基于连续状态HMM的汉语语音识别方法
隐马尔可夫模型在语音识别中的应用
隐马尔可夫模型在语音识别中的应用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）是一种统计模型，常被用于序列数据的建模与分析。
其在语音识别领域有着广泛的应用。
本文将介绍隐马尔可夫模型在语音识别中的原理及应用。
一、引言语音识别是指将人类的语音信息转换为可识别的文字信息的技术。
在实际应用中，语音识别已经被广泛应用于语音助手、语音控制、语音转写等方面，极大地方便了人们的生活。
隐马尔可夫模型作为一种概率模型，其可以对语音信号进行建模与分析，为语音识别提供了有效的方法。
二、隐马尔可夫模型的基本原理隐马尔可夫模型由状态序列和观测序列组成。
状态序列是隐藏的，观测序列是可见的。
在语音识别中，状态序列可以表示语音信号的音素序列，观测序列表示对应的声音特征序列。
隐马尔可夫模型的基本原理可以归纳为三个概率：初始状态概率、状态转移概率和观测概率。
1. 初始状态概率：表示隐马尔可夫模型在时刻t=1时各个状态的概率分布。
在语音识别中，初始状态概率可以表示为开始语音的各个音素出现的概率分布。
2. 状态转移概率：表示隐马尔可夫模型从一个状态转移到另一个状态的概率分布。
在语音识别中，状态转移概率可以表示为音素之间转移的概率。
3. 观测概率：表示隐马尔可夫模型从某个状态生成观测值的概率分布。
在语音识别中，观测概率可以表示为某个音素对应的声音特征序列的概率。
三、隐马尔可夫模型在语音识别中的应用1. 语音识别过程在语音识别中，首先需要通过语音信号提取声音特征序列，例如梅尔倒谱系数（MFCC），线性预测编码（LPC）等。
然后，利用隐马尔可夫模型进行声音特征序列与音素序列之间的对齐操作，找到最可能匹配的音素序列。
最后，通过后处理算法对音素序列进行连续性约束等处理，得到最终的识别结果。
2. 训练过程隐马尔可夫模型的训练过程主要包括参数估计和模型训练两个步骤。
参数估计是指根据给定的语音和标签数据，通过最大似然估计等方法，估计模型的参数。
基于HMM的黔东南少数民族地区苗语连续语音识别系统研究
基于HMM的黔东南少数民族地区苗语连续语音识别系统研
究
杨建菊;唐录洁;龙虎
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2017(013)031
【摘要】该文根据贵州黔东南少数民族地区苗族语言发音特点,对苗语连续语音识别系统进行研究,并尝试采用Sphinx工具应用HMM方法,对苗语连续语音识别系统进行初步设计和识别测试.
【总页数】2页(P190-191)
【作者】杨建菊;唐录洁;龙虎
【作者单位】凯里学院大数据工程学院,贵州凯里556011;凯里学院信息网络中心,贵州凯里556011;凯里学院大数据工程学院,贵州凯里556011
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于ANN/HMM混合模型汉语大词表连续语音识别系统 [J], 蒋瑞;李海峰;马琳
2.基于ANN／HMM混合模型汉语大词表连续语音识别系统 [J], 蒋瑞;李海峰;马琳
3.基于DDBHMM的维吾尔语语音声学层识别系统研究 [J], 吾守尔·斯拉木;刘俊;王飞飞
4.黔东南西部方言普通话正音——兼谈黔东南苗语的语音影响 [J], 王贵生
5.苗语亲属称谓系统研究——以贵州省松桃苗族自治县苗语为例 [J], 麻昌贵因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
语音识别技术中的语音模型训练方法
语音识别技术中的语音模型训练方法语音识别技术的快速发展已经在我们的日常生活中产生了广泛的应用，并且在各个领域中持续取得了突破。
语音模型训练作为语音识别系统中的核心环节，对准确性和性能的提升起着至关重要的作用。
本文将介绍几种常见的语音模型训练方法，并探讨它们的优缺点。
首先，基于统计的语音模型训练方法是最早被广泛采用的方式之一。
这种方法主要依靠大量的语音数据来进行训练，使用统计学习算法来建立模型。
其中，常用的方法包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）和深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）。
HMM是一种基于状态转移的模型，通过建立状态和观测之间的概率映射来实现语音信号的识别。
DNN则是一种更加复杂和强大的模型，通过多个神经网络层叠加来实现更高的准确性。
但是，由于这些方法基于传统的统计学习，对于复杂的语音特征和长句子的识别仍然存在一定的局限性。
其次，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的语音模型训练方法成为了研究热点。
深度学习通过建立多层次的神经网络来模拟人类的语音识别过程，从而实现更高的准确性和鲁棒性。
常用的方法包括循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）。
RNN是一种具有记忆功能的神经网络，能够处理序列型数据，适用于语音信号的连续识别。
LSTM则是一种特殊类型的RNN，通过引入记忆单元来解决长期依赖问题，能够更好地处理长句子的识别。
