说明：Dynamic Time Warping（DTW）诞生有一定的历史了（日本学者Itakura提出），它出现的目的也比较单纯，是一种衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法。应用也比较广，主要是在模板匹配中，比如说用在孤立词语音识别（识别两段语音是否表示同一个单词），手势识别，数据挖掘和信息检索等中。...
说明：用m语言写的关于语音识别技术中最为流行的匹配算法hmm运用MATLAB平台，可以实现端点检测和基于HMM的孤立词数字的语音识别。
说明：DTW是较早的一种模式匹配和模型训练技术，它应用动态规划的思想成功解决了语音信号特征参数序列比较时时长不等的难题，在孤立词语音识别中获得了良好性能。虽然HMM模型和ANN在连续语音大词汇量语音识别系统优于DTW，但由于DTW算法计算量较少、无需前期的长期训练，也很容易将DTW算法移植到单片机、DSP...
说明：这个代码是针对孤立词，特定人语音识别的一个计算代码。 可以计算2个语音的相似度， 计算出的值越小，说明越相似， 通常来说对于这个孤立词特定人语音识别来说，识别率特别高， 但是对于非特定人的语音识别的话还是需要用hmm计算方式了。 文件也是在这里面
说明：利用HMM进行语音识别，matlab实例，不是自己编的，大家可以参考一下，孤立词的识别，利用MFCC参数进行特征提取，GUI设计那块搞不懂。