dtw
共 59 篇文章
dtw 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 59 篇文章，持续更新中。
一种改进的DTW算法
一种改进的DTW算法，能有较好的处理效率
介绍ar
介绍ar，和dtw两种算法，包含一个实际应用的例子
一个简单实用的dtw算法
一个简单实用的dtw算法，可以在matlab中实现DTW的计算！
动态时间规整（DTW）算法基于动态规划的思想
动态时间规整（DTW）算法基于动态规划的思想，解决了说话人不同时期发音长短、语速不一样的匹配问题。
dynamic time warping 放宽端点限制的DTW算法
dynamic time warping 放宽端点限制的DTW算法
dynamic time warp Matlab speech recognition source code DTW (dynamic time consolidation), the Speech
dynamic time warp Matlab speech recognition source code DTW (dynamic time consolidation), the Speech Recognition Research counterparts can be downloaded
在线签名鉴定
在线签名鉴定，内含AR实现算法和DTW算法源程序，并拥有应用实例
语音识别中的模型和算法：动态时间归正技术（DTW）
语音识别中的模型和算法：动态时间归正技术（DTW），隐马尔可夫模型（HMM），高斯混合模型（GMM），高斯混合模型（GMM）
m文件dtw,mfcc,vad,转换为c语言文件。用于声音检测
m文件dtw,mfcc,vad,转换为c语言文件。用于声音检测
DTW的VB实现
DTW的VB实现，利用动态规划的方法实现，经过调试，自己编写的，
用java写的DTW程序组合
用java写的DTW程序组合，可用于进行动态弯曲路径的计算和时间序列相似性比较
传统的DTW算法在进行孤立词语音识别时着重于时间规整和语音测度的计算 , 而没有 对数据的可靠性和有效性进行分析。本文提出了一种改进的端点检测算法 , 并采用一种改进的 DTW算法 , 在计算机上
传统的DTW算法在进行孤立词语音识别时着重于时间规整和语音测度的计算 , 而没有
对数据的可靠性和有效性进行分析。本文提出了一种改进的端点检测算法 , 并采用一种改进的
DTW算法 , 在计算机上进行了仿真。实验结果表明采用改进后的DTW算法有效的降低了识别时
间和存储数据量 , 提高了系统性能
特定人语音识别算法_DTW算法
特定人语音识别算法_DTW算法，语音识别论文
用DSP实现的一个简单的语音识别系统
·详细说明：用DSP实现的一个简单的语音识别系统,只要实现单个词的识别即可,采样率8k,帧长30ms,帧移10ms,系统采样后分帧--端点检测,将检测到的原始语音信号保存下来,基本上一个字在30帧左右,然后提取每帧的LPC参数--将LPC参数转换为LPC倒谱系数,然后利用DTW方法和模板比较.
基于ARM的嵌入式语音识别系统研究
语音识别是通过识别和理解过程把人类的语音信号转变为文本或命令的技术。近年来语音识别技术由于其重要性和研究难度成为研究的热点。随着嵌入式的发展，嵌入式语音识别技术成为语音识别领域发展的新的重要方向。 在此背景下，本课题进行基于ARM的嵌入式语音识别系统的研究。论文分别从理论分析、系统硬件平台的总体设计、系统软件的分析定制等方面，对语音识别在ARM上的应用做了研究。 1、在理论上，详细介绍了语音识别的
基于FPGA语音识别系统设计与实现.rar
近年来，语音识别研究大部分集中在算法设计和改进等方面，而随着半导体技术的高速发展，集成电路规模的不断增大与各种研发技术水平的不断提高，新的硬件平台的推出，语音识别实现平台有了更多的选择。语音识别技术在与DSP、FPGA、ASIC等器件为平台的嵌入式系统结合后，逐渐向实用化、小型化方向发展。 本课题通过对现有各种语音特征参数与孤立词语音识别模型进行研究的基础上，重点探索基于动态时间规整算法的DTW模
期刊论文：基于DTW算法的语音识别系统实现
·期刊论文：基于DTW算法的语音识别系统实现
基于MATLAB的语音识别系统程序
·基于MATLAB的语音识别系统程序,包括HMM,DTW,Record三个matlab的M文件 文件列表: cdhmm .....\baum.m .....\getparam.m .....\hmm.mat .....\inithmm.m .....\mfcc.m .....\mixture
基于ARM嵌入式孤立词语音识别系统研究与实现
语音识别技术就是能使计算机“听懂”人类的语言，然后根据其含义来执行相应的命令，从而实现为人类服务。 随着语音识别的深入研究，对它的技术应用主要有两个方面： 一个方向是大词汇量连续语音识别系统，主要应用于计算机的听写机，以及与电话网或者互联网相结合的语音信息查询服务系统，这些系统都是在计算机平台上实现的； 另外一个重要的发展方向是小型化、便携式语音产品的应用，这些应用系统大都使用专门的硬件系统实现。