HMM非特定人连续语音识别的嵌入式实现

基于嵌入式平台与DNN-HMM的中文儿童语音能力评估研究

基于嵌入式平台与DNN-HMM的中文儿童语音能力评估研
究
董胡
【期刊名称】《办公自动化》
【年(卷),期】2024(29)4
【摘要】儿童语音能力评估对提高其语言发展规律的认识,促进儿童语言、认知和社交能力的全面发展有重要意义。

利用嵌入式硬件平台及深度神经网络隐马尔可夫模型(DNN-HMM)开展中文儿童语音能力评估研究。

首先,使用LD3320语音芯片设计嵌入式硬件平台,然后利用线性校正单元构建深度神经网络,利用构建的DNN-HMM模型对中文儿童语音数据进行训练与测试,并结合一般内容概率潜在语义分析(GC-PLSA)模型开展语音评分,最后,将模型移植到嵌入式平台进行语音能力评估实验。

实验结果表明:与传统高斯混合、隐马尔可夫模型(GMM-HMM)相比,基于DNN-HMM模型在儿童长、短句连续语音词错率(WER)方面均降低约5.4%、5.6%,且DNN-HMM模型获得的平均得分也要高于GMM-HMM模型。

【总页数】4页(P84-86)
【作者】董胡
【作者单位】长沙师范学院信息科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.3
【相关文献】
1.基于嵌入式平台的实用语音识别研究
2.基于声韵母基元的嵌入式中文语音合成系统
3.基于DNN-HMM模型的语音识别的语音导航系统
4.基于DNN-HMM和RNN的维吾尔语语音识别
5.基于DNN-HMM的佤语语音声学建模
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语音识别技术简介

语音识别技术简介我想大家都听过阿里巴巴与四十大盗的故事，阿里巴巴的“芝麻开门”就是一个语音识别的例子，可见语音识别是很早就启蒙了。

今天我就和大家一起来学习一下语音识别技术。

让机器听懂人类的语音，这是人们长期以来梦寐以求的事情。

伴随计算机技术发展，语音识别己成为信息产业领域的标志性技术，在人机交互应用中逐渐进入我们日常的生活，并迅速发展成为“改变未来人类生活方式厅的关键技术之一”。

语音识别技术以语音信号为研究对象，是语音信号处理的一个重要研究方向。

其最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。

语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。

主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面，所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等。

今天主要讲的内容有：语音识别的发展历史、系统分类、基本方法、系统结构、面临问题以及前景展望。

语音识别发展历史1952年贝尔研究所Davis等人研究成功了世界上第一个能识别10个英文数字发音的实验系统。

1960年英国的Denes等人研究成功了第一个计算机语音识别系统。

大规模的语音识别[3]研究是在进入了70年代以后，在小词汇量、孤立词的识别方面取得了实质性的进展。

进入80年代以后，研究的重点逐渐转向大词汇量、非特定人连续语音识别。

在研究思路上也发生了重大变化，即由传统的基于标准模板匹配的技术思路开始转向基于统计模型(HMM）的技术思路。

此外，再次提出了将神经网络技术引入语音识别问题的技术思路。

进入90年代以后，在语音识别的系统框架方面并没有什么重大突破。

但是，在语音识别技术的应用及产品化方面出现了很大的进展。

我国语音识别研究工作起步于五十年代，但近年来发展很快。

研究水平也从实验室逐步走向实用。

我国语音识别技术的研究水平已经基本上与国外同步，在汉语语音识别技术上还有自己的特点与优势，并达到国际先进水平。

HMM基本原理及在语音识别中的应用

2．端点检测
语音信号起止点的判别是任何一个语音识别系统必不可少的组成部分。常用的端点检测方法有下面两种。
(1) 短时平均幅度
端点检测中需要计算信号的短时能量，由于短时能量的计算涉及到平方运算，而平方运算势必扩大了振幅不等的任何相邻取样值之间的幅度差别，这就给窗的宽度选择带来了困难，而用短时平均幅度来表示语音能量，在一定程度上可以克服这个弊端。
Mel 频率倒谱系数是先将信号频谱的频率轴转变为 Mel 刻度，再变换到倒谱域得到倒谱系数。其计算过程如下： (1) 将信号进行短时傅立叶变换得到其频谱。 (2) 求频谱幅度的平方，即能量谱，并用一组三角滤波器在频域对能量进行带通滤波。 (3) 对滤波器的输出取对数，然后作 2M点傅立叶逆变换即可得到MFCC。
输入
预处理
特征提取
训练识别输出网络
语音识别系统组成部分图示
10.1.1 预处理
在语音识别系统中，语音信号预处理主要包括抗混叠滤波、预加重及端点检测等。
1．抗混叠滤波与预加重
语音信号的频谱分量主要集中在 300～3400Hz 范围内。因此需用一个防混叠的带通滤波器将此范围内的语音信号的频谱分量取出，然后对语音
语音识别系统分为两个方向：一是根据对说话人的依赖程度可以分为特定人和非特定人语音识别系统；二是根据词汇量大小，可以分为小词汇量、中等词汇量、大词汇量，以及无限词汇量语音识别系统。不同的语音识别系统，尽管设计和实现的细节不同，但所采用的基本技术是相似的。一个典型的语音识别系统如下页图所示。主要包括预处理、特征提取和训练识别网络。
语音信号的特征主要有时域和频域两种。
时域特征：短时平均能量、短时平均过零率、共振峰、基音周期等；

