✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：海神之光 🏆代码获取方式： 海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

更多Matlab仿真内容点击👇 Matlab图像处理（进阶版） 路径规划（Matlab） 神经网络预测与分类（Matlab） 优化求解（Matlab） 语音处理（Matlab） 信号处理（Matlab） 车间调度（Matlab）

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。

function trimmed_X = my_vad(x) %端点检测；输入为录入语音，输出为有用信号

Ini = 0.1; %初始静默时间 Ts = 0.01; %窗的时长 Tsh = 0.005; %帧移时长 Fs = 16000; %采样频率 counter1 = 0; %以下四个参数用来寻找起始点和结束点 counter2 = 0; counter3 = 0; counter4 = 0; ZCRCountf = 0; %用于存储过零率检测结果 ZCRCountb = 0; ZTh = 40; %过零阈值 w_sam = fix(TsFs); %窗口长度 o_sam = fix(TshFs); %帧移长度 lengthX = length(x); segs = fix((lengthX-w_sam)/o_sam)+1; %分帧数 sil = fix((Ini-Ts)/Tsh)+1; %静默时间帧数 win = hamming(w_sam);

Limit = o_sam*(segs-1)+1; %最后一帧的起始位置

FrmIndex = 1:o_sam:Limit; %每一帧的起始位置 ZCR_Vector = zeros(1,segs); %记录每一帧的过零点数

%短时过零点 for t = 1:segs ZCRCounter = 0; nextIndex = (t-1)*o_sam+1; for r = nextIndex+1:(nextIndex+w_sam-1) if (x® >= 0) && (x(r-1) >= 0)

end

%短时平均幅度 Erg_Vector = zeros(1,segs); for u = 1:segs nextIndex = (u-1)*o_sam+1; Energy = x(nextIndex:nextIndex+w_sam-1).*win; Erg_Vector(u) = sum(abs(Energy)); end

IMN = mean(Erg_Vector(1:sil)); %静默能量均值（噪声均值） IMX = max(Erg_Vector); %短时平均幅度的最大值 I1 = 0.03 * (IMX-IMN) + IMN; %I1，I2为初始能量阈值 I2 = 4 * IMN; ITL = 100min(I1,I2); %能量阈值下限,前面系数根据实际情况更改得到合适结果 ITU = 10 ITL; %能量阈值上限 IZC = mean(ZCR_Vector(1:sil)); stdev = std(ZCR_Vector(1:sil)); %静默阶段过零率标准差

IZCT = min(ZTh,IZC+2*stdev); %过零率阈值 indexi = zeros(1,lengthX); indexj = indexi; indexk = indexi; indexl = indexi;

%搜寻超过能量阈值上限的部分 for i = 1:length(Erg_Vector) if (Erg_Vector(i) > ITU) counter1 = counter1 + 1; indexi(counter1) = i; end end ITUs = indexi(1); %第一个能量超过阈值上限的帧

%搜寻能量超过能量下限的部分 for j = ITUs👎1 if (Erg_Vector(j) < ITL) counter2 = counter2 + 1; indexj(counter2) = j; end end start = indexj(1)+1; %第一级判决起始帧

Erg_Vectorf = fliplr(Erg_Vector);%将能量矩阵关于中心左右对称，如果是一行向量相当于逆序

%重复上面过程相当于找结束帧 for k = 1:length(Erg_Vectorf) if (Erg_Vectorf(k) > ITU) counter3 = counter3 + 1; indexk(counter3) = k; end end %初始化DTW判别矩阵 Scores1 = zeros(1,N); Scores2 = zeros(1,N); Scores3 = zeros(1,N);

%加载模板数据 s1 = load(‘Vectors1.mat’); fMatrixall1 = struct2cell(s1); s2 = load(‘Vectors2.mat’); fMatrixall2 = struct2cell(s2); s3 = load(‘Vectors3.mat’); fMatrixall3 = struct2cell(s3);

%计算DTW for i = 1:N fMatrix1 = fMatrixall1{i,1}; fMatrix1 = CMN(fMatrix1); Scores1(i) = myDTW(fMatrix1,rMatrix); end

for j = 1:N fMatrix2 = fMatrixall2{j,1}; fMatrix2 = CMN(fMatrix2); Scores2(j) = myDTW(fMatrix2,rMatrix); end

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

🍅 仿真咨询 1 各类智能优化算法改进及应用 生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面 卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

3 图像处理方面 图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面 旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面 无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面 传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面 信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面 交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面 卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合