基于傅立叶变换、MFCC特征和DTW算法的数字语音识别实现（附带Matlab源码）

基于傅立叶变换、MFCC特征和DTW算法的数字语音识别实现（附带Matlab源码）

数字语音识别是一项重要的研究领域，它涉及将人类语音信号转化为计算机可以理解和处理的形式。在本文中，我们将介绍一种基于傅立叶变换、MFCC特征和DTW算法的数字语音识别方法，并提供相应的Matlab源代码。

1. 傅立叶变换（Fourier Transform）

傅立叶变换是将一个信号从时域转换到频域的方法。在数字语音识别中，我们可以使用傅立叶变换将语音信号从时域表示转换为频谱表示。这可以帮助我们提取语音信号中的频率信息。

以下是一个使用Matlab实现傅立叶变换的示例代码：

% 加载语音信号
[y, Fs] = audioread('speech.wav');