隐马尔科夫模型在语音识别中的应用(八)

隐马尔科夫模型在语音识别中的应用隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种非常重要的统计模型，它被广泛应用于语音识别、手写识别、生物信息学等领域。

其中，HMM在语音识别领域的应用尤为突出。

本文将从HMM的基本原理、语音识别中的应用及未来发展方向等方面进行探讨。

HMM的基本原理首先，我们来简要介绍一下HMM的基本原理。

HMM是一种用于对观测序列进行建模的统计模型。

它的基本假设是，观测序列的生成过程是由一个不可见的马尔科夫链控制的，并且每个状态生成一个观测值。

在语音识别中，观测序列就是语音信号，而马尔科夫链的状态则对应着语音信号中的音素、音节或单词等。

因此，利用HMM可以对语音信号进行建模，并用于语音识别任务。

语音识别中的应用HMM在语音识别中扮演着重要的角色。

首先，HMM可以用于语音信号的特征提取和建模。

语音信号通常是高度抽象和非结构化的，要提取出有用的特征并建立模型是十分困难的。

而HMM可以很好地对语音信号进行建模，提取出语音信号的特征，从而为后续的语音识别任务提供支持。

其次，HMM也可以用于语音信号的识别和分析。

在语音识别任务中，我们需要将语音信号转换成文本或命令。

HMM可以对语音信号进行建模，并根据模型对语音信号进行识别和分析，从而实现语音识别的任务。

未来发展方向随着深度学习和人工智能等技术的发展，HMM在语音识别中的应用也在不断发展和完善。

未来，我们可以期待HMM与深度学习等技术的结合，以进一步提高语音识别的准确性和性能。

同时，HMM在语音合成、语音情感识别、多语种语音识别等方面也有着广阔的应用前景。

结语总之，HMM在语音识别中扮演着至关重要的角色。

它不仅可以用于语音信号的特征提取和建模，还可以用于语音信号的识别和分析。

未来，随着技术的不断发展，我们可以期待HMM在语音识别领域发挥出更大的作用。

希望本文能够对读者对HMM在语音识别中的应用有所了解。

语音机器人毕业论文

摘要自从工业机器人投入应用以来，它已经在社会生产制造等许多领域中发挥了巨大的作用。

随着电子技术的不断发展，自动化已经不再是一个新鲜的话题。

目前，各种娱乐、示教、服务类型的机器人正在走进我们的日常生活，它们也将为我们的生活带来很多的方便和乐趣。

语音一直是我们日常生活最惯常自然的信息交流方式，实现人机间语音通信就显得必不可少，进行语音控制的研究工作具有很强的现在意义和应用前景。

本文以凌阳16位单片机SPCE061A为控制核心，根据语音识别技术，以轮式玩具机器人为控制对象，设计了一个语音控制机器人系统。

首先，论述了目前语音识别技术的发展现状，语音识别技术在机器人控制中的应用前景；然后，进行了系统总体方案设计，进行了各功能模块的选型。

在此基础上进行了系统的硬件设计和软件设计。

最后，进行了语音识别测试，实现了对机器人前进、后退、左转、右转等动作的语音控制。

本文设计的语音控制技术，也可以应用到控制空调、电视、灯光、自动窗帘等。

关键词：机器人，语音控制，语音识别，SPCE061A单片机The Design of Voice Control RobotAbstractSince the industrial robot has been put into applications，it has played all important role in many fields such as social production and manufacturing. Currently, all kinds of robots which provide entertainment，teaching，and service are stepping into our daily life，they will also bring many convenience and pleasure to us．V oice has always be the most usual and natural ways of exchanging information in Our daily life．It is essential to achieve voice-communication between people and robots，studies of voice—controlling have great practical significance and good application prospects．Sunplus 16-bit microcontroller SPCE061A based on voice recognition technology, wheeled toy robot control object, the design of a voice control robotic systems for the control of the core. First, it discusses the development status of the current speech recognition technology, voice recognition technology in robot control application prospects; then, the overall system design of each functional module selection. On this basis, the system's hardware and software design. Finally, the speech recognition test, the robot forward, backward, turn left, turn right action of the voice control.In this paper, the design of the voice control technology can be applied to control air conditioning, TV, lights, automatic curtain.Key Words: robot，voice control, speech recognition, SPCE061A目录第一章绪论 (1)1.1 论文选题背景及研究意义 (1)1.2 国内外研究现状 (2)1.3 论文研究的主要内容 (3)第二章系统总体方案设计 (5)2.1 控制器的选择 (5)2.2 语音识别原理 (8)2.3 机器人对象的选择 (10)2.4 机器人电机调速及驱动方案设计 (10)2.5 系统总体方案 (12)第三章系统硬件电路设计 (13)3.1 控制单元电路设计 (13)3.1.1 凌阳单片机简介 (13)3.1.2 时钟电路的设计 (16)3.1.3 复位电路的设计 (16)3.1.4 SPCE061SA最小系统 (17)3.1.5 61开发板简介 (17)3.2 机器人电机控制电路设计 (18)3.3 语音信号采集电路 (18)3.4 系统供电电源电路 (20)第四章系统软件设计 (21)4.1 系统工作过程 (21)4.1.1 系统工作过程 (21)4.1.2 系统程序设计方案选择 (21)4.1.3 编程语言的选择 (23)4.2 主程序设计 (24)4.3 中断服务子程序设计 (26)4.4 语音训练程序设计 (26)4.5 语音识别程序设计 (27)第五章全文总结 (28)致谢 (29)参考文献 (30)附录1 部分程序清单 (32)附录2 系统总体电路图 (41)第一章绪论1.1 论文选题背景及研究意义机器人(Robot)是自动执行工作的机器装置，它可以执行植入的编排好的程序，也可以接受我们发给它的命令，也可以利用人工智能技术给它制定原则纲领行动。

