基于HMM算法的语音识别的研究
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。
基于深度学习的语音识别技术研究与实现
基于深度学习的语音识别技术研究与实现随着人工智能和机器学习的快速发展，基于深度学习的语音识别技术逐渐成为热门研究领域。
语音识别技术的应用涉及语音助手、语音翻译、智能客服等众多领域，因此其研究和实现有着巨大的商业价值和重要意义。
语音识别的核心目标是将人的语音信号转化为对应的文本信息。
早期的语音识别技术主要基于统计模型，如隐马尔可夫模型(HMM)。
然而，由于语音的时域特性和语音信号的非线性关系，传统的模型在处理语音信号中的噪音和语音变异性时存在一定的局限性。
近年来，深度学习技术的崛起为语音识别带来了新的突破。
深度学习的一个重要组成部分是神经网络，通过多层的神经元连接以及反向传播算法来自动学习特征表示。
深度学习技术具备了从大规模数据中学习特征的能力，能够更好地建模复杂的语音信号。
在基于深度学习的语音识别中，最常见的模型是循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)。
RNN能够处理时间序列数据，并具备时序依赖性，因此在语音识别中应用广泛。
CNN主要用于提取语音信号的时频特征，辅助RNN进行后续的语音特征建模。
另外，梅尔频率倒谱系数(MFCC)也是语音识别中常用的特征表示方法。
MFCC 通过对语音信号进行频谱分析和人耳特性模拟，从而提取出与人耳感知相关的重要特征。
MFCC特征的引入进一步提高了基于深度学习的语音识别准确性。
在语音识别技术的实现中，深度学习的训练过程起着关键的作用。
一般来说，语音识别模型的训练需要大量的标注数据，并且需要耗费大量的计算资源。
为了缓解训练过程中的数据不足问题，可以利用数据增强的技术，通过对原始数据进行变换和扩充来生成更多样化的训练数据。
此外，还可以采用预训练和微调的策略，通过在大规模数据上进行预训练，再在目标任务上微调来提高模型的性能。
除了模型训练，语音识别技术的前端处理也很重要。
前端处理主要包括语音信号的预处理和特征提取。
预处理步骤中，通常需要进行语音分帧和去噪处理，以便提取出有效的语音特征。
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一、引言隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种基于概率统计的模型，由于其灵活性、通用性和有效性，使其成为自然语言处理、语音识别等领域中重要的工具之一。
语音识别是指通过计算机对语音信号进行处理和分析，从而转换成文本的过程。
本文将探讨隐马尔可夫模型在语音识别中的应用，以及其在该领域中的局限性和发展方向。
二、隐马尔可夫模型的原理隐马尔可夫模型是一种马尔可夫过程，其特点是其状态不是直接观察到的，而是通过观察到的输出来间接推断。
其由状态转移概率矩阵A、观测概率矩阵B和初始状态概率向量π三部分组成。
1.状态转移概率矩阵A状态转移概率矩阵A表示从一个状态转移到另一个状态的概率。
设隐马尔可夫模型中有N个状态，状态集合为{S1,S2,...,SN}，则状态转移概率矩阵A为：A=[aij]N×N其中，aij表示从Si转移到Sj的概率。
2.观测概率矩阵B观测概率矩阵B表示在某个状态下产生某个观测值的概率。
设观测值的集合为{O1,O2,...,OM}，则观测概率矩阵B为：B=[bj(k)]N×M其中，bj(k)表示在状态Sj下，观察到Ok的概率。
3.初始状态概率向量π初始状态概率向量π表示模型从某个状态开始的概率分布。
