编程实现语音处理中的DTW算法

在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法。用于孤立词识别，DTW算法与HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。

编程实现语音处理中的DTW算法
在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（Dynamic Time
Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不
一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法。用于孤立词识别，
DTW算法与HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参
数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍
然得到广泛的应用。
无论在训练和建立模板阶段还是在识别阶段，都先采用端点算法确定语音的起点和终
点。已存入模板库的各个词条称为参考模板，一个参考模板可表示为R={R（1），R（2）
，……，R（m），……，R（M）}，m为训练语音帧的时序标号，m=1为起点语音帧，m=M为终
点语音帧，因此M为该模板所包含的语音帧总数，R（m）为第m帧的语音特征矢量。所要
识别的一个输入词条语音称为测试模板，可表示为T={T（1），T（2），……，T（n），…
…，T（N）}，n为测试语音帧的时序标号，n=1为起点语音帧，n=N为终点语音帧，因此N
为该模板所包含的语音帧总数，T（n）为第n帧的语音特征矢量。参考模板与测试模板一
般采用相同类型的特征矢量（如MFCC，LPC系数）、相同的帧长、相同的窗函数和相同的
帧移。
假设测试和参考模板分别用T和R表示，为了比较它们之间的相似度，可以计算它们之
间的距离 D[T，R]，距离越小则相似度越高。为了计算这一失真距离，应从T和R中各个
对应帧之间的距离算起。设n和m分别是T和R中任意选择的帧号，d[T（n），R（m）]表示
这两帧特征矢量之间的距离。距离函数取决于实际采用的距离度量，在DTW算法中通常采
用欧氏距离。
若N=M则可以直接计算，否则要考虑将