HMM在语音识别系统中的应用

HMM 在语音识别系统中的应用苗　苗,马海武(西安建筑科技大学信息与控制工程学院　陕西西安　710061)摘　要:介绍语音识别技术的应用状况与发展,对基于动态时间伸缩技术、隐含马尔科夫模型及人工神经网络的3种不同的语音识别系统进行了比较,重点介绍了隐含马尔科夫模型(HMM )在语音识别系统中的应用。

其中基于HMM 的语音识别系统是在UniSpeech 芯片上实现基于D HMM 的识别系统,然后又在同一平台上实现了基于CHMM 的识别系统。

关键词:隐马尔科夫模型;语音识别;动态时间伸缩技术;人工神经网络中图分类号:TN912.34 文献标识码:B 文章编号:1004373X (2006)1606403Application of H MM in Automatic Speech R ecognition SystemMIAO Miao ,MA Haiwu(Information and Control Engineering School ,Xi ′an University of Architecture &Technology ,Xi ′an ,710061,China )Abstract :The passage introduces the condition and development of speech recognition technology ,compares three different kinds of speech recognition systems ,such as D TW ,HMM ,ASR ,and place emphasis on how to use HMM in this system.In this passage ,this automatic speech recognition system using HMM can achieve D HMM and CHMM on this UniSpeech chip.K eywords :Hidden Markov Model (HMM );Automatic Speech Recognition (ASR );Dynamic Time Warping (D TW );Artifi 2cial Neural Network (ANN )收稿日期:200602281　引　言语音识别技术是2000～2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。

基于HMM的连续语音识别

3.2.7、识别网络
从根节点开始，与每个可能作为句子开始的词节点相连，每个词又和它可能的相连，以此类推，构建好初始网络如下所示：
初始词网络
分解成三音素的网络
树结构的网络
识别网络中的词串假设 One two four
句子对应的音素级脚本
特征向量文件O
w ah1 n t uw1 f ao1 r
4）、计算复合HMM的前向-后向概率。 5）、用前向-后向概率来计算每帧语音的状态占有概率及其累计和。 6）、重复过程2直至训练结束。训练流程如右图所示：在训练过程中采用逐步细化的建模过成，先建立单音素的HMM，然后考虑音素上下文，扩展到三音素HMM，最后进行状态捆绑，还可逐步增加混合高斯变量数目，最终得到鲁棒性较高的连续语音识别HMM
基于HMM的连续语音识别
----------王风娜
HTK工具包 HMM简述基于HMM的连续语音识别利用HTK构建连续语音识别系统
1、HTK 工具包
1.1、工具包框架
1.2、工具分类
HTK工具包是由若干带有特定执行功能的程序组成。按照工具所完成功能的性质，可以将整个工具包分成四个部分：数据准备工具模型训练和优化工具识别工具性能评估工具
3)、三音素捆绑
状态捆绑示意图
状态捆绑决策树
3.2.4、嵌入式训练
要求：收集训练语音时，必须有训练语句的抄本。算法流程： 1）、对所有音素或三音素的HMM进行初始化。 2）、输入新的训练语句。 3）、通过连接训练句子抄本中各符号所对应的HMM，构建一个符合HMM，如下图所示：
初始化模型参数
ห้องสมุดไป่ตู้
中应用了一些裁减策略（动态规划）。
4）、结果分析

语音识别技术基础知识

语音识别技术基础知识语音是人类最自然的交互方式。

计算机发明之后，让机器能够“听懂”人类的语言，理解语言中的内在含义，并能做出正确的回答就成为了人们追求的目标。

我们都希望像科幻电影中那些智能先进的机器人助手一样，在与人进行语音交流时，让它听明白你在说什么。

语音识别技术将人类这一曾经的梦想变成了现实。

语音识别就好比“机器的听觉系统”，该技术让机器通过识别和理解，把语音信号转变为相应的文本或命令。

语音识别技术，也被称为自动语音识别AutomaTIc Speech RecogniTIon，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。