设初始状态的集合为{S1,S2,...,SN}，则π为：π=[π1,π2,...,πN]其中，πi表示从状态Si开始的初始概率。
三、隐马尔可夫模型在语音识别中的应用在语音识别中，隐马尔可夫模型被广泛应用，其主要应用场景包括：1.语音信号的建模在语音识别中，将语音信号建模为声学特征流是一个核心问题。
而声学特征流是通过将语音信号划分为小时间窗进行采样获得的。
在隐马尔可夫模型中，状态对应着声学特征流的各个时间窗，而观测值则对应着该时间窗的声学特征。
因此，通过隐马尔可夫模型对声学特征流进行建模，可以从语音信号中提取出关键的声学特征，并进行语音识别。
隐马尔可夫模型算法及其在语音识别中的应用
隐马尔可夫模型算法及其在语音识别中的应用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）算法是一种经典的统计模型，常被用于对序列数据的建模与分析。
目前，在语音识别、生物信息学、自然语言处理等领域中，HMM算法已经得到广泛的应用。
本文将阐述HMM算法的基本原理及其在语音识别中的应用。
一、HMM算法的基本原理1.概率有限状态自动机HMM算法是一种概率有限状态自动机（Probabilistic Finite State Automata，PFSA）。
PFSA是一种用于描述随机序列的有限状态自动机，在描述序列数据的时候可以考虑序列的概率分布。
PFSA主要包括以下几个部分：（1）一个有限状态的集合S={s_1,s_2,…,s_N}，其中s_i表示第i个状态。
（2）一个有限的输出字母表A={a_1,a_2,…,a_K}，其中a_i表示第i个输出字母。
（3）一个大小为N×N的转移概率矩阵Ψ={ψ_ij}，其中ψ_ij表示在状态s_i的前提下，转移到状态s_j的概率。
（4）一个大小为N×K的输出概率矩阵Φ={φ_ik}，其中φ_ik 表示在状态s_i的前提下，输出字母a_k的概率。
2. 隐藏状态在HMM中，序列的具体生成过程是由一个隐藏状态序列和一个观测序列组成的。
隐藏状态是指对于每个观测值而言，在每个时刻都存在一个对应的隐藏状态，但这个隐藏状态对于观测者来说是不可见的。
这就是所谓的“隐藏”状态。
隐藏状态和观测序列中的每个观测值都有一定的概率联系。
3. HMM模型在HMM模型中，隐藏状态和可观察到的输出状态是联合的，且它们都服从马尔可夫过程。
根据不同的模型，HMM模型可以划分为左-右模型、符合模型、环模型等。
其中最常见的是左-右模型。
在这种模型中，隐藏状态之间存在着马尔可夫链的转移。
在任何隐藏状态上，当前状态接下来可以转移到最多两个状态：向右移动一格或不变。
4. HMM的三个问题在HMM模型中，有三个基本问题：概率计算问题、状态路径问题和参数训练问题。
基于HMM和PNN的语音情感识别研究
１ 语 音 情 感识 别 系统
在语 音情 感 识别 系统 中 ， 录制 的语料 包含 ６ 演员 的 ７种不 同情 感 ， 高兴 、 个 即 害怕 、 伤 、 怒 、 恶 、 悲 愤 厌 惊 讶和 中性 ， 同时语 料又被 分 成训 练集 和测试 集 。语 音情 感 识别 系 统 的设 计如 图 １所示 。首先 对语 音 信 号进
具有 有效 的识 别能 力 。
关键 词 ：语音 情感 识别 ；情感 计算 ；概率 神经 网络 ；隐马 尔科夫 模 型
中 图分类 号 ： Ｐ ９ ． ２ Ｔ ３ １ ４ 文献标 识码 ：Ａ
