dtwc演算法實現

⑴ Lenovo 小新 Air14ALC 2021的產品密鑰是什麼

Lenovo小新Air14ALC2021的產品密鑰是6HCNX-DTWXW-K8V9X-MC8DX-HCFC6。品密鑰是產品授權的證明，它是根據一定的演算法產生的數。當用戶輸入密鑰產品會根據其輸入的密鑰判斷是否滿足相應的演算法，通過這樣來判斷，以確認用戶的身份和使用許可權。

聯想筆記本的密鑰位置

按Windows鍵，最下面搜索框，輸入powershell，找到WindowsPowerShell，右鍵點擊，點擊以管理員身份運行它，按windows徽標鍵+C鍵，點擊搜索，輸入powershell找到WindowsPowerShell，右鍵點擊，點擊以管理員身份運行它，復制代碼(Get-WmiObject-queryselect*fromSoftwareLicensingService)。

OA3xOriginalProctKey，在powershell窗口中，滑鼠右鍵點擊即可粘貼上，然後回車一下。等待幾秒後，會顯示出OEM的產品密鑰出來，把密鑰記錄下來。

⑵ DTW演算法程序最終輸出的D（n,m）是一個距離還是一個矩陣

是一個方陣

⑶ EMSR 具體含義是什麼

嵌入式漢語語音識別引擎
(Embedded Mandarin Speech Recognition Engine)

1. 語音識別技術簡介

從20世紀50年代的Bell實驗室的研究開始，語音識別技術經過了半個世紀的發展，科研工作者對此進行了孜孜不倦的研究。語音識別的參數經歷了共振峰分析、線性預測倒譜參數，到現獲得主流應用的MFCC倒譜參數，基本上是以短時譜估計為主的。識別演算法上，經歷了簡單的模版匹配、動態時間彎折，目前的主流方法是隱含馬爾科夫模型（HMM）。盡管也有學者對人工神經網路、支持向量機、遺傳演算法等進行了研究，但是其識別性能始終不能超越HMM。

目前，以HMM為基礎的語音識別理論體系已經基本成熟。換句話說，目前語音識別的理論研究基本上沒有什麼新意了。然而目前各種語音識別系統的性能卻仍然不能滿足自然對話的需要，這與得到廣泛應用和認可的文字識別的現狀形成了鮮明對比。種種證據表明，以倒譜參數和HMM為基礎的理論體系並沒有抓住語音識別技術的核心，這個理論所模仿的是人的嘴巴，而不是耳朵，更不是大腦。

不過，不要因此就把語音識別全盤否定。盡管HMM不是最優的，但它是可用的。在目前的技術條件下，HMM還是可以很好地解決一些語音識別的具體問題的。當然這需要我們把要求降低一點，適當配合，我們將看到，語音識別在有些場合十分適用，尤其是小詞表、短語語音識別系統的性能可以做得很高。

2. 嵌入式語音識別系統

HMM有很多種變形，具體實現時也有很多優化技巧。以個人計算機為平台的語音識別系統的模型以連續混合高斯HMM為主流，模型復雜、參數眾多，需要佔用大量的系統資源，包括硬碟、內存和CPU時間。而以MCU、DSP、SoC晶元為平台的嵌入式系統的資源有限，不可能將PC平台的語音識別系統簡單移植過來，必須要進行大量的模型簡化和演算法優化工作。

嵌入式語音識別主要有下面幾類：

特定人、小詞表：這是最簡單的語音識別演算法，多以DTW及其變形為主。使用前需要使用者對每個命令詞進行訓練，更換使用者需要重新訓練。
非特定人、小詞表：這類系統目前用途比較廣泛，詞表不大且固定，其模型參數是事先訓練好的，使用者不需訓練就可直接使用。優點是識別率很高，缺點是系統開發成本高，周期長，因為更換詞表需要重新訓練。
非特定人、動態詞表：這是一種最有應用前景的語音識別系統，使用前也不用訓練。雖然詞表也不大，但是可以隨時調整，只要輸入拼音串就可以改變詞表，因此適應性很強。
非特定人、大詞表：這種系統類似於PC上的高性能語音識別軟體，對系統資源要求高，即便是在PDA、PPC等資源較大的平台上實現也有難度。
3. EMSR簡介