这些方法在语音识别任务中取得了良好的效果，但是它们的模型复杂度较高，需要大量的计算资源和数据进行训练。
此外，迁移学习技术在语音模型训练中也得到了广泛应用。
迁移学习通过将在其他相关任务上已经训练好的模型参数迁移到目标任务上，加快模型训练过程和提高模型的准确性。
在语音识别领域，常用的迁移学习方法包括迁移自微调（Fine-tuning）和迁移自预训练（Pre-training）。
基于HMM的连续小词量语音识别系统的研究
基于HMM的连续小词量语音识别系统的研究高建【摘要】The research based on the principle of speech recognition and chips of UDA1314TS DPS and ARM S3C2410,the acoustic models of HMM and Viterbi algorithm model was used for training model and recognition, and a speech recogni tion system of continuous and small vocabulary was designed. Examples show that the speech recognition system has a good practical and transplantation. The laboratory and outside recognition rate reach as high as 95. 6％ and 92. 3％.%为了提高语音识别效率及对环境的依赖性,文章对语音识别算法部分和硬件部分做了分析与改进,采用ARMS3C2410微处理器作为主控制模块,采用UDA1314TS音频处理芯片作为语音识别模块,利用HMM声学模型及Viterbi算法进行模式训练和识别,设计了一种连续的、小词量的语音识别系统.实验证明,该语音识别系统具有较高的识别率和一定程度的鲁棒性,实验室识别率和室外识别率分别达到95.6%,92.3%.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)011【总页数】3页(P205-207)【关键词】语音识别;嵌入式系统;Hidden Markov Models;ARM;Viterbi算法【作者】高建【作者单位】辽宁大学计算中心,辽宁沈阳110036【正文语种】中文【中图分类】TN912-340 引言嵌入式语音识别系统是应用各种先进的微处理器在板级或是芯片级用软件或硬件实现的语音识别。
基于HMM和神经网络语音识别
基于HMM和神经网络的语音识别摘要：随着计算机技术的不断发展和信息技术的不断进步，各类智能机器也逐步进入到人们的生活中。
语音识别是一种前景广阔、社会效益广泛、经济效益明显的技术，在快速发展的同时也不可避免地产生了一些问题。
本文主要针对基于hmm和神经网络的语音识别系统进行了细致的分析，期待能对我国语音识别系统的研究和实践提供有效的借鉴和参考。
关键词：语音识别；神经网络；隐马尔可夫中图分类号：tn912.34 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2012） 24-0110-02语音识别简单来说，就是让机器听懂人类语言表达的意思。
在人工智能的研究领域里，语音识别技术更是人机实现对话的的有效媒介。
现今的语音识别技术主在语音拨号、语音控制及语音导航等方面有着普遍的应用。
1 基于hmm的语音识别研究1.1 隐马尔可夫模型定义hmm就是hidden markov model，即隐马尔可夫模型。
hmm是统计分析模型的中的一马尔可夫链的一种，隐马尔可夫模型和传统的马尔可夫模型相比，最明显的不同是无法直接观察到它的状态。
随着计算机技术的时步，现今的隐马尔可夫模型的应用除了语音识别研究领域外，在机器翻译、生物学及基因组学等相关领域也均有应用。
1.2 基于隐马尔可夫模型的语音识别在开展基于hmm的语音识别系统研究之前，要先解决hmm模型的两个基本问题。
（1）隐马尔可夫模型型的两个基本问题在 hmm 模型解决实际遇到的应用问题中，其中模型识别、状态转移有模型训练等两个基本问题一定要先行解决：第一，模型识别问题。
观察序列和模型属于已知，应该怎样计算由这个模型产生这个观察序列的概率？这个问题的根本就是必须选取合适的方法从多个模型中挑出和观察序列最为匹配的模型，针对该问题，可有用“前向”算法解决。
第二，状态转移问题观察序列和模型属于已知，怎样选出一个符合要求的状态序列，使之地产生，即选取合适的方法选出最佳的状态序列？这个问题的根本就是估计出模型出现观察序列时最可能的路径。
HMM介绍及其在语音识别中的应用新
时刻t
t (i)
sN t+1
( t1 j)
估计问题—后向算法
递归求解：
1. 初始： T(i)1 ,(1iN )
N
2. 递归： t(i)a ib jj(o t 1 )t 1 (j)t, T 1 ,T 2 ,.1 ;1 . .i ,N j 1
解码问题—Viterbi算法
t( i) q 1 m ,q 2 .q .t 1 .P [ q a 1 q 2 .q x . t 1 ,q .t i,o 1 o 2 .o t .|.]