语音识别就好比“机器的听觉系统”，它让机器通过识别和理解，把语音信号转变为相应的文本或命令。

语音识别是一门涉及面很广的交叉学科，它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。

语音识别技术正逐步成为计算机信息处理技术中的关键技术。

目前国内有些厂商已具备语音识别技术能力，如有道智云、百度、科大讯飞等。

语音识别技术的发展语音识别技术的研究最早开始于20世纪50年代，1952 年贝尔实验室研发出了10 个孤立数字的识别系统。

从20 世纪60 年代开始，美国卡耐基梅隆大学的Reddy 等开展了连续语音识别的研究，但是这段时间发展很缓慢。

1969年贝尔实验室的Pierce J 甚至在一封公开信中将语音识别比作近几年不可能实现的事情。

20世纪80年代开始，以隐马尔可夫模型(hidden Markov model，HMM)方法为代表的基于统计模型方法逐渐在语音识别研究中占据了主导地位。

HMM模型能够很好地描述语音信号的短时平稳特性，并且将声学、语言学、句法等知识集成到统一框架中。

此后，HMM的研究和应用逐渐成为了主流。

例如，第一个“非特定人连续语音识别系统”是当时还在卡耐基梅隆大学读书的李开复研发的SPHINX系统，其核心框架就是GMM-HMM框架，其中GMM(Gaussian mixture model，高斯混合模型)用来对语音的观察概率进行建模，HMM则对语音的时序进行建模。

基于HMM语音识别技术在ARM平台的实现

邮局订阅号：82-946360元/年技术创新ARM 开发与应用《PLC 技术应用200例》您的论文得到两院院士关注基于HMM 语音识别技术在ARM 平台的实现HMM-based Speech Recognition Technology in Realization of ARM(广西师范大学)祝常健胡维平叶佳宁ZHU Chang-jian HU Wei-ping YE Jia-ning摘要:语音识别技术越来越广泛的应用于嵌入式系统平台。

在分析基于HMM 语音识别原理的基础上,设计并实现了一个基于ARM9和嵌入式Linux 系统的特定人、孤立词和小词汇量的嵌入式语音识别系统。

采用S3C2410微处理器和嵌入式Linux 操作系统,将交叉编译后的语音识别C 语言程序移植入嵌入式Linux 操作系统的文件系统,实现语音识别系统的功能。

给出了系统整体的软硬件框架,并给出了实时输入识别0到9的汉语数字语音识别的实验结果,探讨了在不同码本长度和不同隐含马尔可夫模型状态数的识别性能,为语音识别技术在嵌入式设备实际应用提供参考。

关键词:语音识别;嵌入式系统;隐含马尔可夫模型;S3C2410处理器中图分类号:TP391.42文献标识码:AAbstract:Speech recognition technology increasingly extensive used in embedded system platform.Designed and implemented a em -bedded speech recognition system which base on ARM9and embedded Linux system of the specific,isolated words and small vocabu ed S3C2410microprocessors and Linux operating systems,Transplant the C language of speech recognition program to the em -bedded Linux operating system ’s file system when had been cross-compiled.Gave the system's hardware and software framework,and gave the experiments results which are real -time recognition of the 0-9Chinese figure speech,explore the recognition performance when in the different code book length and different state numbers of the Hidden Markov Model,provision the speech recognition technology for embedded devices in the practical application ’s reference.Key words:speech recognition;embedded systems;hidden Markov model;S3C2410microprocessors文章编号:1008-0570(2009)12-2-0143-031引言一直以来隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)在语音识别领域占有重要的地位,随着计算机软硬件技术、通信技术和网络技术等的快速发展,各种新型智能化的设备日益广泛地走进人们的工作和生活,人们需要对这些智能化设备能自然、方便有效的控制,通过语音来进行的人机交互是人们最自然的一种方式,因此基于HMM 的语音识别技术的实用化研究成为近年来嵌入式语音识别研究的一个热点。

毕业设计(论文)-利用HMM技术实现基于文本相关的语音识别设计

内蒙古科技大学本科生毕业设计说明书（毕业论文）题目:利用HMM技术实现基于文本相关的语音识别学生姓名:学号:专业:电子信息工程班级:信息2003-4班指导教师:摘要语音识别作为一个交叉学科，具有深远的研究价值。

语音识别和语音合成技术已经成为现代技术发展的一个标志，也是现代计算机技术研究和发展的一个重要领域。

虽然语音识别技术已经取得了一些成就，也有部分产品面世，但是，大多数语音识别系统仍局限于实验室，远没有达到实用化要求。

制约实用化的根本原因可以归为两类，识别精度和系统复杂度。

HMM是一种用参数表示的用于描述随机过程统计特性的概率模型，它是由马尔可夫链演变来的，所以它是基于参数模型的统计识别方法。

它是一个双重随机过程——具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集，每个函数都与链中一个状态相关联。

