dtwc算法实现

⑴ Lenovo 小新 Air14ALC 2021的产品密钥是什么

Lenovo小新Air14ALC2021的产品密钥是6HCNX-DTWXW-K8V9X-MC8DX-HCFC6。品密钥是产品授权的证明，它是根据一定的算法产生的数。当用户输入密钥产品会根据其输入的密钥判断是否满足相应的算法，通过这样来判断，以确认用户的身份和使用权限。

联想笔记本的密钥位置

按Windows键，最下面搜索框，输入powershell，找到WindowsPowerShell，右键点击，点击以管理员身份运行它，按windows徽标键+C键，点击搜索，输入powershell找到WindowsPowerShell，右键点击，点击以管理员身份运行它，复制代码(Get-WmiObject-queryselect*fromSoftwareLicensingService)。

OA3xOriginalProctKey，在powershell窗口中，鼠标右键点击即可粘贴上，然后回车一下。等待几秒后，会显示出OEM的产品密钥出来，把密钥记录下来。

⑵ DTW算法程序最终输出的D（n,m）是一个距离还是一个矩阵

是一个方阵

⑶ EMSR 具体含义是什么

嵌入式汉语语音识别引擎
(Embedded Mandarin Speech Recognition Engine)

1. 语音识别技术简介

从20世纪50年代的Bell实验室的研究开始，语音识别技术经过了半个世纪的发展，科研工作者对此进行了孜孜不倦的研究。语音识别的参数经历了共振峰分析、线性预测倒谱参数，到现获得主流应用的MFCC倒谱参数，基本上是以短时谱估计为主的。识别算法上，经历了简单的模版匹配、动态时间弯折，目前的主流方法是隐含马尔科夫模型（HMM）。尽管也有学者对人工神经网络、支持向量机、遗传算法等进行了研究，但是其识别性能始终不能超越HMM。

目前，以HMM为基础的语音识别理论体系已经基本成熟。换句话说，目前语音识别的理论研究基本上没有什么新意了。然而目前各种语音识别系统的性能却仍然不能满足自然对话的需要，这与得到广泛应用和认可的文字识别的现状形成了鲜明对比。种种证据表明，以倒谱参数和HMM为基础的理论体系并没有抓住语音识别技术的核心，这个理论所模仿的是人的嘴巴，而不是耳朵，更不是大脑。

不过，不要因此就把语音识别全盘否定。尽管HMM不是最优的，但它是可用的。在目前的技术条件下，HMM还是可以很好地解决一些语音识别的具体问题的。当然这需要我们把要求降低一点，适当配合，我们将看到，语音识别在有些场合十分适用，尤其是小词表、短语语音识别系统的性能可以做得很高。

2. 嵌入式语音识别系统

HMM有很多种变形，具体实现时也有很多优化技巧。以个人计算机为平台的语音识别系统的模型以连续混合高斯HMM为主流，模型复杂、参数众多，需要占用大量的系统资源，包括硬盘、内存和CPU时间。而以MCU、DSP、SoC芯片为平台的嵌入式系统的资源有限，不可能将PC平台的语音识别系统简单移植过来，必须要进行大量的模型简化和算法优化工作。

嵌入式语音识别主要有下面几类：

特定人、小词表：这是最简单的语音识别算法，多以DTW及其变形为主。使用前需要使用者对每个命令词进行训练，更换使用者需要重新训练。
非特定人、小词表：这类系统目前用途比较广泛，词表不大且固定，其模型参数是事先训练好的，使用者不需训练就可直接使用。优点是识别率很高，缺点是系统开发成本高，周期长，因为更换词表需要重新训练。
非特定人、动态词表：这是一种最有应用前景的语音识别系统，使用前也不用训练。虽然词表也不大，但是可以随时调整，只要输入拼音串就可以改变词表，因此适应性很强。
非特定人、大词表：这种系统类似于PC上的高性能语音识别软件，对系统资源要求高，即便是在PDA、PPC等资源较大的平台上实现也有难度。
3. EMSR简介