实现在语音处理上的应用
隐马尔可夫链—三个硬币隐马尔可夫模型
a11
a22
a12
1
2
a21
a13 a31
a32 a23
3
a33
O(o1o2..o.T)(HHH.T.T.H )
❖ 每个硬币代表一个状态; ❖ 每个状态有两个观测值:
正面 H 和反面 T; ❖ 每个状态产生H的概率为P(H); ❖ 每个状态产生T的概率为1-P(H)
——学习问题
如何解决三个基本问题
估计问题: 前向算法和后向算法 解码问题: Viterbi算法 学习问题：Baum-Welch算法
估计问题—前向算法
定义前向变量：t(i) P (o 1 o 2 .o .t,q .t i| )
表示模型 下，在时刻t，观测事件为Ot，状态为i的概率。
s1
a1j
HMM介绍及其在语音识别中的应用新
The user can demonstrate on a projector or computer print the presentation and make it into e use wider field The user can demonstrate on a projector orcomputer print the presentation and make it into e used in a wider field
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。
基于统计的语音识别方法分析报告
基于统计的语音识别方法分析报告基于统计的语音识别方法是一种常用的语音识别技术，它基于统计模型对语音信号进行建模和识别。
这种方法已经在很多领域得到了广泛的应用，包括语音助手、语音翻译、语音识别等。
本文将对基于统计的语音识别方法进行详细的分析和阐述。
基于统计的语音识别方法主要包括声学建模和语言建模两个步骤。
在声学建模中，需要将语音信号转换成数学模型。
常用的声学建模方法有高斯混合模型（GMM）和隐马尔可夫模型（HMM）。
GMM模型是一种统计模型，用于描述语音信号的特征分布。
它假设语音信号的特征是高斯分布的，通过计算特征向量和高斯分布之间的距离来进行声学建模。
HMM模型是一种用于描述系统转移状态的模型，它将语音信号抽象成一系列的状态，并建立状态之间的转移概率。
通过训练HMM模型来估计语音信号与状态之间的对应关系，从而实现语音识别。
在语言建模中，需要对语言模型进行建模和训练。
语言模型用于描述语音信号的语法和语义信息，通过建立语音信号与文本之间的映射关系来进行语音识别。
常用的语言建模方法有n-gram模型和循环神经网络（RNN）模型。
n-gram模型假设当前词的出现只与前面n-1个词相关，通过计算这些n-gram的出现概率来进行语言建模。
RNN模型是一种能够利用上下文信息进行建模的神经网络模型，通过记忆之前的状态来进行语言建模，能够更好地处理长范围的语言依赖关系。
基于统计的语音识别方法的训练过程主要分为特征提取、建模和解码三个步骤。
在特征提取阶段，需要将语音信号进行预处理，提取出声学特征，常用的特征包括MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）和PLP（Perceptual Linear Prediction）。
在建模阶段，需要选择适当的声学模型和语言模型，进行训练和优化，以提高识别准确率。
在解码阶段，需要根据声学模型和语言模型对输入的语音信号进行解码，得出最可能的文本输出。
语音识别技术中的语音分割方法
语音识别技术中的语音分割方法在语音识别技术中的语音分割方法是其中一个非常重要的环节。
它的目标是将连续的语音信号分割成一段段离散的语音片段，便于后续的特征提取和语音识别。
本文将介绍几种常用的语音分割方法，包括基于能量阈值的分割、基于短时过零率的分割以及基于隐马尔可夫模型的分割。
一、基于能量阈值的分割方法能量是描述语音信号强弱的重要指标，基于能量阈值的分割方法是最简单和常见的语音分割方法之一。
该方法通过设置一个能量阈值，当语音信号的瞬时能量超过该阈值时就认为进入了一个语音片段，否则就认为语音信号静音。
在实际应用中，我们往往通过实验和调试来找到合适的能量阈值，以确保分割的准确性。
但是，基于能量阈值的方法往往对信号的环境噪声比较敏感，容易导致误分割的情况发生。
二、基于短时过零率的分割方法过零率是描述语音信号频率特性的重要指标，基于短时过零率的分割方法是一种常用的语音分割方法。
过零率表示一个信号在短时窗口内穿过零点的次数。
当语音信号的瞬时过零率超过一定阈值时，我们可以认为进入了一个语音片段，反之则认为是静音。
和基于能量阈值的方法相比，基于短时过零率的方法对环境噪声的影响较小，能够更准确地分割语音信号。
但是该方法也存在一些问题，比如对于高频噪声的抗干扰能力较差。
三、基于隐马尔可夫模型的分割方法隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种常用的统计模型，被广泛应用于语音识别中。
基于HMM的语音分割方法通过训练一些特定的HMM模型来分割连续的语音信号。