“隐”的过程通过显示过程所产生的观察符号序列来表示，这就是隐马尔可夫模型。

本文主要介绍了语音识别的预处理，隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models，HMM）和语音识别的基础理论和发展方向。

对数字0～9的识别进行了详细的Matlab 语言实现。

关键词：HMM；文本相关；语音识别AbstractAs an interdisciplinary field, speech recognition is theoretically very valued .Speech recognition has become one of the important research fields and a mark of the development of science. Although speech technology has got some achievements, most speech recognition systems are still limited in lab and would have problems if migrated from lab which are much far from practicality. The ultimate reasons for restricting practicality can be classified to two kinds, one is precision for recognition and the other is complexity of the system.HMM is one kind expresses with the parameter uses in the description stochastic process statistical property probabilistic model, it is may the husband chain evolve by Mar, therefore it based on parameter model statistics recognition method. It is a dual stochastic process – has the certain condition number to hide type Markov to be possible the husband chain and the demonstration stochastic function collection, each function all a condition is connected with the chain in. Hidden Markov process the observation mark sequence which produces through the demonstration process to indicate that, this is hides type Markov to be possible the husband model.This article mainly introduced the speech recognition pretreatment, hides Mar to be possible the husband model (Hidden Markov Models, HMM) and the speech recognition basic theory and the development direction. Has carried on the detailed Matlab language realization to the number 0~9 recognitions.Key word: HMM; Text Correlation; Speech recognition目录摘要 (I)ABSTRACT ........................................................................................................................ I I 第一章绪论.. (1)1.1 背景、目的和意义 (1)1.2 发展历史和国内外现状 (1)1.3 语音识别系统概述 (3)1.3.1语音识别系统构成 (3)1.3.2语音识别的分类 (4)1.3.3 识别方法介绍 (5)第二章语音信号的预处理及特征提取 (8)2.1 语音信号的产生模型 (9)2.2 语音信号的数字化和预处理 (9)2.2.1 语音采样 (10)2.2.2 预加重 (10)2.2.3 语音信号分帧加窗 (11)2.3 端点检测 (13)2.3.1 短时能量 (13)2.3.2 短时平均过零率 (14)2.3.3 端点检测——“双门限”算法 (15)2.4 语音信号特征参数的提取 (16)2.4.1线性预测倒谱系数LPCC (16)2.4.2 Mel倒谱系数MFCC (17)2.4.3 LPCC系数和MFCC系数的比较 (18)第三章隐马尔可夫模型(HMM) (20)3.1 隐马尔可夫模型 (20)3.1.1 隐马尔可夫(HMM)基本思想 (20)3.1.2 语音识别中的HMM (24)3.1.3 隐马尔可夫的三个基本问题[10] (24)3.1.4 HMM的基本算法 (25)3.2 HMM模型的一些问题 (28)3.2.1 HMM溢出问题的解决方法 (28)3.2.2 参数的初始化问题 (29)3.2.3提高HMM描述语音动态特性的能力 (31)3.2.4直接利用状态持续时间分布概率的HMM系统 (31)第四章基于文本相关的语音识别 (33)4.1 引言 (33)4.2 HMM模型的语音实现方案 (33)4.2.1初始模型参数设定 (34)4.2.2 HMM模型状态分布B的估计 (34)4.2.3 多样本训练 (35)4.2.4 识别过程 (36)4.3 仿真过程及系统评估 (37)4.3.1 语音数据的采集及数据库的建立 (37)4.3.2 仿真实验——HMM用于语音识别 (38)4.3.3 Matlab编程实现 (40)4.4系统仿真中的若干问题 (43)总结展望 (44)参考文献 (45)附录 (46)致谢 (54)第一章绪论1.1 背景、目的和意义让计算机能听懂人类的语言，是人类自计算机诞生以来梦寐以求的想法。

HMM的非特定人关键词提取语音识别系统

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型也越来越复杂 ,这类系统尽管能够在较大词汇量上达到较好的关键词提取性能 #但是系统复杂度大 #不适于嵌入式应用 ,为了能够在低成本嵌入式平台上实现关键词提取语音识别系统 #本文提出一个基于离散 !""$ 整词模型的关键词提取系统 #并以该系统的前向 +后向搜索识别算法为基 @ !"") 础提出一种基于关键词假设二次识别的置信度策略 #用于关键词提取后的说话验证过程 ,
收稿日期 *1 & & 1 6 % 1 6 & ( , 作者简介 *汪鹏$ % 0 5 4 8) #男 #硕士研究生 #从事关键词语音识别的研究 , 基金项目 *国家自然科学基金 $ 批准号 *4 & 1 5 1 & % 4 ) ,
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吉林大学学报 ) 理学版+
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基于离散 !"" 的非特定人关键词提取语音识别系统
汪鹏 #刘加 #刘润生

