基于动态时间规整（DTW）和隐马尔可夫模型（HMM）的语音识别系统对比研究

最新推荐文章于 2025-03-12 16:18:39 发布
最新推荐文章于 2025-03-12 16:18:39 发布
阅读量231 收藏
点赞数
文章标签： 语音识别 xcode 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ZrElixir/article/details/133019857
版权
本文探讨了动态时间规整（DTW）和隐马尔可夫模型（HMM）在语音识别系统中的应用。DTW算法通过最佳匹配路径计算序列相似度，而HMM则通过建模时序特性进行识别。两者都在语音识别中有其优势，文中还提供了相应的源代码示例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

语音识别是一项重要的人机交互技术，广泛应用于语音助手、语音控制和语音转写等领域。在语音识别系统中，动态时间规整（DTW）和隐马尔可夫模型（HMM）是两种常用的算法。本文将对基于DTW和HMM算法的语音识别系统进行对比研究，并提供相应的源代码。

一、动态时间规整（DTW）算法
动态时间规整（DTW）是一种基于序列的相似性度量方法，常用于语音识别中的特征匹配。DTW算法通过计算两个时间序列之间的最佳匹配路径，来度量它们之间的相似度。在语音识别系统中，DTW算法可以用于计算输入语音和训练语音之间的距离，并找到最佳匹配的结果。

