基于傅立叶变换和MFCC特征结合DTW算法实现数字语音识别

基于傅立叶变换和MFCC特征结合DTW算法实现数字语音识别

语音识别是指将语音信号转换为文字信息的技术。数字语音识别是其中最为基础的一种，它是指识别0-9这十个数字的声音信号。本文将介绍一种基于傅立叶变换、MFCC特征以及DTW算法的数字语音识别方法，并提供相关的Matlab源码。

傅立叶变换是将一个时域上的信号表示成其频谱分布形式的数学工具。在语音信号处理中，通过对音频文件进行傅立叶变换，可以得到不同频率成分的振幅和相位信息。而MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients，梅尔倒谱系数）则是将音频信号从时域上转换到频域上，并将频率轴按照人耳听觉特性进行划分，得到相应的倒谱系数。这两种方法相结合，可以获得较为准确的音频特征信息。

DTW（Dynamic Time Warping，动态时间规整）算法是一种用于计算两个时间序列之间的相似度的算法。在数字语音识别中，我们可以将每个数字的语音序列作为一个时间序列，然后通过DTW算法计算其相似度。具体而言，我们需要求解两个时间序列之间的最小距离，并将其作为相似度指标。

接下来，我们将逐步介绍数字语音识别的实现方法，并提供相应的Matlab源码，方便读者进行实验和理解。

1. 载入语音信号
   我们首先需要将音频文件载入到Matlab中，并对其进行预处理。具体而言，我们需要将其转换为数字信号，采用合适的采样率进行采样等操作。以下是载入语音信号的示例代码：

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