语音 · 机器学习实验案例草案
Voice Shell
连接录音、训练与识别的本地工作台
采集语音样本、训练并比较识别结果。用 MFCC 特征、DTW 模板识别与逻辑回归，理解一小段声音怎样进入模型。
从一个问题开始
从一小段录音到识别结果，中间到底发生了什么？
Voice Shell 是一个本地语音实验工作台，连接样本采集、训练与识别，让每个步骤都可以实际操作。
已有实现使用 MFCC 特征，比较 DTW 模板识别与逻辑回归。这是一项小规模语音分类探索，适合用来理解数据怎样进入模型。
项目展示还需要整理固定的测试样本、结果对比与失败案例。这里暂时保留项目说明，真实演示会在确认后加入。
这份案例依据历史项目记录整理，完成度、演示和具体结果仍需确认。