非特定人语音识别（ASR）嵌入式解决方案

⾮特定⼈语⾳识别（ASR）嵌⼊式解决⽅案⾮特定⼈语⾳识别(ASR)嵌⼊式解决⽅案国家/地区︰上海市上海市区联系电话︰139******** 联系⼈︰郑先⽣(经理)最近登⼊︰2009/12/24嵌⼊式语⾳识别在消费类电⼦产品市场应⽤上⼤约分成三类：⼿提设备，游戏/ 玩具以及汽车。

我们已经开发出能安装在智能⼿机Smartphone上的连续语⾳及短语语⾳识别软件：Wanson ASR Chip1.0，它是专门为微⼩芯⽚上⽽开发的嵌⼊式语⾳识别引擎。

，可以为⽤户提供语⾳拨号和声⾳命令控制等功能。

这些软件可以作⽤在智能⼿机Smartphone，CDMA/2.5G/3.5G 芯⽚，智能玩具以及汽车的导航系统上。

该语⾳识别软件兼顾到识别速度和识别准确率的平衡，能运⽤于⼀系列从语⾳命令控制，语⾳⼈名拨号到语⾳翻译，语⾔学习的实际应⽤中，使得我们的OEM 伙伴能快速地推出他们的新产品。

1、Wanson ASR Chip1.0 综述：l此引擎可以为您已有的硬件平台上（⽆论是16位MCU、DSP、或者ARM）上增加语⾳识别的功能，⽐如⼿机控制器平台。

全套的解决⽅案包括了公司专有的⾮特定⼈语⾳识别引擎，不需要您现有控制器作⼤的硬件改动（仅需要增加⾳频的输⼊和输出电路）。

l在控制器芯⽚中移植⾮特定⼈语⾳识别引擎（标准的C语⾔写的代码），利⽤控制器芯⽚的运算能⼒完成语⾳识别功能，引擎可以识别关键词200多条左右（可以根据控制器芯⽚的性能有所增加）。

l系统具有显着的抗噪性能，在30分贝下，基本上能够完全识别，在30到50分贝的较吵的环境中，也能保持在90%以上的识别率；2、Wanson ASR Chip1.0系统2、1系统框图及概述Wanson ASR Chip1.0是⼀套功能强⼤，具有全部开发⼯具的语⾳识别系统，使开发者可以⽅便⽽快速地开发出⼀系列不同的应⽤。

Wanson ASR Chip1.0 提供的特性包括有：该语⾳识别软件附带了⼀系图形化界⾯的软件开发包，使⼚商可以很快在现有的产品上增加语⾳识别功能；秉承Wanson ASR 电信级语⾳识别软件的⾼准确率和稳定性，持续提⾼客户意度；软件采⽤标准C书写核⼼算法，使得该软件能很快地移植到其他操作系统和处理器上；提供了常规的，功能强⼤的API 接⼝，能够很⽅便地与设备上的现有软件集成．2.2应⽤程序开发开发具有嵌⼊式语⾳识别功能的应⽤程序⼤约需要以下的步骤：性能的定义开发商在开发应⽤程序时，⾸先要定义的是准备给⽤户提供什么样的特性和功能。

HMM非特定人孤立词语音识别系统的FPGA实现

目前国内也一直在进行这方面的研究。本着这个目
型，是语音信号时变特征的有效表示法，在话音处理各个领域中得到了成功应用［。目前孤立词语音识２】
别技术已经趋于成熟，、词表（中小词表容量为１Ｏ～１０个）０的识别率已经达到９％以上，立词语音识８孤别技术已经由ＰＣ机走向嵌入式应用［。孤立词识３］
２０牟ｇ２０８１期
中图分类号：Ｐ９．Ｔ３１４文献标识码：Ａ文章编号：０９５２２０）２— ０９４１０ —２５（０８１０８ —０
ＨＭＭ非特定人孤立词语音识别系统的ＦＧＰＡ实现
万卫锋，赵峰
（上海交通大学微电子学院，上海２０４）０２０
（Ａ）ａｅｅｌ．ｎｒｃｌａｏｓｃｔｉｏｅｏｓｔｆｔｅｘａｔｎａｄｄｏｉｇｏｔＶＤｂｓｄＯｔｇＥｅｙａｅｒｔｎａｏｉｅｗｔｖｉｎｅ，ｅｕｔｃｏｅｄｅｎｈｏｇｃｅｉｓａｄｈｃａｒｅｒｉｎｃｎｔｈ
识别方法的不足，许多科研机构相继开始研发基于
非特定人的语音识别芯片。２０美国Ｔ公司开００年Ｉ发出以ＴＳ２５ｘ系列ＤＰ为核心的嵌入式非特定Ｍ３０４Ｓ人语音识别芯片，系统英文连续数字串的识别率该
为９．３条英文控制指令的识别率为９．％＿，８２４％，８４４］
（ｄｏｏＭｉｏｌｔｎｅ，ｌａＪｏｎｎｖｒｔ，Ｓａｇａ０４，ｎ）Ｓａ￣ｆｅｅｅｏｉｓ１ｒｅｒｓ啪ＩｉｉｔｇＵｉｅｓｙｈｎｈｉ０２０Ｏ￣ａａｏｉ２