该方法通常基于状态转移概率和观测概率进行分割，具有较高的准确性和鲁棒性。
然而，基于HMM的分割方法需要大量的训练数据和复杂的计算，对计算资源要求较高。
综上所述，语音分割是语音识别技术中的一个重要环节。
不同的语音分割方法具有各自的特点和适用场景。
在实际应用中，可以根据需求选择合适的分割方法。
同时，也可以结合多种方法进行分割，以提高分割的准确性。
MATLAB下的基于HMM模型的语音识别技术的实现
Ｍ ＡＴＬ ＡＢ 下 的 基 于 ＨＭ Ｍ 模 型 的 语 音 识 别 技 术 的 实 现
Ｔｈｅ Ｒ ｅ ｉ ａ ｉ ｎ ｆＳｐｅｅ ａｌｚ ｔ ｏ ｏ ｃｈ Ｒｅｃ ｏｇｎｉｉ ｔｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌ ｏｇｙ Ｂａ ｅｄ ｓ ｏｎ Ｍ Ｍ ｎ Ａ ＴＬＡ Ｂ Ｈ ｉ Ｍ
ＣＬ ｎ Ｃ ｕｍｂｅ ： ３９ ｒ ＴＰ １
Ｄｏｃ ｕｍｅ ｎｔｃ ｄｅ： ｏ Ａ
Ａｒｉ Ｉ １ ３ ｔｄｅ Ｄ： ００ －０１ （ ０１ ４ ０１ －０ ０７ ２ １ —０ ７ ３
１引言
语音识别技术 为人们提供一种 更 便 的人机界面 ， 使人与 计算机之间 、 人与人之间的通信更加方便 、 。随着对语音识 快捷
２语音 识 别 技 术概 述
语 音识 别 属 于 模 式识 别 范 畴 ，它 与 人 的 认 知 过 程 一 样 ， 其 过 程 分 为训 练 和 识 别 两 个 阶段 。 在 训 练 阶 段 ， 音 识 别 系统 对 语
输入 的语音信号进行学习。学 习结 束后 ， 把学 习内容组成语 音
模 型 库 存 储 起 来 ； 识 别 阶段 ， 据 当前 输 入 的待 识 别 语 音 信 在 根 号， 在语 音模 型 库 中查 找 相 应 的词 义 或 语 义 。
别 技 术 深入 的研 究 ， 已经 发展 成 为 一 门跨 越 多 领 域 的 综 合 学 它 科， 它 声 学 、 言 学 、 理 学 、 号 处 理 、 Ｔ 智 能 、 式 识 别 、 语 心 信 人 模
词条 的统计模 型 ， 然后从待识别语音信 号中提取特征 ， 与这些
模 型 进行 配 ， 过 比较 匹配 分 数 以获 得 识 别 结果 。通 过 大 量 通 的语 音 ， 能 够 获 得 一 个 稳 健 的统 计 模 型 ， 够 适 应 实 际 语 音 就 能
基于HMM和ANN混合模型的语音情感识别研究
基于HMM和ANN混合模型的语音情感识别研究林巧民;齐柱柱【摘要】随着情感计算成为人工智能的一个重要方向,语音情感识别作为情感计算的一个重要部分,已经逐渐成为模式识别领域研究的热点之一.随着研究的不断深入,单独使用某一种模式识别时效果并不理想.为了提高识别率,提出了一种将隐马尔可夫模型(HMM)和径向基函数神经网络(RBF)相结合的方法.这种方法对不同情感状态分别设计HMM模型,经过维特比(Viterbi)算法得到最优状态序列,然后对得到的状态序列进行时间规整,以便生成等维的特征矢量,将其作为RBF模型的输入进行语音情感识别,最后的识别结果由RBF模型给出.实验结果表明,与孤立HMM相比,该方法在识别率上有较大的提高.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2018(028)010【总页数】5页(P74-78)【关键词】情感计算;人工智能;隐马尔可夫模型;神经网络;语音情感识别【作者】林巧民;齐柱柱【作者单位】南京邮电大学计算机学院,江苏南京 210023;南京邮电大学教育科学与技术学院,江苏南京 210003;南京邮电大学计算机学院,江苏南京 210023【正文语种】中文【中图分类】TN912.340 引言语音是人类沟通方式中最快和最自然的方法。
研究人员认为语音是一种快速和有效的人机交互方法。
然而，这要求机器应具有足够的智能来识别人类声音。
自五十年代以来，已经对语音识别进行了大量研究，其中涉及了将人类语音转换为词序列的过程。
尽管在语音识别方面的研究已经取得了重大进步，但仍然远远没有实现人与机器之间的自然交互，这是因为机器不能理解说话者的情感状态。
因此引入了语音情感识别[1]这一相对较新的领域，即定义为从他或她的语音中提取说话者的情感状态。
语音情感识别可以从语音中提取有用的语义，并改进语音识别系统的性能[2]。
目前，大多数研究者都同意“调色板理论”[3]，其中指出任何情感都可以分解成主要情感和次要情感。
语音识别常用算法
语音识别常用算法
语音识别是将口语信号转化为文字的过程。
它广泛应用于人机交互、智能家居、智能客服等领域。
语音识别的核心是算法，下面介绍几种常用的语音识别算法。
1、基于隐马尔可夫模型(HMM)的语音识别算法
HMM是一种统计模型，它可以用来描述一个序列的生成过程。
在语音识别中，HMM被用来描述语音信号的产生过程。
它通过对输入信号的分析，推断出最有可能的词语序列。
2、基于高斯混合模型(GMM)的语音识别算法
GMM是一种用于建模概率密度函数的方法。
在语音识别中，GMM 被用来建模每个单词的声学特征。
