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TW)算法完成模板的匹配。动态时间归整(DTW)算法和隐含马可夫模型(HMM)是目前应用的比较广泛的两种模式识别算法。DTW算法是一种模板匹配的算法，在孤立词语音识别中，他是最为简单有效的算法。考虑了个人说话时间上的差别，即对于同一个词，不同人在不同时刻说的时间长度上的不同做了考虑，解决了发音长短不一的匹配问题，是语音识别中出现较早，较为经典的一种算法。
设参考模板特征矢量序列为A＝｛a1，a2，…，aj｝，输入语音特征矢量序列为B＝｛b1，b2，…，bk｝，j≠k。DTW算法就是要寻找一个最佳的时间规整函数，使得语音输入B的时间轴k映射到参考模板A的时间轴j上总的累计失真最小。本系统的DTW算法也是用定点汇编程序实现，所以运算速度较快。
其一、语音模板的训练
　　能否获得精确可靠的模板是运用DTW算法进行正确语音识别的关键。模板的好坏，直接影响系统的识别能力。系统为每个语音命令设置3个模板的预留空间，每个命令可以有3个模板参与识别。识别结果取其中的最接近者或平均值，这样可以尽量适应说话人语气语调的变化，大大提高了一次识别率
第5章结论
用定点DSP芯片构成的语音识别系统有着广泛的应用前景，在编写语音识别算法时，对其进行定点化处理以及一些原则和方法对其他类似的算法也有着现实指导意义。在实际应用中，应注意根据DSP芯片的特点，对算法进行优化，使得DSP芯片的性能得到充分的发挥。以本系统为基础，成功地开发了一种智能声控门禁实验系统。经过大量试验表明，该系统稳定可靠，正确识别率超过95％，系统平均响应时间小于0.5s。系统成本低，是一种实用的语音识别装置。

参考文献
[1]、李亚佰，孟贵胥等.数字电路与系统.北京电子工业出版社，1998.
[2]易克初，田斌，付强.语音信号处理［M］.北京：国防工业出版社2000.
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[5]杨之廉. 集成电路. 北京：清华大学出版社，2003.
[6]刘泉宋琪信号与系统题解. 华中科技大学出版社2003.
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[8]包明.语音集成电路. 北京：清华大学出版社，2003.
[9]张亦华延明.数字电路. 北京邮电大学出版社，2003

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