EMSR就是一個高性能的嵌入式語音識別系統引擎。EMSR分四個子系統，分別對應上述四類應用。其中前三個子系統的核心代碼已經開發完畢，第四類則仍處於開發中。

EMSR的開發始於1996年，最初的EMSR-1為特定人、孤立詞識別系統，實際上是不分語種的。

在2001年，EMSR-2進入實用化。這是一種專用的語音識別演算法，由於對每個詞彙獨立建模和訓練，因此它實際上也是語種無關的。

2002年開始EMSR-3的開發，目前其性能已經可以超過EMSR-2。該引擎可以提供二次開發介面，方便開發各種不同的應用系統。由於EMSR-3採用漢語拼音為基元，用漢語語音庫進行訓練，因此該系統主要面向漢語普通話使用者。

目前正在開發的EMSR-4仍然是孤立詞識別系統，但是它支持超大詞庫，類似於基於鍵盤的漢字輸入法。該系統非常適合手機簡訊的語音輸入。

4. EMSR性能

EMSR引擎的特點是識別率高、資源佔用小、運行速度快。EMSR的演算法以定點DSP運算為基礎進行了優化，模型也在不降低識別率的前提下做了壓縮和定點化，整個代碼短小緊湊、效率極高。

以EMSR-3為例，在ADSP-218x定點DSP晶元上實現，識別部分佔用的程序空間和數據空間合計不到64K位元組；語音參數的提取僅需2MIPS；詞表為100時，平均響應時間<0.8S。

運行EMSR-3的ADSP-218x模塊提供串列口介面，用戶可以方便地通過RS232介面發送命令控制模塊的工作、修改詞表。

5. EMSR移植

目前EMSR已經下面平台上進行了實現：

ADSP-218X：定點16位DSP
ARM7TDMI：無任何加速的ARM7內核
BF53x：ADI的新一代高速定點16位DSP
SPL162002/2003：凌陽增強型16位單片機
Windows Mobile 6.x, 5.0, 2003se的智能手機
Palm OS智能手機
由於EMSR提供完整的定點C代碼，系統可以方便地向其它平台上移植。

6. 其它技術

為了構成一個完整、實用的語音識別系統，還可提供如下技術：
用於語音提示的語音編解碼演算法
一般雜訊環境下的維納濾波語音增強技術
較強雜訊環境下的話筒陣列語音增強技術
超強雜訊環境下的抗雜訊話筒

⑷ matlab中的特定人語音識別演算法DTW演算法的應用常式

語音識別原理

語音識別系統的本質就是一種模式識別系統，它也包括特徵提取、模式匹配、參考模式庫等基本單元。由於語音信號是一種典型的非平穩信號，加之呼吸氣流、外部噪音、電流干擾等使得語音信號不能直接用於提取特徵，而要進行前期的預處理。預處理過程包括預濾波、采樣和量化、分幀、加窗、預加重、端點檢測等。經過預處理的語音數據就可以進行特徵參數提取。在訓練階段，將特徵參數進行一定的處理之後，為每個詞條得到一個模型，保存為模板庫。在識別階段，語音信號經過相同的通道得到語音參數，生成測試模板，與參考模板進行匹配，將匹配分數最高的參考模板作為識別結果。後續的處理過程還可能包括更高層次的詞法、句法和文法處理等，從而最終將輸入的語音信號轉變成文本或命令。

DTW演算法原理

DTW是把時間規整和距離測度計算結合起來的一種非線性規整技術，它尋找一個規整函數im=Ф(in)，將測試矢量的時間軸n非線性地映射到參考模板的時間軸m上，並使該函數滿足：

D就是處於最優時間規整情況下兩矢量的距離。由於DTW不斷地計算兩矢量的距離以尋找最優的匹配路徑，所以得到的是兩矢量匹配時累積距離最小所對應的規整函數，這就保證了它們之間存在的最大聲學相似性。