通过计算输入信号与每个单词的GMM之间的相似度，识别出最有可能的词语。
3、基于神经网络的语音识别算法
神经网络是一种类似于人脑的计算模型。
在语音识别中，神经网络被用来建模输入信号和语音识别结果之间的映射关系。
通过训练神经网络，提高语音识别的准确性。
4、基于深度学习的语音识别算法
深度学习是一种对神经网络的扩展，它可以自动地学习特征，并且不需要人为设置特征提取算法。
在语音识别中，深度学习被用来提取输入信号的特征，并且建立输入信号和语音识别结果之间的映射关系。
以上是几种常用的语音识别算法，每一种算法都有其优缺点。
在
实际应用中，需要根据具体需求和数据情况选择合适的算法。
基于hmm的中文分词
基于hmm的中文分词
基于HMM的中文分词是一种常见的自然语言处理技术，它使用隐
马尔可夫模型（HMM）来进行中文分词，即将一段连续的中文文本切分
成一个个有意义的词语。
HMM模型是一种统计模型，其基本思想是将观测数据看作是由一系列不可见的隐含状态序列生成的，通过观测数据和隐含状态序列之间
的概率关系来推断出最可能的隐含状态序列，从而达到对观测数据的
分析和建模的目的。
在中文分词中，HMM模型通常将中文文本看作一个序列，每个词语对应一个隐含状态，而观测数据则是每个汉字或标点符号，通过概率
转移矩阵和发射概率矩阵来计算每个汉字或标点符号分别属于哪个词语，从而完成中文分词任务。
基于HMM的中文分词具有较高的准确性和鲁棒性，常常被应用于
各种自然语言处理应用中，例如机器翻译、信息检索、情感分析等等。
同时，也有一些后续的改进算法和技术，例如基于CRF（条件随机场）的中文分词、神经网络模型等，不过HMM模型依然是中文分词中比较
有代表性和典型的一种方法。
基于HMM的连续语音中的关键词检测
引 言 语音是否为关键词作出评价 ， 然后通过关键 词 ４结论 关 键 词 检 测 （ ｅｗ ｒ ｐ ｔｎ ，Ｋ ） 的确认过程对输入语音中可能是关键词 的语音 Ｋ ｙ ｏｄ Ｓ ｏｔ ｇ ｗｓ ｉ 本 文针对 自然连续 语音提 出 了一种 基于 ＭＭ的关键词检测方 法 ，在训练 过程中对常 是近几年来颇受重视 的语音识别的一个研究领 段进行确认 ，输出最终的检测结果 。整个检测 Ｈ 域。在查询和控制等人机对话系统 中，并不需 过 程 如 图 １所 示 。 用的非 关键 词语音 建立 了基 于音节 格 ＨＭＭ， 要正确无误 的将 自然语 音逐次 逐句 的识别 出 垃圾 模 型的 建立 是构 造 系统 的第 一 步 ， 在确认 阶段通 过计算 置信度 得分 进行发 音确 来，而 只需检测出其 中的关键性词汇即可 ［ ｈ ｉ 。 在 近 几 年 来 ， 应 用 隐 马 尔 可 夫 模 型 （ ｉｄ ｎ Ｍａｋｖ Ｍｏ ｅ ， Ｈｄ ｅ ｒ ｏ ｄｌＨＭＭ）针对 自然人 的 ｓ 无 限制连续语音进行关键词检测已经取 得了一 定 的进展日 ｏ ｌｅ 等人 Ｉ 描述 了基 于连续 。Ｒ ｈ ｃｋ ｉ ３ １ 概率密度 Ｈ Ｍ的关键词检测系统 ，使用 的垃 Ｍ 圾模型是用关键词模型 的一部分或关键词状 态 的加权分布来建立 的。Ｊ ． ａ ｎ ＧＣ ｏ ｅ ． Ｈ ｔ 和 ．ｈｌ ｔ Ｐ ｏ ｌ 研究 了一种新 的基于奖惩函数 的关键词检测算 法 ，这种方法与 以往不同的是采用循环音素为 图 １ 关 键 词 检 测 结 构框 图 非关键词语音建立了一系列的垃圾模型 ，然后 建 立垃圾模型 的出发点是尽可能地用 数量较 少 表 １不同数量垃圾模型 系统的检测结果 使用不同的奖惩 函数来有效的识别关键词 。 １ 本文根据 关键词检 测系统 应用领 域的不 的模型来刻 画汉语语 音。汉语 由 ２ 个声母 和 ８个韵母 组成约 ４ ０个左右 的音节 ，而针 对 ０ 同提出了一种新 的关键词检测方法 ，首先为每 ３ 检 测 率 误 警 率 个关 键词建立模型 ， 非关键词语音建立基 于 关键词检测系统所应用领域的不同 ，在说话 者 对 音节格 的垃圾模型 ，而垃圾模型数量的减少势 的 自然输入 语音 中所 常见 的非关键 词 是有 限 必增加误警率 ，为了降低误警率 ，在关键词检 的，也是可 以预测的 ，所以可以对这些常见 的 出后 ，利用置信度对关键词进行确认 。实验结 词表外词建立相应的垃圾模 型。把常见 的非关 果显示 ，关键词的检测率 和误警率能够满足系 键 词按照其 相应 的汉语 音节 首字母 的顺 序排 列 ，并通过训练分别对其建模 ， 形成一个音节 统 的实 用 性 。 格。 认。从 实验结果来看这种方法对于不同数量 的 １隐马尔可夫模 型 ３实验结果及分 析 垃圾模 型在保证较低误警率的同时，达到 了较 隐 马尔 可夫模 型是 一种 双 重 随机过 程 ， ３１ ． 实验平 台 高的检测率 。但是本文只考虑了垃圾模型 的数 它以一 种隐藏的有限状态 的随机过程为基 础 ， 本文所 采用 的语音数 据库是 针对说话 人 量对 系统检测率的影响 ，而垃圾模 型的结构对 在经过另 一随机过 程后 ，可 以产生一 连 串的 该数据库是专 门录制 系统 的影响还有待于进一步的探讨 和研究 。 “ 观测值” 。