语音识别中DTW特征匹配的改进算法研究

刘长明; 任一峰

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语音识别中DTW特征匹配的改进算法研究

更新时间：2026-09-14

- 语音识别中DTW特征匹配的改进算法研究
- A Research on Improving the Algorithm for DTW Feature-Matching in Speech Recognition
- 中北大学学报（自然科学版） 2006年第1期页码：37-40
- 作者机构：
  
  中北大学自动控制系
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2006
- 稿件说明：
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刘长明, 任一峰. 语音识别中DTW特征匹配的改进算法研究[J]. 中北大学学报（自然科学版）, 2006,(1):37-40.

刘长明, 任一峰. A Research on Improving the Algorithm for DTW Feature-Matching in Speech Recognition[J]. 2006, (1): 37-40.
刘长明, 任一峰. 语音识别中DTW特征匹配的改进算法研究[J]. 中北大学学报（自然科学版）, 2006,(1):37-40. DOI：

刘长明, 任一峰. A Research on Improving the Algorithm for DTW Feature-Matching in Speech Recognition[J]. 2006, (1): 37-40. DOI：

摘要

采用基于动态规划方法的动态时间归正技术DTW(D YNAM IC T IM E W ARP ING)

可成功解决语音信号特征参数序列比较时时长不等的问题.在基于DTW的特征匹配用改进的动态时间归正方法将模板特征序列和语音特征序列进行匹配的基础上

比较两者之间的失真

得出识别判决的依据.实验表明

改进后的算法在孤立词语音识别中获得了良好性能.

Abstract

The dynamic time warping(DTW) technology based on the dynamic programming can solve the problem that the characteristic parameters of speech signal are of different lengths in each other.Matching the pattern character and speech character with dynamic time warping enables the researchers to compare the distortions between them so as to obtain the criterion for identification.According to the experimental results

the algorithm after improvement performs better in single speech recognition.

关键词

Keywords

references

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