EMSR就是一个高性能的嵌入式语音识别系统引擎。EMSR分四个子系统，分别对应上述四类应用。其中前三个子系统的核心代码已经开发完毕，第四类则仍处于开发中。

EMSR的开发始于1996年，最初的EMSR-1为特定人、孤立词识别系统，实际上是不分语种的。

在2001年，EMSR-2进入实用化。这是一种专用的语音识别算法，由于对每个词汇独立建模和训练，因此它实际上也是语种无关的。

2002年开始EMSR-3的开发，目前其性能已经可以超过EMSR-2。该引擎可以提供二次开发接口，方便开发各种不同的应用系统。由于EMSR-3采用汉语拼音为基元，用汉语语音库进行训练，因此该系统主要面向汉语普通话使用者。

目前正在开发的EMSR-4仍然是孤立词识别系统，但是它支持超大词库，类似于基于键盘的汉字输入法。该系统非常适合手机短信的语音输入。

4. EMSR性能

EMSR引擎的特点是识别率高、资源占用小、运行速度快。EMSR的算法以定点DSP运算为基础进行了优化，模型也在不降低识别率的前提下做了压缩和定点化，整个代码短小紧凑、效率极高。

以EMSR-3为例，在ADSP-218x定点DSP芯片上实现，识别部分占用的程序空间和数据空间合计不到64K字节；语音参数的提取仅需2MIPS；词表为100时，平均响应时间<0.8S。

运行EMSR-3的ADSP-218x模块提供串行口接口，用户可以方便地通过RS232接口发送命令控制模块的工作、修改词表。

5. EMSR移植

目前EMSR已经下面平台上进行了实现：

ADSP-218X：定点16位DSP
ARM7TDMI：无任何加速的ARM7内核
BF53x：ADI的新一代高速定点16位DSP
SPL162002/2003：凌阳增强型16位单片机
Windows Mobile 6.x, 5.0, 2003se的智能手机
Palm OS智能手机
由于EMSR提供完整的定点C代码，系统可以方便地向其它平台上移植。

6. 其它技术

为了构成一个完整、实用的语音识别系统，还可提供如下技术：
用于语音提示的语音编解码算法
一般噪声环境下的维纳滤波语音增强技术
较强噪声环境下的话筒阵列语音增强技术
超强噪声环境下的抗噪声话筒

⑷ matlab中的特定人语音识别算法DTW算法的应用例程

语音识别原理

语音识别系统的本质就是一种模式识别系统，它也包括特征提取、模式匹配、参考模式库等基本单元。由于语音信号是一种典型的非平稳信号，加之呼吸气流、外部噪音、电流干扰等使得语音信号不能直接用于提取特征，而要进行前期的预处理。预处理过程包括预滤波、采样和量化、分帧、加窗、预加重、端点检测等。经过预处理的语音数据就可以进行特征参数提取。在训练阶段，将特征参数进行一定的处理之后，为每个词条得到一个模型，保存为模板库。在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音参数，生成测试模板，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。后续的处理过程还可能包括更高层次的词法、句法和文法处理等，从而最终将输入的语音信号转变成文本或命令。

DTW算法原理

DTW是把时间规整和距离测度计算结合起来的一种非线性规整技术，它寻找一个规整函数im=Ф(in)，将测试矢量的时间轴n非线性地映射到参考模板的时间轴m上，并使该函数满足：

D就是处于最优时间规整情况下两矢量的距离。由于DTW不断地计算两矢量的距离以寻找最优的匹配路径，所以得到的是两矢量匹配时累积距离最小所对应的规整函数，这就保证了它们之间存在的最大声学相似性。

DTW算法的实质就是运用动态规划的思想，利用局部最佳化的处理来自动寻找一条路径，沿着这条路径，两个特征矢量之间的累积失真量最小，从而避免由于时长不同而可能引入的误差。