假设 有一个 由隐马尔可夫模 型描述 的自然连续语音采集 的 ， 的包括 ４ 个 不同地名 的数据 库 ，数据 库 由男 ０ 参 考文 献 的语音产生系统 ，那么它在每一时刻的输出是 ５人提供 ，年龄分 布在 ２ ０到 ３ ６之间 。前 ［】 纪 庆 ， 磊 ， 铁 然 ． 音 信 号 处 理 ［ ］北 １韩 张 郑 语 Ｍ． 个特征矢量 ，称为观测矢量 ，而且系统在每 女 ４ ０个不 同的地 名 ，来 训 练 ３ 京： ５ 清华大学出版社 ，０ ２ ２０． 时刻 只能处 于有限状态集 中的某 一个状态 。 ３ ５个 人分别 说 ４ Ｍ Ｏ ２Ｂ ｕｌ ｄ Ｈ． ｈｏｅ Ｂ，“ ｐｉ ｉ ｅｏｎ— ａ Ｄ ｍｉｎ 它在ｔ 时刻 的输 出 （ 一个 特征矢量）的概率 分 个关键 词 的 Ｈ Ｍ模 型 ，后 １ 个人 针对 每个 ［］ ｏｒ ｒ ，＇ｏｒ ． Ｏ ｔ ｚ ｇ ｒｃｇｉ ｉ ｎ ｎｄ ｅ ｅ ｔｏ ｐ ｒ ｒ ｎｃ ｉ ｗ ｒ ｓ ｏ ｔ ｇ ’ ｆ ｉ 布由ｔ 时刻状态决定 。设在 ｔ 时刻 ，它处于状 关键词录制一句包含关键词 的句子作为测试数 ｔｏ ａ ｒ ｊ ｃ ｉｎ ｅ ｏ ｍａ ｅ ｎ ｏ ｄ ｐ ｔ ｎ １２ Ｈ ６ ｙ ｔｍｓ” Ｃ Ｓ Ｐ Ｖｏ ． ， Ｐ ３ ３ ３ ６ １ ９ 态 ｑ 则输 出 Ｏ的概率 为 Ｐ （， 。系统在 ｔ 据 。数 据库录制 的是 １ ０ ５ Ｚ采样率 ，１ 位 ｓ ｓｅ ， Ｉ Ａ— Ｓ ， １１Ｐ ． ７ — ７ ， ９ ４． ｏｑ ｌ） ＋ 『］ ｏｌ ｅ ＪＲ ｓｌ Ｗ． ｉ Ｈ．“ ｏｔ ｕｕ ３Ｒ ｈｉ ｋ ． ｓｅ ｃ ， ，ｓ Ｇ ｈ ， Ｃ ｎｉ ｏ ｓ ｎ １时处于什 么状态 只与 ｔ 时刻所处 状态 有关 ， 量化和单声道 的语音信号 。 Ｈｉ ｄ ｎ ｒ ｋ ｖ Ｍｏ ｅｉ ｇ ｆ ｒ ｓ ｅ ｋ ｒ ｉ ｄ ｐ ｎ ｄ ｅ Ｍａ ｏ ｄ ｌｎ ｏ ｐ ａ ｅ ｎ ｅ ｅ — ３２ 试 结 果 ．测 与观测矢量及 ｔ 面系统所处状态无关 ，并 且 前 ｅ ｔｗｏｄ ｐ ｔｉ ， ｎ ｒｃＩｔＣｏｆＡｃ ｕ ｔ ， ｎ ｅ 以数据库 中后 ｌ 个人录制 的数据 作为测 ｄ ｎ ｒ ｓ ｏｔ ｇ” ｉ Ｐ ｏ ．ｎ． ｎ． ｏ ｓｉｓ Ｏ 在 已知 ｔ 时刻状 态的情况下 ，ｔｌ时刻处 于状 ＋ 试数据 ，针对垃圾模型的数量分别 为 ２ ５和 ４ Ｓ ｅ ｃ ， ｎ Ｓ ｇ ａ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ Ｐ ． ２ — ３ ， ９ ９ ２ ｐ ｅ ｈ ａ ｄ ｉｎ ｌ Ｐ ｏ ｅ ｓ ｎ ， Ｐ ６ ７ ６ ０ １ ９ ． 态ｑ 的概率为 ａ 因而 ，系统的状态序列 所 ［］ｅ ａｅ ４Ｂ ｎｙｄ Ｙ，Ｆｈ ， ｔｎ ．．， “ ｅ ｏｒ Ｄ． ｏ Ｊ Ｈａ Ｐ Ａ ｎｗ 构成一 个一 阶马尔 可夫链 。 由于输 出的只是 时计算 检测率 和误 警率 ，检测 结果 如表 ｌ ｋ ｙ ｒ ｓ ｏ ｔｎ ａ ｐ ｏ ｃ ｂ ｓ ｄ ｏ ｒ ｗａ ｄ ｅ ｗｏ ｄ ｐ ｔｉ ｇ ｐ ｒ ａ ｈ ａ ｅ ｎ ｅ ｒ 其 Ｂ ， Ｏ 。 系统 处 于什 么状 态并 不知 道 ，是 隐藏 示 ， 中 Ｇ 代表垃圾模型。 ，而 ｕ ｃ ｉ ， ｅ ｅ ｔ Ｉ ｔｒ ａ ｉｎ ｌ ｙ ｏ ｉ ｍ ｏ ｏ ’ ｎ 由实验结 果可见 ，从绝 对的检 出率高 低 ｆ ｎ ｔ ｎ ’ Ｓ ｖ ｎ ｈ ｎ ｅ ｎ ｔｏ ａ Ｓ ｍｐ ｓｕ 的，所以这种模 型被称为隐马尔可夫模 型。 出发 ，Ｇ ＝５ 于 Ｇ ＝２ Ｂ２优 Ｂ ４ ，而 在误警 率方 面 Ｓｇ ｌＰｒｃ ｓｉｇ ａ ｄ ｐｉｔ ｎＶｏ．，Ｐ４ ５ ｉｎａ ｏ ｅ ｓｎ ｎ Ａｐ ｌ ｉ ， １１Ｐ ．０ — ｃｏ ２关键词检测 ０ｊ ｌ ０ ３ 采用 Ｈ
基于MATLAB的DHMM、DTW和CHMM语音识别算法的对比研究
基于MATLAB的DHMM、DTW和CHMM语音识别算法的对比研究作者：陈新锐黄理来源：《计算机光盘软件与应用》2013年第04期摘要：在对语音识别基本理论阐述的基础上，研究了DHMM、DTW和CHMM三种不同的语音识别算法，并通过在MATLAB环境下搭建孤立词数字语音识别系统得出三种不同语音识别算法的具体运行数据，验证了识别理论的正确性，对比三种不同语音识别算法优缺点，为硬件实现语音识别系统提供了重要参考。
关键词：离散隐马尔可夫算法；动态时间规整算法；连续隐马尔可夫算法；MATLAB语音识别中图分类号：TN912.34 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2013） 04-0000-021 引言离散隐马尔可夫、动态时间规整和连续隐马尔可夫是语音识别中三种常用算法。
前人在孤立词数字语音识别对该三种算法研究方面的局限是，大多只阐述理论分析结果，却未有具体完整的实验平台来实际验证该三种算法的优缺点。
因此本文通过在MATLAB环境下搭建孤立词数字语音识别系统得出三种不同语音识别算法的具体运行数据，以实现论文研究的突破。
