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dtw动态时间规划的语音模板识别
dtw动态时间规划的语音模板识别
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语音识别
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dtw动态时间规划的语音模板识别 包含10个0-1的语音模板和测试语音
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keil MDK常见错误、警告的解决方法
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本文介绍了MDK几种常见的错误和警告的解决方法。
DTW算法-dtw动态时间规划算法.doc
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DTW(Dynamic Time Warping / 动态时间归整) python实现的Demo
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DTW(Dynamic Time Warping / 动态时间归整) python实现的Demo 基于 python 2.7 实现
JLinkV8 V9 修复工具 bin文件包
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包含Jlink所有型号 提取Bin文件 v9 直接可下载到地址0x8000000使用 v8 下载后 使用exec setsn= 命令设置ID
动态规整的语音识别dtw算法
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用于特定人语音识别,采用动态规整技术有效的避免了说话时间长短的限制。
基于动态时间规整(DTW)的孤立字语音识别实验.zip_dtw_electricurz_动态时间规整_基于DTW_孤立字语音识别
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基于动态时间规整(DTW)的孤立字语音识别MATLAB程序
DTW.zip_DTW 动态时间_dtw算法_不同的方法实现的_动态时间规划算法
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另外一个动态时间规划算法,与上次使用的方法不同。
dtw.zip_DTW 动态时间_dtw_dtw matlab_动态规划函数_时间规划 matlab
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dtw,动态时间规划,MATLAB程序,子函数,可以调用
DTW.zip_dtw_动态时间规划MATLAB代码_动态规划_响应时间_时间序列
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曲线动态时间规划,规划距离计算,应用于单元响应时间序列曲线
DTW_dtw_语音识别matlab_
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DTW实现简单语音识别,可以直接使用,MATLAB实现
基于动态时间规整(DTW)的孤立字语音识别.zip
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亲测好用,先运行setTemplates再运行matchTemplates,记得将set里面的三个调用模板函数的F\删掉,有问题记得留言~
基于DTW模型的语音识别
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在课题中,通过采用DTW(Dynamic time warping, 动态时间伸缩)算法,对实现孤立词的识别进行了初步探讨和研究,实现了在MATLAB软件环境下孤立词语的语音识别,并针对DTW的主要特点及不足做出了总结。 DTW算法基于...
基于DTW语音识别matlab代码
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基于DTW模型的语音识别简单的说就是通过MATLAB的程序段,将待识别的语音信号与数据库中的模板进行相似度对比,将相似度最高者最为识别结果输出,同时DTW的识别效率取决于参考模板的清晰度以及广泛度,如果能够建立一...
DTW语音识别 C++
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DTW语音识别(偶然模板训练法),能够识别,但是仍有需要改进的地方,相互学习吧
【语音识别】DTW的0-9数字语音识别matlab源码.md
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DTW语音识别算法
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其中大部分采用voicebox库中的函数,需要把voicebox添加到路径中...模板在测试程序中共有5个,通过i进行设定,命名原则:数字a,如1a 被测试对象一个,命名原则:数字b,如1b 测试程序为dtwTest 其他的都是一些函数原型
DTW算法 c实现及原理
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4星 · 用户满意度95%
资源提供DTW算法的c语音实现,和DTW算法的原理.能快速了解语音识别
DTW.rar_DTW 语音识别 _dtw_dtw in matlab_matlab dtw_语音识别 matlab
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语音识别关键程序:主要内容为计算帧矢量,以模板和测试语音之间的帧累计距离为判断依据
DTW动态时间归整算法
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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。
dtw.zip_DTW的MATLAB实现_dtw模板训练
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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,...
使用相关以及使用 MFCC 和 DTW 算法在 MATLAB 环境中实现语音识别系统_代码_下载
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一旦获得所需数量的特征,它们就可以通过特征匹配阶段发送,其中 DTW 用于在保存的模板和录制的语音之间进行比较。结果是通过一次性训练和连续测试阶段获得的。 语音识别 : 语音识别算法可以大致分为说话者相关和...
基于DTW及MFCC的孤立字语音识别MATLAB程序
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训练程序实现用户将数字0-9依次说一遍,并将其特征矢量时间序列作为模板存入模板库;识别程序实现将输入语音的特征矢量时间序列依次与模板库中的每个模板进行相似度比较,将相似度最高者作为识别结果输出。
基于DTW的语音识别demo
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压缩包中包含20个标准测试语音,分为两组,一组10个,7个.m文件,是在matlab下运行的。程序提取了语音的MFCC参数,通过DTW算法进行模板匹配,比较了两组语音模板的距离。最后识别出距离最小的就是相同的语音。
dtw.zip_DTW 语音识别 _matlab 人声_人声_人声识别_特定人声识别
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动态归整算法,孤立特定人声语音识别,解决模板不等长问题
语音识别中DTW特征匹配的改进算法研究
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采用基于动态规划方法的动态时间归正技术DTW (Dynam ic T imeW arp ing) , 可成功解决语音信 号特征参数序列比较时时长不等的问题. 在基于DTW 的特征匹配用改进的动态时间归正方法将模板特征 序列和语音特征序列进行...
DTW.rar_DTW 手势识别_dtw手势_dtw手势识别_time warping_时间序列
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Dynamic Time Warping(DTW)诞生有一定的历史了(日本学者Itakura提出),它...应用也比较广,主要是在模板匹配中,比如说用在孤立词语音识别(识别两段语音是否表示同一个单词),手势识别,数据挖掘和信息检索等中。
语音识别的MATLAB实现
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语音识别程序的核心部分即采用合适的算法来识别不同的语音信号,在特定人语音识别算法中,对于孤立词语语音识别而言,最为简单的方法是采用DTW(Dynamic Time Warping,动态时间弯折)算法,该算法基于动态规划)...
speechrecognition.rar_dp算法_matlab dtw_孤立词_语音 匹配_语音 模板匹配
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特定人孤立词语音识别中,最为简单有效的方法是采用动态时间弯折(dynamictimewa甲ing,DTw)算法。该算法基于动态 规划(DP)的思想,解决T发音长短不一的模板匹配问题,是语音识别中很成功的一种匹配算法。
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实验3.rar
(33个子文件)
实验3
dtw
mfcc.m
859B
testdtw.m
647B
dtw.m
494B
dtw2.m
2KB
vad.m
2KB
ch3
1a.wav
33KB
mcut.fig
18KB
8b.wav
21KB
4a.wav
36KB
9b.wav
27KB
7b.wav
33KB
4b.wav
37KB
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29KB
readwave.m
355B
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36KB
3a.wav
38KB
UNTITLED.FIG
16KB
MCUT.m
4KB
3b.wav
32KB
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34KB
9a.wav
25KB
MKEY.M
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5b.wav
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0a.wav
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1b.wav
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8a.wav
21KB
MMOUSE.M
2KB
7a.wav
35KB
6b.wav
35KB
2a.wav
32KB
UNTITLED.M
5KB
实验3基于模板匹配的语音识别.txt
365B
共 33 条
1
1.将语音处理matlab库文件Matlab-VoiceBox加入MATLAB 库中,并在file-setpath中设置 路径。 2.进行基于DTW的单个数字识别实验: 20个语音,a结尾的用于参考模板,b结尾的用于测试模板。 首先用wavread读入波形,然后用MFCC.m计算参数,用VAD函数进行端点检测,并保存语音部分的 MFCC参数到参考模板的数组ref(i).mfcc或到测试模板的数组test(i).mfcc中。 testdtw计算匹配结果
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