隐马尔可夫模型(hmm)参数迭代与语音识别

隐马尔可夫模型(HMM)是一种统计模型，常用于语音识别、自然语言处理等领域。

它主要用来描述隐藏的马尔可夫链，即一种具有未知状态的马尔可夫链。

在语音识别中，HMM被广泛应用于对语音信号进行建模和识别。

下面我将从HMM的基本概念、参数迭代和语音识别应用等方面展开阐述。

1. HMM的基本概念在隐马尔可夫模型中，有三种基本要素：状态、观测值和状态转移概率及观测概率。

状态表示未知的系统状态，它是隐藏的，无法直接观测到。

观测值则是我们可以观测到的数据，比如语音信号中的频谱特征等。

状态转移概率描述了在不同状态之间转移的概率，而观测概率则表示在每个状态下观测到不同观测值的概率分布。

2. HMM参数迭代HMM的参数包括初始状态概率、状态转移概率和观测概率。

在实际应用中，这些参数通常是未知的，需要通过观测数据进行估计。

参数迭代是指通过一定的算法不断更新参数的过程，以使模型更好地拟合观测数据。

常见的参数迭代算法包括Baum-Welch算法和Viterbi算法。

其中，Baum-Welch算法通过最大化似然函数来估计模型的参数，Viterbi算法则用于解码和预测。

3. HMM在语音识别中的应用在语音识别中，HMM被广泛用于建模和识别语音信号。

语音信号被转换成一系列的特征向量，比如MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）特征。

这些特征向量被用来训练HMM模型，学习模型的参数。

在识别阶段，通过Viterbi算法对输入语音进行解码，得到最可能的文本输出。

4. 个人观点和理解从个人角度看，HMM作为一种强大的统计模型，在语音识别领域有着重要的应用。

通过不断迭代参数，HMM能够更好地建模语音信号，提高语音识别的准确性和鲁棒性。

然而，HMM也面临着状态空间爆炸、参数收敛速度慢等问题，需要结合其他模型和算法进行改进和优化。

总结回顾通过本文对隐马尔可夫模型(HMM)的介绍，我们从基本概念、参数迭代和语音识别应用等方面对HMM有了更深入的了解。

基于HMM的语音识别技术在嵌入式系统中的应用

基于HMM的语音识别技术在嵌入式系统中的应用摘要：介绍语音识别技术在嵌入式系统中的应用状况与发展，以及在嵌入式系统中使用HMM语音识别算法的优点，并对基于HMM 语音识别技术的系统进行介绍。

关键词：SoC芯片 HMM 语音识别嵌入式系统语音识别ASR系统的实用化研究是近十年语音识别研究的一个主要方向。

近年来，消费类电子产品对低成本、高稳健性的语音识别片上系统的需求快速增加，语音识别系统大量地从实验室的PC平台转移到嵌入式设备中。

语音识别技术目前在嵌入式系统中的应用主要为语音命令控制，它使得原本需要手工操作的工作用语音就可以方便地完成。

语音命令控制可广泛用于家电语音遥控、玩具、智能仪器及移动电话等便携设备中。

使用语音作为人机交互的途径对于使用者来说是最自然的一种方式，同时设备的小型化也要求省略键盘以节省体积。

嵌入式设备通常针对特定应用而设计，只需要对几十个词的命令进行识别，属于小词汇量语音识别系统。

因此在语音识别技术的要求不在于大词汇量和连续语音识别，而在于识别的准确性与稳健性。

对于嵌入式系统而言，还有许多其它因素需要考虑。

首先是成本，由于成本的限制，一般使用定点DSP，有时甚至只能考虑使用MPU，这意味着算法的复杂度受到限制；其次，嵌入式系统对体积有严格的限制，这就需要一个高度集成的硬件平台，因此，SoC开始在语音识别领域崭露头角。

SoC结构的嵌入式系统大大减少了芯片数量，能够提供高集成度和相对低成本的解决方案，同时也使得系统的可靠性大为提高。

语音识别片上系统是系统级的集成芯片。

它不只是把功能复杂的若干个数字逻辑电路放入同一个芯片，做成一个完整的单片数字系统，而且在芯片中还应包括其它类型的电子功能器件，如模拟器件和存储器。

笔者使用SoC芯片实现了一个稳定、可靠、高性能的嵌入式语音识别系统。

包括一套全定点的DHMM和CHMM嵌入式语音识别算法和硬件系统。

1 硬件平台本识别系统是在与Infineon公司合作开发的芯片UniSpeech上实现的。

基于HMM算法的语音识别的研究

4、语音识别算法HMM模块

1、HMM算法简介

隐马尔科夫模型，一方面用隐含的状态对应声学层各相对稳定的发音单位，并通过状态转移和状态驻留描述发音的变化；另一方面引入了概率计算模型，用概率密度函数计算语音特征参数对HMM模型的输出概率，通过搜索最佳状态序列，以最大后验概率为准则找到识别结果。
MATLAB匹配距离矩阵输出
图 4 说话者A的两组语音匹配结果及距离匹配矩阵
图 5 说话者B的两组语音匹配结果及距离匹配矩阵
图 6 说话者A和B的两组语音匹配结果及距离匹配矩阵
图 7 说话者A和B的匹配矩阵的的三维柱状图
实验总结