DTW演算法的實質就是運用動態規劃的思想，利用局部最佳化的處理來自動尋找一條路徑，沿著這條路徑，兩個特徵矢量之間的累積失真量最小，從而避免由於時長不同而可能引入的誤差。

⑸ 基於單片機的特定語音識別的DTW演算法 怎樣用C語言實現 跪求！

建議，非特定人語音識別晶元 LD3320，
或者索性 思索語音識別模塊V280，已經開發完畢，直接可以用了。

⑹ matlab匹配問題 dtw演算法

我看了一下你的鏈接和程序.
這是你沒定義dtwOptSet,當然dtw和dtwOptSet都是作者自定義的函數，不在matlab的標准庫里，這個圖也是明顯用了3個subplot畫的
如果你想運行這個，請去作者推薦的
http://mirlab.org/jang/books/dcpr/introMatlabProgram.asp?title=1-2%20Example%20Programs%20(%A6p%A6%F3%A8%FA%B1o%B5{%A6%A1%BDX)
下載example就可以了.

⑺ 語音識別晶元的語音識別系統設計

對於嵌入式系統而言，語音識別硬體組成要考慮很多其它因素，首先由於成本的限制，一般使用定點DSP，這意味著演算法的復雜度受到限制；其次，對產品化有各種嚴格的限制，這就需要一個高度集成的硬體DSP，因此最理想的硬體組成是系統級的晶元。
一般採用的是一個16位結構的微控制器，將MCU、A/D、D/A、RAM、ROM集成在一塊晶元上，具有很高的集成度。同時具有較高運算速度的16×16位的乘法語音和內積運算指令，CPU最高可達時鍾49MHz，因此在復雜的數字信號處理方面既非常便利又比專用的DSP晶元便宜得多。並具有12位ADC，和14位DAC保證音頻精度，配置帶自動增益控制（AGC）的麥克風輸入方式，為語音處理帶來了極大的方便。既具有體積小、集成度高、可靠性好的特點，又具有較強的中斷處理能力、高性能的價格比和功能強、效率高的指令系統及低功耗、低電壓的特點，所以非常適合用於嵌入式語音識別系統。
以SR160X為核心的嵌入式語音識別系統硬體的電路系統，主要包括麥克風輸入電路、ADC、DAC、功放輸出電路、鍵盤電路和各種通信電路等，語音保存到SPI Flash存儲器中。 非特定人語音識別要經過語音訓練後才能識別，將語音訓練過程中建立的參考模式庫和從待識別語音信號中提取的特徵參數都存放在外擴的SPI Flash中，這樣就可以保證掉電後重新開機繼續識別。語音識別系統軟體主程序由語音訓練程序、語音識別程序、語音播放程序、中斷程序、初始化程序等子程序組成。由於嵌入式平台存儲資源少、實時性要求高的特點，因此演算法在保證識別效果的前提下要盡可能優化。
軟體包括A/D變換、預加重、分幀和加窗、端點檢測、特徵參數提取、放寬端點限制的DTW演算法，最後識別結果輸出。
在應用層軟體考慮到用戶的實際需求，增加了能快速開發的虛擬軟體開發技術，能快速完成產品。

⑻ C語言幫忙謝謝

這段代碼是有BUG的，有些編譯器在DEBUG模式下會把沒有初始化的整型初始化為0.
至於具體的演算法請參考C語言逗號表達式。
網路：http://ke..com/link?url=_WNiHRSDALIf2VrPWA7In6Wm0_srQvLhfz-_ilTL42HKxTRbOUAIvPN1_kcFJHuYHYMA4A1gVdPgL-TI7LNN5gDfUq

⑼ DTW演算法，我在網上下載了matlab的DTW（動態時間規整）演算法的程序，裡面計算兩個不同維度向量的匹配距離。

你的程序沒貼出來啊？
如果受字數限制，可以傳到網盤，再把鏈接貼出來。

⑽ 幫我看一下這個行列式的計算到底出了什麼問題，為什麼和另一種答案的演算法結果不一樣，而且圖片的演算法如果

實在是太遺憾了，你直到倒數第二步都是對的，最後一步錯了，二階行列式可以直接算了。用代數餘子式算也只有一種結果，就是你算的第二種。

以上，請採納。