语音识别。
二、实验原理1、语音识别系统概述一个完整特定人语音识别系统的方案框图如图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、端点检测、预加重等,然后是参数特征量的提取。
提取的特征参数满足如下要求：(1)特征参数能有效地代表语音特征,具有很好的区分性；(2)参数间有良好的独立性；(3)特征参数要计算方便,要考虑到语音识别的实时实现。
图1 语音识别系统方案框图语音识别的过程可以被看作模式匹配的过程，模式匹配是指根据一定的准则，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配的过程。
模式匹配中需要用到的参考模板通过模板训练获得。
在训练阶段，将特征参数进行一定的处理后，为每个词条建立一个模型，保存为模板库。
在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音特征参数，生成测试模板，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。
2、语音信号的处理1、语音识别的DTW算法本设计中，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，在训练和建立模板以及识别阶段，都先采用端点检测算法确定语音的起点和终点。
在本设计当中，我们建立的参考模板，m为训练语音帧的时序标号，M为该模板所包含的语音帧总数，R(m)为第m帧的语音特征矢量。
所要识别的输入词条语音称为测试模板，n为测试语音帧的时序标号，N为该模板所包含的语音帧总数，T(n)为第n帧的语音特征矢量。
参考模板和测试模板一般都采用相同类型的特征矢量(如LPCC系数)、相同的帧长、相同的窗函数和相同的帧移。
考虑到语音中各段在不同的情况下持续时间会产生或长或短的变化，因而更多地是采用动态规划DP的方法。
改进的DTW算法在实时语音辨识系统中的应用
黑龙江省教育厅科研课题 （ ２ ０ ５ 资助 １５ １０ ） １ 第一作 者简介 ： 曹茂俊 （ ９９ ， ， １７ 一） 男 讲师 ，硕 士， 研究方 向 ： 智能优 化算法 。 通信作者简介 ： 尚福华（ ９ ２ ） 男 ， １６ 一 ， 教授 ， 博士 ， 研究方向 ： 量子计 算和智能优化 。
离， 即求 出帧 匹配距 离矩 阵 ， 是在 帧匹 配距离 矩 阵 二
基 于 Ｄ Ｗ 的实 时语音 辨识 系统 的关键 。 Ｔ
在分 析现有 方 法 的基 础 之上 ， 对 两 个 长 度分 针 别 为 Ⅳ和 的 时间序列 ， 以少 量 的存储 空 间 为代价
中找 出一条 最佳 路 径 。搜 索这 条 路 径 的过 程 可
２０ ０ ９年 ｌ ２月 １日收到 中国博 士后科学基金（０ ８ ４０ ２ ） ２０ ０４ ９ ３ 、
黑 龙 江 省 自然 科学 基 金 （ ２０ －１ 和 Ｆ０ ７ ｌ）
以描述 如下 ： 搜索从 （ ， ） 出发 ， 于 局部 路径 约 １１ 点 对
束 如 图 ２ 点 （ ｉ 可达 到 的前 一 个 格 点 只可 能是 ， ｉ， ）
点作 为 其 前 续 格 点 ， 时 此 路 径 的 累 积 距 离 为 ： 这
Ｄ（ ｉ）＝ｄ Ｔ ｉ） 尺（ ）＋ｍｉ Ｄ（ 一１ ｉ 曹茂俊 ， ： 等 改进 的 Ｄ Ｗ 算法在实时语音辨识系统 中的应用 Ｔ
１ ５ ６３
Ｄ（ ｉ ， 一１ｉ ～１ ， ｉ一１ｉ ）Ｄ（ ， ～２ ｝ ）
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基于DTW算法的语音识别系统实现
作者：吴晓平， 崔光照， 路康
作者单位：郑州轻工业学院信息与控制工程系,河南省,郑州市,450002
刊名：
电子工程师
英文刊名：ELECTRONIC ENGINEER
年，卷(期)：2004,30(7)
被引用次数：13次
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本文链接：/Periodical_dzgcs200407007.aspx。