语音识别文献素材

四、声学建模
3.HMM建模的3个基本问题---评估问题，解码问题和训练问题 a、HMM数学表示 O 表示观测序列， 代表HMM K HMM数学表示 (O, , ,A,B) ， 个有限状态， 代表初始时刻HMM处于K个状态的分布概率，A代 表状态转移矩阵，B代表不同状态下的输出概率分布函数。 b、评估问题 在观测向量O和HMM模型 之间存在着隐藏的状态序列，任何一 个可能的状态序列都能以一定概率产生观测向量O。所以对于 p(O | ) ，需要首先计算出HMM模型 按照特定的状态序列S进行 跳转时产生O的概率,再将所有可能存在的状态序列对应的概率进行 累加，即
动态时间规整DTW [4] （这里是文献引用，吗？标错了吧 ）(dynamic time warping)
思想：由于语音信号是一种具有相当大随机性的信号， 因此在与已存储模型相匹配时，未知单词的时间轴要不均匀地扭 曲或弯折，以使其特征与模板特征对正。 特点:用时间规整手段对正是一种非常有力的措施，对提高系 统的识别精度非常有效。
二、语音识别技术
语音识别就是让机器能够理解人类语言，使它们能更好地对人的意 图做出正确反应。 语音识别系统是一种模式识别系统，是建立在一定的硬件平台和操 作系统之上的一套应用软件。
语音识别的建模大致分为2个步骤：训练阶段得到相应“模板”， 识别阶段利用搜索算法的到最优解。
二、语音识别技术（是什么？）
三、语音建模单元
语音识别中建模单元的选取需要考虑一致性、共享性和可 训练性[3] 。
语音识别根据任务的不同，可以将音素、音节或者词作为 基本的建模单元。在LVCSR的研究中，通常使用比较细致的 音素作为建模单元。其次，常用上下文相关的音素建模方法( 例如常用的三元音素建模)来对语音中的协同发音现象进行建 模。
W * arg max P(W | X)
W
arg max
W
P(X | W) P(W) arg max P(X | W) P(W) P(X) W
其中，X用表示语音信号，W表示文字序 列。前一部分代表语言模型，表示一个文字 序列本身的概率，也就是这一串词或字本身 有多“像一句话”； 后一部分代表声学模型，表示给定文字 后翻译成这种语音信号的概率，即这句话有 多大的可能发成这串音。
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四、声学建模
c.解码问题 解码问题是在给定HMM模型 和观测序列O以后,需要搜索 出 中生成O的最可能的状态序列。
S * arg max p(O,s | )
S
常见的viterbi解码算法[6]（收索算法）,先定义了时刻t位 于状态i的最优序列概率Vt(i),即：
t t 1 Vt (i) p(o1 ,s1 ,st i | )
语音识别文献综述

专业：通信工程 学生：顾文武 学号：S151000805
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目录
研究背景与意义 语音识别技术 语音建模单元 声学模型 语言模型
结语与致谢
一、研究背景及意义
研究背景 语言是人类相互交流最常用、最有效、最重要和最方便的通信 形式。随着计算机的快速发展，人们生活的方方面面都离不开计 算机，那么让计算机理解语言显得十分重要，语音识别技术也将 是实现社会生活信息化和智能化进程中不可或缺的一环[1]。 近期，通过采用深度神经网络技术，微软大大提升了语音识别 的准确率，错误率降低至18.5%。但是它还是一个科研项目，实 验条件十分理想。
② 隐马尔可夫模型法（HMM）---是在马尔可夫链的基础上
发展起来的，它是一种基于参数模型的统计识别方法。 ③ 基于人工神经网络识别法（ANN）---以数学模型模拟神 经元活动，将人工神经网络中大量神经元并行分布运算的 原理、高效的学习算法以及对人的认知系统的模仿能力充 分运用到语音识别领域。
四、声学建模

p(O | ) p(O,s | ) p(s | ) p(O | s, )
S S
四、声学建模
根据一阶马尔科夫假设
p(s | ) p(s1 | ) p(st | st 1 , ) s1as1s 2 asT 1sT
t 2 T
根据输出无关假设
p(O | s, ) bs1 (o1 )bs 2 (o 2 ) b sT (oT )
t 1 T
最终化简为
p(O | ) s1bs1 (o1 )as1s 2bs 2 (o2 )asT 1sT bsT (oT )
s
物理意义：首先，HMM由初始状态以 的概率跳转到状态S1 ， 并随之以输出概率 产生观测向量O1，依次下去，一直到达T时 刻。
一、研究背景及意义
研究意义 如今语音识别技术虽然有了显著提高，但是仍存在诸多问 题有待解决[2]，如: 1)语音信号会受到上下文的影响而发生变化; 2)发音人以及口音的的不同会导致语音特征在参数空间分 布的不同; 3)同一发音人心理和生理变化带来的语音变化; 4)不同的发音方式和习惯引起的省略、连读等多变的语音 现象; 5)环境和信道等因素造成的语音信号失真问题。
四、声学建模
隐马尔可夫模型法[5]（HMM） 1. HMM思想是：HMM模仿人的言语过程，可视作一个双重随 机过程。一个是用具有有限状态数的马尔可夫链来模拟语音信号 统计特性变化的隐含的随机过程；另一个是与马尔可夫链的每一 个状态相关联的观测序列的随机过程。 2. HMM 2个重要假设 一阶马尔可夫假设：HMM当前时刻t所处状态st 只和前一时 刻的状态st-1 有关，与此前或者未来的其他时刻的状态都无关； 输出无关假设：当前时刻的输出值仅受当前状态的概率密度支 配，与历史上已经产生的其他输出值和状态无关。
四、声学建模
常用的声学建模方法包含以下三种：（这个地方也应该有 文献引用吧！某某人提出什么方法啥的，常用的方法的话 就把最初那个人提出来就好了，不过，也可以不用酱紫）
① 基于模式匹配的动态时间规整法（DTW）---它基于动态
规划的思想，解决孤立词语音识别中的语音信号特征参数 序列比较时长度不一的模板匹配问题。