情 感 计算Ｌ （ ｆｃｉｅＣ ｍｐ ｔ ｇ 的研 究 领域 涉及 到很 多 学科 ， 目的是要 赋 予 计算 机 类 似 于人 一样 １ Ａｆ ｔ ｏ ｕｉ ） ］ ｅ ｖ ｎ 其 的观察 、 理解 和生 成各 种情 感 特征 的 能力 ， 终使 计算 机 像 人一 样 能 进行 自然 、 最 亲切 和 生 动 的交 互 。语 言是 人类 交 际最 重要 的交 流工 具 ， 人类 的话 语 中不仅 包含 了文字符 号 信息 ， 而且 还包含 了人们 的感情 和情 绪等信 息 。当人们 通过 电话 交谈 时 ， 从对 方 的声音 能感 知 到对 方 的情 感 。 因此 ， 过分 析语 音来判 断人 的情感 是可 通 能 的［ 。语音 情感 识别 涉及 到人 工 智能 、 ２ ］ 心理 学 、 音 信号 处理 等众 多学 科 ， 语 随着研 究 的深入 ， 以有 效９ （ ０ １ ０ １０ ７ ８ ２ １ ） ４—０ ５ 一Ｏ ０３ ４
基 于 ＨＭＭ 和 Ｐ Ｎ 的语 音 情 感 识 别 研 究 Ｎ
叶 斌
（ 津大 学计 算机科 学与技 术 学院 ，天 津 ３ ０ ７ ） 天 ０ ０ ２
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。
基于HMM的安多藏语非特定人孤立词语音识别研究
前字 — 。Ｔ Ｌ． ＾加 加 — Ｉ 口 ［ 口＿ 后字 ，于 —叉Ⅳ ｕ
／
语 音 识 别技 术 是集 声 学 、 音 学 、 言 学 、 语 语 计算 机 科 学 、 信
号 与 信 处 理 、 工 智 能 等 诸 领 域 的 一 门 交 叉 学 科 ， 究 难 度 较 人 研 大 。 前 语 音 识 别 技 术 的 研 究 成 果 还 远 没 有 达 到 使 计 算 机 和 人 目 之 间 能 自然 交 流 这 个 终 极 目标 。
第９ 第 ７ 卷 期
２ １ 年 ７月 ００
软 件 导 刊
Ｓｏ ｔ ｒ ｆｗａ ｅＧｕ ｄ ｉｅ
Ｖｏ ． ７ １ Ｎｏ． ９
Ｊ ＿ Ｏｌ ｕｌ ２ ０
基于 Ｈ ＭＭ 的安 多藏 语非特定人 孤立词 语音识别研 究
韩 清 华 ． 洪 志 于
（ 北 民族 大学 中国民族 信 息技 术研 究 院 ， 肃 兰 州 ７０ ３ ） 西 甘 ３ ０ ０
藏 语 孤 立 词 的 ＭＦ Ｃ（ ｌ 率 倒 谱 系 数 ） 并 以 此 训 练 并 建 立 Ｃ ｍｅ 频 ， 孤立 词语 音特 征参 考模 板库 ， 终 实现 孤立 词 的语 音识 别 。 最 语音识 别 系统 的流 程 图如 图 １ 示 ： 所
２ ＭＦ Ｃ参 数 提 取 Ｃ
图 １ 孤 立 词 识 别 系统 图
摘 要 ： ＶＣ ６ 以 抖 ． 开 发 平 台 ， 现 一 个 基 于 隐 马 尔 可 夫 模 型 （ ｄ ｅ ｒｏ ｄ ｌ简 称 ＨＭＭ ） 特 定 人 的 安 多 ０为 实 Ｈｉｄ ｎＭａｋｖＭｏｅ ， 非
藏语 孤 立 词语 音 识 别 系统 。对 有 声段 语 音 进 行 ＭＦ Ｃ参 数 的提 取 ，对提 取 后 的 ＭＦ Ｃ参数 进 行 矢量 量化 后 训 练 Ｃ Ｃ
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HMM的语音信号情感识别研究
关键词 ： 语音信号 ；情感识别 ；Ｈ ＭＭ
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｍ ｏ ｉｎ ｒ ｃ ｇ ｔｏ ｆｓ ｅ ｈ ｓｇ ａ ａ ｅ ｎ ＨＭ Ｍ ｓ ａ ｃ ｎ ｅ ｔｏ ｅ ｏ ｎｉｉｎ ｏ ｐｅ ｃ ｉ ｎ ｌｂ ｓ ｄ ｏ
Ｇｕ ｎ ｈ ｎ Ｇｕ ｉｈ ｎ Ｄｏ ｕ ｕ ￣ ｏ Ｘｉｃ ｕ ｏＪｃ ａ ｇ ｕ Ｘｉｑ ａ
