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Speeching
- 端点检测算法采用现阶段比较精确的时频方差检测法，模式识别和模板匹配采用的是改进后的DTW算法（主要是限定了DTW的搜索路径，进一步精确了DTW的平行四边形的形状，进一步的减少匹配中的参数存贮量以及多余的搜索路径）。
endpoint
- 这是一段关于语音处理与识别的程序，包括预处理，端点检测，线性倒谱系数求解，并运用dtw算法进行模式匹配。-This is a speech processing and recognition on the program, including pretreatment, endpoint detection, linear cepstrum solution, and the use of dtw algorithm for pattern matching.
dtw
- 动态时间规正算法，用于语音识别，模式匹配等，在matlab环境下使用-Dynamic time warping algorithm for speech recognition, pattern matching, etc., in the matlab environment
mfccdtw
- 先用端点检测将语音中有用的语音部分提取出来（即将头部和尾部的静音部分除掉），然后用LPC算法提取语音信号的特征参数，进行动态归整(DTW算法)后与模板库里面的标准语音作比较，最后将识别结果进行D/A转化后播放出来。在本部分的设计中，则主要完成语音识别的模式匹配算法部分的软件实现。 -First with the endpoint detection of speech to voice some of the useful extracted from the (soon to mute som
speech
- 这是一段语音识别的c++源程序，包括预处理，端点检测，线性倒谱系数，dtw算法模式匹配。-This is a speech recognition c++ source, including preprocessing, detection, linear cepstrum, dtw algorithm for pattern matching.
YUYIN
- 语音采集c++程序，包括端点检测，线性预测倒谱系数，dtw模式匹配等函数，-this is a program about speech recogenition
SR_speechrecognition
- 微软语音识别分两种模式:文本识别模式和命令识别模式.此两种模式的主要区别,主要在于识别过程中使用的匹配字典不同.前者使用的是通用字典,特点是内容多,覆盖的词汇量大,字典由sdk提供.适用于没有预定目标的随机听写之类的应用.同时因为词汇量大直接导致识别的精度降低,识别速度较慢.后者的字典需要 开发者自己编写,就是你们所说的xml文件.通过SR引擎读取xml实现特定词识别-Microsoft speech recognition points two modes: text recognition
basis-of-speech-recognition
- 语音识别的一些基础理论以及语音识别各个组成部分：预处理，参数提取，模式匹配，每个部分有多种详细的方法介绍。还包括说话人识别，语种识别，关键词识别。-basic theory of speech recognition and its component:pre-processing,extraction of parameters,matching.Each section has many method to be supplied.Besides,there are recognition
matlab_DTW
- 按所学相关语音处理的知识，自己设计一个孤立词语音识别程序，分析所设计系统的特性。熟悉不同模块间如何进行有效的组合，以及模块内的设计，重点掌握特征参数的提取和模式识别方法，并对不同的特征参数提取方法和模式匹配方法有大概的了解，知道其不同的优缺点。-The learned voice processing knowledge, an isolated word speech recognition program of their own design, analysis of the design