【摘 要】
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语音控制作为一种新型的人机交互手段，给用户带来更多的操作体验，在很多特定场景中具有必要性。本文将梅尔倒谱系数(MFCC)作为语音特征参数，采用动态时间规整算法(DTW)进行模式
【基金项目】
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重庆市高等职业技术院校新技术推广项目(项目编号:GZTG201606);第三批重庆市高等学校青年骨干教师资助计划(2016年11月发布)
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语音控制作为一种新型的人机交互手段，给用户带来更多的操作体验，在很多特定场景中具有必要性。本文将梅尔倒谱系数(MFCC)作为语音特征参数，采用动态时间规整算法(DTW)进行模式识别和分类，实现了小样本孤立词汇的实时识别，具有高识别率。在基本算法的基础上进行了边界条件改进，克服了端点检测缺陷。在语音特征提取上，分析比较了线性预测系数(LPC)和梅尔倒谱系数(MFCC)作为特征参数的优缺点，最后选定基于人耳听觉特性的MFCC作为语音特征参数。语音信号采用NI公司USB-6218采集卡将数据直接传输至MATLA
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