dtw演算法

A. 【求助】關於《MATLAB擴展編程》中CH13 的例子程序 dtw

wavread改成readwav，前提是你安了voicebox的包

B. 我用DTW演算法識別錄制的語音後，後面我想用switch case語句調用函數來播放一個音樂文件，程序應該怎麼寫

幾乎不可能實現。播放音樂的同時，還作語音識別，根本就是給語音識別找不痛快嗎，音樂就是大幹擾源。

補充：
在 Voiceui那個公司的官網上，看到一款語音識別軟體，可以語音識別，也可以播放一些MP3。供參考。

C. 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

D. 語音識別的原理，以及DTW演算法

任務

E. 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.

F. dtw演算法屬於數字信號處理范疇嗎

是dwt 吧...
離散小波變換，屬於啊，基本每本數字信號處理的教科書里都會有這個內容的

G. dtw演算法在語音識別系統的應用，

DTW是動態時間規整演算法，在語音識別系統中通常用於特定人識別，特定人識別即A用戶使用這個語音識別系統，B用戶使用就會出現語音識別出錯或無法識別的現象。
DTW在語音識別系統中，是一個需要用戶事先訓練的系統。從操作方面上，首先需要訓練，對需要控制的命令錄制對應的語音；使用時只要說出與訓練時同樣的語音命令，即可出現識別結果，實現聲控。

DTW在語音識別系統中充當數據匹配比對模塊。語音識別系統首先採集用戶的語音，經過端點檢測，找出用戶的有效語音而把其他非語音段給刪除；然後經過MFCC特徵提取，得到用戶聲音的特徵，最後進入DTW，進行歐式距離的比對，距離最小對應的模板，即為識別結果。

希望以上信息對你有所幫助。

H. 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。

I. 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。

J. 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。