摘要
语音识别作为人机交互的重要技术，近年来发展迅速，并在各个领域得到广泛应用。
动态时间规整(DynamicTimeWarping,DTW)算法作为一种经典的语音识别方法，因其对语音信号时间长度变化的鲁棒性而备受关注。
本文首先介绍了语音识别的相关概念和DTW算法的基本原理，然后回顾了DTW算法在英文字母语音识别中的研究现状，包括特征提取、距离度量、识别决策等方面的研究进展。
此外，本文还分析了现有DTW算法在英文字母语音识别中存在的不足，并展望了未来的研究方向。
关键词：语音识别；动态时间规整；英文字母识别；MFCC；模式匹配
#1.1语音识别
语音识别(SpeechRecognition)是指将人类语音信号转换为文本或命令的技术。
它是人机交互的重要组成部分，应用领域广泛，包括语音助手、智能家居、自动字幕等。
#1.2动态时间规整(DTW)
动态时间规整(DynamicTimeWarping,DTW)是一种用于比较两个时间序列相似性的算法，即使这些序列在时间轴上存在伸缩或偏移。
在语音识别中，DTW可以用来比较不同说话速度或发音习惯下的语音信号，找到最佳的匹配路径。
#1.3MFCC
Mel频率倒谱系数(Mel-FrequencyCepstralCoefficients,MFCCs)是一种常用的语音特征参数，它模拟了人耳的听觉特性，能够有效地表征语音信号的频谱包络信息。
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