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⛄一、DTW简介
一个应用DTW的说话人识别系统如图8-4所示。它是与文本有关的说话人确认系统。它采用的识别特征是BP FG(附听觉特征处理) ， 匹配时采用DTW技术。其特点为：①在结构上基本沿用语音识别的系统。②利用使用过程中的数据修正原模板，即当在某次使用过程
中某说话人被正确确认时使用此时的输人特征对原模板作加权修改(一般用1/10加权)。
这样可使模板逐次趋于完善。
采样时间间隔为2.5ms，所存的字音模板数为15x16，即15个说话人各自的16个规定音。建立模板时，每个说话人对各字音各发音10次再经适当平均得到上述的各模板。在确认过程中，要求待确认者在他已知的116个字音中任选2~4个。先任选2个字，将2个字所得的“计分”(距离的倒数)相加，若已超过判决逻辑中所设定的阈值则予以肯定。否则，令待确认者另选16个字中其它字音并将计分加权累计，直到共发4个字音。若仍未达到阈值，则给以拒绝。
这里提供一个典型的实验结果：对于1732个真的待确认者，经此系统的错误拒绝率为
0.6%；对于630个假的待证实者，错误接受率为0.3%。当然，适当改变阈值可以调整这
两种比率。
⛄二、部分源代码
% dtwtest.m
clear;close all;clc;
disp(‘正在导入参考模板参数…’);
load mfcc.mat;
disp(‘正在计算测试模板的参数…’)
global i;%修改i即可改变测试对象
i=0;
fname = sprintf(‘test\%d1.wav’,i);
[k,fs]=audioread(fname);
[StartPoint,EndPoint]=vad(k,fs);
cc=mfcc(k);
cc=cc(StartPoint-2:EndPoint-2,:);
test(1).StartPoint=StartPoint;
test(1).EndPoint=EndPoint;
test(1).mfcc=cc;
disp(‘正在进行模板匹配…’)
dist = zeros(1,10);
for j=1:10
dist(1,j) = dtw(test(1).mfcc, ref(j).mfcc);
end
disp(‘正在计算匹配结果…’)
[d,j] = min(dist(1,:));
fprintf(‘测试模板 %d1.wav 的识别结果为：%d\n’, i, j-1);
⛄三、运行结果
⛄四、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]韩纪庆,张磊,郑铁然.语音信号处理（第3版）[M].清华大学出版社，2019.
[2]柳若边.深度学习:语音识别技术实践[M].清华大学出版社，2019.
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
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