2 基于MATLAB的DHMM、DTW和CHMM三种不同的孤立词数字语音识别系统的实现我完成下列实验所使用的机器类型是：笔记本电脑，Intel奔腾双核CPUT2060，主频1.6GHz，2GDDR2内存；Matlab7.04平台。
所用的非特定人汉语数字一到十发音的语音数据均是在实验室环境下用系统自带的录音机软件录制。
2.1 离散HMM方法（DHMM）在此，我做的是基于矢量量化（VQ）与DHMM模型的数字语音识别。
对于已经给出的非特定人汉语1—10语音数据，每个数字5次发音（共50个样本）用作训练集，另外5次发音（共50个样本）用作测试集。
实现的主要步骤是：（1）对所有1-10语音训练数据训练得到矢量量化用的码书；（2）获取1-10每个数字识别用的hmm模型；（3）把训练或者测试的数据与已经训练好了的码书和hmm模型进行匹配，从而得到识别数据。
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。
HMM基本原理及在语音识别中的应用
14
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
根据语音产生的模型， 语音信号S(z)是一个 根据语音产生的模型 ， 语音信号 是一个 线性非移变因果稳定系统V(z)受到信号 受到信号E(z)激励产 线性非移变因果稳定系统 受到信号 激励产 生的输出。 在时域中， 语音信号s(n)是该系统的 生的输出 。 在时域中 ， 语音信号 是该系统的 单位取样响应v(n)和激励信号 和激励信号e(n)的卷积。语音产 的卷积。 单位取样响应 和激励信号 的卷积 生的声道模型是一个可用下式阐述的全极点模型： 生的声道模型是一个可用下式阐述的全极点模型 ：
2
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
语音识别系统分为两个方向： 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， 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， 汇量 、 中等词汇量 、 大词汇量 ， 以及无限词汇量 语音识别系统。 语音识别系统。 不同的语音识别系统， 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。 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。 型的语音识别系统如下页图所示 。 主要包括预处 特征提取和训练识别网络。 理、特征提取和训练识别网络。
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 ～ 语音信号的频谱分量主要集中在 范围内。 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， 范围内的语音信号的频谱分量取出 ， 然后对语音 信号进行采样，得到离散的时域语音信号。 信号进行采样，得到离散的时域语音信号。
HMM
基于HMM模型的语音识别基本思路简介1 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。
语音识别是一门交叉学科,语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术,语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘,通过语音命令进行操作。
语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。
语音识别ASR ( AutomaticSpeech Recognition) 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。
计算机语音识别过程与人对语音识别处理过程基本上是一致的。
目前主流的语音识别技术是基于统计模式识别的基本理论。
一个完整的语音识别系统可大致分为3 部分:(1) 语音特征提取其目的是从语音波形中提取随时间变化的语音特征序列。
(2) 声学模型与模式匹配(识别算法)声学模型通常将获取的语音特征通过学习算法产生。
在识别时将输入的语音特征与声学模型(模式) 进行匹配与比较,得到最佳的识别结果。
(3) 语言模型与语言处理语言模型包括由识别语音命令构成的语法网络或由统计方法构成的语言模型,语言处理可以进行语法、语义分析。
对小词表语音识别系统, 往往不需要语言处理部分。
2 语音识别系统比较以下就目前基于整词模型的语音识别的主要技术做一比较。
(1) 基于DTW(Dynamic Time Warping) 和模拟匹配技术的语音识别系统。
目前,许多移动电话可以提供简单的语音识别功能,甚至使用DTW和模板匹配技术。
DTW和模板匹配技术直接利用提取的语音特征作为模板,能较好地实现孤立词识别。
由于DTW 模版匹配的运算量不大,并且限于小词表,一般的应用领域孤立数码、简单命令集、地名或人名集的语音识别。