⑸ 基于单片机的特定语音识别的DTW算法 怎样用C语言实现 跪求！

建议，非特定人语音识别芯片 LD3320，
或者索性 思索语音识别模块V280，已经开发完毕，直接可以用了。

⑹ matlab匹配问题 dtw算法

我看了一下你的链接和程序.
这是你没定义dtwOptSet,当然dtw和dtwOptSet都是作者自定义的函数，不在matlab的标准库里，这个图也是明显用了3个subplot画的
如果你想运行这个，请去作者推荐的
http://mirlab.org/jang/books/dcpr/introMatlabProgram.asp?title=1-2%20Example%20Programs%20(%A6p%A6%F3%A8%FA%B1o%B5{%A6%A1%BDX)
下载example就可以了.

⑺ 语音识别芯片的语音识别系统设计

对于嵌入式系统而言，语音识别硬件组成要考虑很多其它因素，首先由于成本的限制，一般使用定点DSP，这意味着算法的复杂度受到限制；其次，对产品化有各种严格的限制，这就需要一个高度集成的硬件DSP，因此最理想的硬件组成是系统级的芯片。
一般采用的是一个16位结构的微控制器，将MCU、A/D、D/A、RAM、ROM集成在一块芯片上，具有很高的集成度。同时具有较高运算速度的16×16位的乘法语音和内积运算指令，CPU最高可达时钟49MHz，因此在复杂的数字信号处理方面既非常便利又比专用的DSP芯片便宜得多。并具有12位ADC，和14位DAC保证音频精度，配置带自动增益控制（AGC）的麦克风输入方式，为语音处理带来了极大的方便。既具有体积小、集成度高、可靠性好的特点，又具有较强的中断处理能力、高性能的价格比和功能强、效率高的指令系统及低功耗、低电压的特点，所以非常适合用于嵌入式语音识别系统。
以SR160X为核心的嵌入式语音识别系统硬件的电路系统，主要包括麦克风输入电路、ADC、DAC、功放输出电路、键盘电路和各种通信电路等，语音保存到SPI Flash存储器中。 非特定人语音识别要经过语音训练后才能识别，将语音训练过程中建立的参考模式库和从待识别语音信号中提取的特征参数都存放在外扩的SPI Flash中，这样就可以保证掉电后重新开机继续识别。语音识别系统软件主程序由语音训练程序、语音识别程序、语音播放程序、中断程序、初始化程序等子程序组成。由于嵌入式平台存储资源少、实时性要求高的特点，因此算法在保证识别效果的前提下要尽可能优化。
软件包括A/D变换、预加重、分帧和加窗、端点检测、特征参数提取、放宽端点限制的DTW算法，最后识别结果输出。
在应用层软件考虑到用户的实际需求，增加了能快速开发的虚拟软件开发技术，能快速完成产品。

⑻ C语言帮忙谢谢

这段代码是有BUG的，有些编译器在DEBUG模式下会把没有初始化的整型初始化为0.
至于具体的算法请参考C语言逗号表达式。
网络：http://ke..com/link?url=_WNiHRSDALIf2VrPWA7In6Wm0_srQvLhfz-_ilTL42HKxTRbOUAIvPN1_kcFJHuYHYMA4A1gVdPgL-TI7LNN5gDfUq

⑼ DTW算法，我在网上下载了matlab的DTW（动态时间规整）算法的程序，里面计算两个不同维度向量的匹配距离。

你的程序没贴出来啊？
如果受字数限制，可以传到网盘，再把链接贴出来。

⑽ 帮我看一下这个行列式的计算到底出了什么问题，为什么和另一种答案的算法结果不一样，而且图片的算法如果

实在是太遗憾了，你直到倒数第二步都是对的，最后一步错了，二阶行列式可以直接算了。用代数余子式算也只有一种结果，就是你算的第二种。

以上，请采纳。