课题最终在MATLAB平台的基础上基本实现了孤立词语音识别，基本上达到了预定的目的。基于HMM模型混合高斯型概率密度模型的语音识别简单的说就是通过MATLAB的程序段，将待识别的语音信号与数据库中的模板进行相似度对比，将相似度最高者最为识别结果输出，同时HMM的识别效率取决于参考模板的丰富度、清晰度以及广泛度，如果能够建立一个范围庞大而且清晰的语音库，将能够大大提高语音识别的效率。我们的试验由于时间以及外部设备的关系，难以组建一个非常精确的参考样本，因此识别的效率略微偏低，不过已经足够说明HMM识别算法在非特定人孤立字语音识别中的巨大作用。
图 1 说话者A发音的vad输出
图 2 说话者B发音的vad输出
图 3 说话者A发音的vad输出 ——横轴：时间（单位：秒）纵轴：能量——（单位：eV）（上图）语音原始信号； Energy 短时能量（单位：eV）；ZCR 过零率（单位：%）
波形分析

Vad函数的功能就是通过端点检测功能甄别出语音信号的起始点与结束点，图中的红线就是程序标记的语音信号始末点，可以看出，杂音基本被排除，效果是非常明显的。同时，从以上三个图的对比可以看出，不同发音者的发音波形及特性有较明显区别。原始波形中，发音者A的波形在横轴两端不对称，而发音者B的波形在横轴两端比较对称；能量波形中，两者的区别更加明显：发音者A的能量高峰在语音后部，发音者B的能量高峰在语音前部；过零率波形中也可以明显看出两个人的区别。端点检测下的短时能量分析只是语音识别的第一步，但是通过该步骤已经可以粗略的区别出不同发音者，并且可以进一步分析发音者语音信号的特点。

基于HMM的嵌入式人脸识别系统研究

4．4 人脸HMM模型的训练
为人脸图像库中每一个人脸建立一个HMM模型，用同一个人的5张不同人脸照片进行训练。按照子块划分方法，得到的2D-DCT变换系数矢量形成观察矢量序列。用观察矢量序列O={o1，o2，…，oT}进行训练，得到HMM模型参数。
首先对HMM模型λ={A，B，∏}进行初始化，通过自上而下均匀分割人脸图像得到训练数据。模型状态数N=6，与每一个状态有关的观察矢量序列用于得到观察概率矩阵B的初始估计，A和∏的初始值按人脸模型自左到右的结构给出。然后利用最大似然估计算法(Baum-Welch估计算法)重新估计模型参数，检测P(O|λ)的收敛条件。
4．2 用于人脸识别的HMM模型
根据状态转移的类型，HMM可分为遍历的(ergodic)和从左到右的(left-right)。前者表示状态转移是任意的，可以到本身和其他所有状态，后者状态转移只限于本身和下一个状态。人脸垂直方向由上至下和水平方向从左至右各个区域具有自然不变的顺序，可以用1D-HMM来模拟人脸，。
4．1 隐马尔可夫模型(HMM)基本概念
HMM是一组用于特征化信号的统计特性的模型，它包含两个相关的过程：一个是隐含的、不可见的有限状态马尔可夫链，它具有初始状态概率分布函数和状态转移概率矩阵，另外是一组与状态有关的概率密度函数。
一个HMM的构成元素如下：
一个HMM可以简记为λ={A，B，∏}，由于其输入为有限字符集V={v1，v2，… vm}，因此称其为离散隐马尔可夫模型。
人脸识别的过程可以分为图像预处理、人脸检测和人脸识别三部分。

HMM非特定人孤立词语音识别系统的片上实现

On Chip Realization of HMM Speaker-independent Isolated Word Speech Recognizer 作者：张晨燕[1] 孙成立[1,2]
作者机构： [1]石家庄经济学院信息工程学院,石家庄050031 [2]北京邮电大学信息工程学院,北京100876
出版物刊名：电信科学
页码： 60-63页
主题词：语音识别嵌入式系统端点检测状态发射概率
摘要：在SEED-DEC5502 DSP嵌入式系统开发平台上实现了一个面向非特定人的孤立词语音识别系统，与传统的基于特定人的语音识别系统相比，该系统无需用户训练，易于使用。

系统采用改进的基于语音对数域能量变化率的实时端点检测算法，仅对检测的有声段语音进行特征提取和解码，减少了要处理的语音帧数；对状态输出概率计算进行了分析和优化，进一步降低了计算负担。

实验表明系统在100词条的情况下识别率达到98％，识别时间为1.03倍实时。