2.4.3 模式识别—动态时间归整（DTW）[3]
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，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。设参考模板特征序列为A = { a1, a2, …… ,aI }，输入语音特征矢量序列为B = { b1, b2, …… ,bJ },I≠J。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J映射到参考模板A的时间轴I上，使得总的累计失真最小。
2.4.4 语音模板的训练
要运用DTW算法进行语音识别，首先得到一个比较可靠的模板。模板的好坏，直接影响系统的识别能力。目前，比较常用的方法是用多次采样聚类的方法。基本算法是，首先采样得到多个不同的样本（样本要求尽可能的能够代表所需要识别的对象群体）；然后，对于所得到的数据进行特征提取；作DTW以及DTW回溯，对回溯落到同一帧的所有特征矢量进行聚类；将聚类结果作为系统的语音模板。
3. 系统硬件
系统硬件电路主要分为以下几个部分：
1）通讯电路模块[4]：主要实现语音数据对PC的传输；采用AMD3311。TXD0,RXD0接入DSP的SCI0。
图3：通讯模块
2）麦克风及采样电路：采用LM324作为放大电路核心，麦克风采用价格低廉的单一指向驻极电容。放大后信号输出到DSP的ADC端口转换成8位有效数据。
图4：麦克风及采样模块
3）表演模块：采用TOSHIBA240*64图形LCD模块(TLX-1781-C3B)演示系统处理情况及识别结果；表演模块独立于其他模块；可视情况选择安装。
图5：LCD引脚
4） LED模块：用来标志系统状态。
图6：LED的连接毕业论文http://www.Lwfree.cn/
5） 核心模块：DSP56F805芯片为核心处理及控制器。[4]
图7：模块框图
6）电源电路：电源电路主要由三个部分组成
放大与采样电路供电。由于对采样的特殊要求，为了提高采样的精确度，系统对采样电路和DSP电路采用分别供电的方法。
图8：放大与采样供电电路
DSP供电电路。
图9：DSP供电电路
LCD供电电路。LCD要求有可调的负电压供电，以调节液晶的显示亮度。
图10：LCD Vee 供电电路
4. 系统软件
软件主要由一系列子程序模块构成；分为PC端子程序和DSP端子程序两类。
4.1 系统子程序4.1.1 DSP端子程序