为减少运算量大多数使用的特征是L PCC(Linear Predictive Cepst rumCo2efficient) 运算。
DTW 和模板匹配技术的缺点是只对特定人语音识别有较好的识别性能,并且在使用前需要对所有词条进行训练。
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（） ４
川 ｇ，（ ｏｐ＂１ ． ） 这里 ｌ ＰＳＡ ｇ （ ， Ｐ（ 分别表示 下面三个状态转移 的转移概率 ｏ Ｐ（ ｌ ＰＳ ｊ ｌ ＰＳ力 ｇ ， ｏ Ｐ ）ｏ ３ ２ ｇ
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Ｉ 受教育部科学技术重点项目 （ ｏ ００２ Ｎ ： ８ ）和国家自 ３ 然基金 （ ｏ ６４２５）资助； Ｎ ： ７０８ ０ 基金项目：本项「 曹建林， 江苏职业信息技术学院副院长， 男， 副教授， 东南大学在职硕士研究生，Ｆ ． 要从事语音信号 处理的研究。 ｍ ｉ Ｅ ａ： ｌ 作者简介 ：
个特征矢量看作马尔可夫过程的一个状态，则对于输入信号时间序列
夕 ，． ． ７在 刻一ｑ ｉ 推 时 状 毛（ 毛）移 情 下 序 Ｙ 概 二， Ｙ． ， 时 ｉ１） （ 移 ， 态 － 向 （ 的 况 ， 列 的 率 ｖｙ ； ， ． ２ ． Ｙ （向 ｑ ） Ｉ ｑ ｑ 转 ）
ＰＹ 可以 （） （） 用 １ 式所示的一般形式表示。
识 时 于 语 信 序 ， 入 音 号 列． 用（） 和 个 型 行。＿ 配 给以 大 分 模 所 应 别 对 输 利 ４式 各 模 进 Ｐ 。 最 得 的 型 对 匹
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３识别实验和结果
为了 价 述识别 法， 们在实 环 录 评 上 方 我 验室 境下 取的１个 ５ ５ ） 语 其中 人说３个不 ０ 人（男、 女 的 音， 每 ０
（） １
这里尸是一个状态序列的函数。
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Ｈ ＭＭ 的设想。 它把语音信号样本的每一帧特征矢量都看作是 Ｈ ＭＭ 的一个状态， 这样就能较好地描述语 音特征矢量的帧间相关信息，改善了Ｈ ＭＭ 的动态特性。并且我们把 Ｄ Ｐ匹配算法引入到连续状态 Ｈ ＭＭ 的学习和识别中，较简便地实现了上述的设想。
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４结论
本文提出了一种适合于汉语语音识别的连续状态Ｈ Ｍ 的设想， Ｍ 并利用Ｄ 匹配算法实现了这一设想。 Ｐ 通过对不特定话者汉语孤立字词语音识别实验， 证明了这种方法能够较好地改善 Ｈ ＭＭ表述语音信号时间
相关等动态特性的能力， 提高语音信号的识别性能，是一种有效的汉语语音识别方法。
参考文献：
基于连续状态 Ｈ ＭＭ 的汉语语音识别方法
曹建林 ‘ 郭午阳 ２ ， ２ ，赵 力 ２ ，邹采荣 ２
（ ’ 江苏信息 职业技术学院，江苏无锡 ２４６； 东南大学无线电 １ １ ０ 工程系， 江苏南京 ２０９） １ ６ ０
Ｒ ｃｇｉｏ Ｍｅ ｏ ｏ ｃｉｅ ｓｅｃ Ｂ ｓｄ ｓ ｉ Ｈ ｅｏｎ ｉ ｔ ｎ ｔ ｄ ｈ ｓ ｐｅｈ ｅ ｏ ｅ ａ ＭＭ ｈ ｆ ｅ ｎ ａ ｎ ｌ ｒ
［ Ｌ ｈｏ ＹＫｂｙ ｈ ａ Ｙ ｉ ｉ ｅ ｇｉ ｎ Ｃｉｓ Ｃｎｎｏｓ ｅ Ｂｓ ｏ ｔ Ｉｅ ａｏ ｏ Ｐｏｅｃ Ｐ ｓ ｉＩｏ ａｏ， １ ． ａ， ｏａ ｓ ｎ ．ｉ ， ｃ ｎｉ ｏ ｈ ｅ ｏ ｉ ｕ Ｓｅ ｈ ｅ ｎ ｎ ｇ ｔｎ ｈｎ ｉ ａ ｒｏ ｃ ｒ ｔｎ ］ Ｚ ． ａ ｉ Ｎ ｍ ＂ ｏ ｔ ｆ ｎ ｅ ｔｕ ｐ ｃ ａ ｄ ｈ ｔ ｒｉ ｆ ｔ ｎ ｏ ｄ ｎ ｍ ｉ ＂ ｄ Ｒ ｏ ｅ ｄ ｆ
同的字词， 每词说 ６ 遍共 １０ 个语音。采用 １ 阶ＬＣ倒谱参数和差值倒谱系数的混合特征参数作为识 ８０ ２ Ｐ
别的特征矢量集进行识别。 用每个字词的前 ３ 遍即９０ ０ 个语音进行训练， 得到每个字词的模型参数。 然后
用每个字词的后 ３ 遍即９０ ０ 个语音进行测试。实验结果表明１ 人的平均识别率是９． ０ ７ ％＂ ３
ＩＣ Ｐ Ｌ ７ １８１３１９） Ｃ Ｃ Ｏ ＇ ｐ ． ８（ ７． ９ ｐ ７－ ９
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１引言
现在隐马尔可夫模型 Ｍ 己 语音信号处理的 担Ｍ ） 成为 重要方法被广泛 地应用到语音识别等领域【 ２ １ ］ ， ０
然而由于传统的Ｈ ＭＭ在每个状态处理的各帧语音信号都与前后的时间顺序无关， 所以影响了Ｈ ＭＭ描述
语音信号时间相关等动态特性的能力，降低了 语音识别的性能【。 ３ 针对这个问 ］ 题，本文提出了 连续状态
表示。
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