下面是一个使用DTW算法进行语音识别的示例代码：

import numpy as np

def dtw_distance(feature1, feature2)
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
动态时间规整算法（DTW）在语音模板匹配和语音识别中的应用
WmqApps的博客
09-22 328
在语音模板匹配中，可以使用DTW算法计算模板序列与测试序列之间的距离，从而确定最佳匹配。在语音识别中，DTW算法可以与其他分类算法结合使用，例如HMM，来识别最匹配的语音模式。在语音识别中，HMM用于建模语音的时序特性，而DTW则用于计算语音特征序列与HMM模型之间的相似度，从而识别出最匹配的语音模式。对于位置(i, j)，计算D(i, j)等于序列1中第i个元素与序列2中第j个元素的距离，加上D(i-1, j-1)、D(i-1, j)和D(i, j-1)中的最小值。函数，输入参数为模板序列。
【语音识别】DTW MFCC 0-9数字语音识别（带面板）【含GUI Matlab源码 385期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
02-23 335
DTW MFCC 0-9数字语音识别（带面板） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
动态时间规整（DTW）算法
最新发布
qq_46460379的博客
03-12 1113
如果`w`是有限值，标题除了包含最小距离`dist`和斜率权重 `s`外，还会显示窗口宽度 `w`，方便用户了解当前计算的关键参数。刻度与标签：`plt.xticks(range(len(x)), x)` 将`x` 轴的刻度设置为序列`x`的索引范围，同时把序列。轴标签 ：`plt.xlabel('x')`和`plt.ylabel('y')`分别为 `x`轴和 `y` 轴添加了标签，path[0]`存储了路径在序列 `x` 上的索引，`path[1]`存储了路径在序列 `y`上的索引。
基于DTW和HMM算法的语音识别系统对比研究-毕业小结
q6q6q的专栏
10-27 1965
论文导读：别算法　　（一）动态时间归整算法　　发音具有随机性，同一个人在不同时间，不同场合对同一摘自：7彩论文网写毕业论文经典的网站http://www.7ctime.com个字的发音长度都不是完全一样的。在语音识别的模版匹配中，这些长度不一的发音将降低系统的识别率。为了解决这一问题，我们引入动态时间归整算法（Dynamic Time Warping，DTW）。在摘要：论文在语音信号分析的理论基础...
Kaldi语音识别技术(六) ----- DTW和HMM-GMM
yxn4065的博客
02-19 2244
前面的内容中我们完成了特征的提取,那么本章节我们主要进行理论部分的笔记。知道自己在干嘛才能更好效率的学习,简单对语音识别进行一个回顾,然后介绍一下语音识别常用的也是最简单的 DTW（动态时间弯折）算法。
【matlab】matlab基于DTW和HMM方法数字语音识别系统（源码+音频文件+GUI界面）【独一无二】
测试开发自动化
05-27 1550
图形用户界面 (GUI)使用 MATLAB 的uifigure创建一个包含两个面板的图形用户界面。面板1：包含选择文件夹、开始训练、使用DTW识别、使用HMM识别的按钮。面板2：包含显示识别结果的区域和退出按钮。文件夹选择用户通过点击“选择文件夹”按钮选择包含语音文件的文件夹。选择的文件夹路径存储在folderPath变量中。模型训练用户点击“开始训练”按钮，程序读取选定文件夹中的语音文件，提取音频特征，并使用DTW和HMM方法分别训练模型。特征提取使用MFCC（Mel频率倒谱系数）。
基于matlab与动态时间规整（DTW）的孤立字语音识别实验
07-10
在实际应用中，DTW常与HMM（隐马尔可夫模型）或其他机器学习方法结合，以处理更复杂的语音识别任务。不过，对于初学者，理解DTW的基本原理和应用是一个很好的起点。 在提供的压缩包文件中，你应该能找到MATLAB代码...
语音识别与隐马尔可夫模型(HMM)
qq_38777968的博客
06-16 2568
目录 一、语音识别 二、隐马尔可夫模型 三、前向—后向算法 四、Baum-Welch算法 五、孤立词识别 公元2035年，机器人在人类社会中充当着十分重要的角色，它们可以送快递，为人类提供家政服务，甚至帮主人可以遛狗……这是电影《机械公敌》中的场景，这要是放在十几年前，可能还是有点异想天开，但是现在，原先的很多设想都已经初步实现了，例如可以跟人对话的聊天机器人，...
自然语言处理之语音识别：Dynamic Time Warping (DTW)：动态时间规整DTW原理
zhubeibei168的博客
10-17 879
动态时间规整（DTW）算法通过构建累积距离矩阵和寻找最小累积距离路径，有效地解决了不同长度或速度的时间序列之间的相似度度量问题。在语音识别领域，DTW能够帮助识别系统处理语速变化、停顿或重复等现象，提高识别的准确性和鲁棒性。通过上述代码示例，我们可以看到DTW算法的具体实现过程，以及如何通过计算累积距离和路径搜索来找到两个序列的最佳对齐方式。DTW的优化与改进，如局部约束和多维DTW，以及FastDTW的快速搜索策略，都是为了提高算法的效率和准确性。
基于DTW的语音识别python系统搭建
05-29
在构建一个基于DTW（Dynamic Time Warping，动态时间规整）的语音识别Python系统时，我们需要理解几个关键概念和技术。DTW是一种用于比较两个序列的算法，即使它们的长度不同，也能找到最佳的匹配路径。它在语音识别...
基于动态时间规整算法(DTW)的语音识别技术研究-含Matlab代码
m0_70745318的博客
11-18 2365
在语音识别技术的发展过程中，动态时间规整算法（Dynamic Time Warping，DTW）一直处于重要地位，其本质上是一种距离度量算法。在过去的几十年中研究者们提出了几十种距离度量算法，实验证明，动态时间规整算法仍然是最佳的距离度量技术。然而，目前的各种嵌入式语音识别方案中，由于动态时间规整算法本身庞大的计算量和相邻数据处理过程中的高度依赖性极大地限制了它的实际应用，同时也使得计算资源和存储空间相对有限的嵌入式设备无法更好地发挥其性能。
语音识别：时间序列的动态扭曲相似度（DTW）算法
gongdiwudu的专栏
03-12 1万+
在时间序列分析中，动态时间扭曲 (DTW) 是一种用于测量两个时间序列之间相似性的算法，这两个时间序列的速度可能不同。例如，即使一个人走得比另一个人快，或者在观察过程中出现加速和减速，也可以使用 DTW 检测步行的相似性。 DTW 已应用于视频、音频和图形数据的时间序列——实际上，任何可以转换为线性序列的数据都可以使用 DTW 进行分析。一个众所周知的应用是自动语音识别，以应对不同的语速。其他应用包括说话人识别和在线签名识别。它还可以用于部分形状匹配应用。 一般来说，......
动态时间规整算法(Dynamic Time Warping, DTW)之初探单词语音识别
林立民爱洗澡
07-27 1万+
　　动态时间规整算法(DTW)是最近接触的一种提取时间序列模板方法。本文主要是一些自己的学习记录，并适当地加入自己的理解。若有见解不一致之处，欢迎交流。 1 动态时间规整（DTW）基本思想 　　先从单词语音时间序列的规整问题引入DTW的基本思想。 　　假设下图两个时间序列对应的是同一个单词的发音（实则不是，只是为了便于理解）。黑色的线表示两个时间序列的相似的点（用幅度差异刻画时间序列点的相似...
语音信号处理之（一）动态时间规整（DTW）
热门推荐
zouxy09的专栏
06-20 10万+
语音信号处理之（一）动态时间规整（DTW）zouxy09@qq.comhttp://blog.youkuaiyun.com/zouxy09         这学期有《语音信号处理》这门课，快考试了，所以也要了解了解相关的知识点。呵呵，平时没怎么听课，现在只能抱佛脚了。顺便也总结总结，好让自己的知识架构清晰点，也和大家分享下。下面总结的是第一个知识点：DTW。因为花的时间不多，所以可能会有不少说的不妥的地方，还
语音识别基础算法——动态时间规整算法
DSPSTACK.COM
12-04 2476
本文首发于：算法社区dspstack.com，转发请注明出处。 前言# 动态时间规整算法，Dynamic Time Wraping，缩写为DTW，是语音识别领域的一个基础算法。 算法的提出# DTW的提出是为了解决或尽量解决在语音识别当中的孤立词识别不正确的问题。该问题简单描述为：在识别阶段，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，最后将相似度最高者作为识别结...
一个关于DTW和HMM比较的文章
汤永康 de 研究笔记
11-01 3316
<br /> <br />A paper named "From DTW to HMM"<br />Author: Chunsheng Fang from University of Cincinnati<br /> <br />http://www.docstoc.com/docs/24134331/From-Dynamic-Time-Warping-%28DTW%29-to-Hidden-Markov-Model<br /> 
对比GMM-HMM、DNN-HMM、DNN-CTC 三个模型的优缺点
weixin_44002672的博客
11-09 1万+
语音识别的研究工作大约开始于50年代，当时AT& T Bell实验室实现了第一个可识别十个英文数字的语音识别系统――Audry系统。70年代，语音识别领域取得了突破。在理论上，LP技术得到进一步发展，动态时间归正技术（DTW）基本成熟，特别是提出了矢量量化（VQ）和隐马尔可夫模型（HMM）理论。在实践上，实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立语音识别系统。80年代，语音识别研究进一步走向深入，其显著特征是HMM模型和人工神经元网络（ANN）在语音识别中的成功应用。HMM模型的广泛应...
动态时间规整算法（DTW）通俗易懂
Barbara‘s Blog
04-08 2万+
动态时间规整算法（Dynamic Time Warping ） 来源： -假定一个孤立词识别系统，利用模板匹配法进行识别。训练阶段，用户将词汇表种每一个词都念一遍，将其特征矢量的时间序列作为模板（template）存入模板库；识别阶段，将输入语音的特征矢量时间序列与模板库中的每个模板进行相似度比较，将相似度最高的最为识别输出。 -实际上，这样做识别率很低，因为语音信号随机性太强了，同一个人在不同时刻讲同一句话，发同一个音，也不可能具有完全相同的时间长度。 -对此，日本学者板仓（Itakura）将动态规划算法
深入解析基于HMM和DTW的语音识别技术
在这一领域中，隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）和动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）是两种非常经典且广泛应用的方法。下面将详细阐述这两种方法的原理和应用。 ### 隐马尔可夫模型（HMM） ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值