ｒ ｓ ａ ｃ ｈ ｒ ｃ ｓ ｆ ｍｏ ｉｎ ｒ ｃ ｇ ｉｉｎ ｕ ｉ ｇ ＣＨ Ｍ Ｍ ｎ ｏ ｖ ｎ ｈ ａ ｎｏ ｍｏ ｉ ｎ ｌ ｐ ｅ ｈ，ｔ ｅｅ ｔ ａ ｔ ｆ ｍｏ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｈ ｔ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓｏ ｅ ｔｏ ｅ ｏ ｎ ｔ ｓｎ ｏ ｉ ｖ ｌ ｉ ｇ ｔ ｅ ｇ ｉ ｆｅ ｔ ａ ｅ ｃ ｏ ｓ ｈ ｘ ｒ ｃ ｏ ｅ ｔ ｏ ｆ ａ ｕ ｅ ，ｅ ｔｏ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ａ ｄ Ｓ ｎ ｅ ｔ ｒ ｓ ｍｏ ｉｎ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｎ Ｏ ｏ ，Ｗ ｅ ｈ ｖ ｃ ｉｖ ｄ ａ ｄ ａ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｉ ａ ｅ ａ ｈ ｅ ｅ ｎ ｉｅ ｌｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｉ， Ｋｅ ｗ ｒ ｓ ｓ ｅ ｃ ｉ ｎ ｅ ｅ ｔｏ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ； ＨＭ Ｍ ｙ ｏ ｄ ： ｐ ｅ ｈ ｓｇ ｌ ； ｍｏ ｉｎ ｒ ｃ ｇ ｉｉ ｏ
机要能更 加 主动地 适应操 作 者 的需 要 ， 先要 能 够识 别说 首
２ 情感语音资料 的获取
目前普遍采用 ２ 种方式获得情感语音 资料 ： 一是通过 善于表演的演员 ， 通过采集其在各种模拟情感状态下的语
音 数据 作为识 别用 的语 料 ； 是 通 过 电影 里 相 关 情 节 的剪 二 裁 得到 相应 的情感 状态 。
但一般认为有 Ｐｕｃｉ ｌ ｈｋ划分的八大基本情 感， ｔ 或六大基本 情感（ 平静 、 高兴 、 惊奇 、 愤怒、 悲伤、 恐惧 ） 本文就 以后者 ， 为例研究用 ＨＭＭ 进行语音信号的情感识别。
基于深度学习的语音识别技术
基于深度学习的语音识别技术近年来，随着人工智能技术的不断发展，深度学习在各个领域都取得了显著的进展，其中语音识别技术在人们的工作和生活中起到了越来越重要的作用。
基于深度学习的语音识别技术在提高识别准确度和降低错误率方面具有独特的优势，本文将对其进行探讨和分析。
一、深度学习在语音识别中的应用深度学习是一种模拟人脑神经网络的计算模型。
在语音识别中，传统的基于隐马尔可夫模型（HMM）的方法已经无法满足对准确性和鲁棒性的需求。
而深度学习模型则能够通过大量的训练数据和参数优化，更好地捕捉语音信号中的特征信息，从而实现更准确的识别结果。
深度学习的应用使语音识别技术得以快速发展。
对于基于深度学习的语音识别系统而言，其主要的组成部分包括声学模型、语言模型和发音词典。
声学模型使用深度学习算法对语音信号进行建模，以提取关键的特征信息。
语言模型通过学习大规模文本数据的概率分布，对语音识别的句子概率进行建模。
发音词典则包含了单词的发音信息，用于识别过程中的发音匹配。
二、深度学习语音识别技术的优势相比传统的语音识别方法，基于深度学习的语音识别技术具有以下几个优势：1. 提高准确度：深度学习算法能够自动学习和提取语音信号中的抽象特征，从而减少传统方法中人工设计特征的依赖。
这使得深度学习模型在识别准确度上有了显著的提升。
2. 提高鲁棒性：深度学习模型具有更好的泛化能力，能够更好地适应不同的语速、音调、背景噪声等变化。
这使得语音识别系统在复杂环境下的表现更加稳定可靠。
3. 提高可扩展性：深度学习模型的训练过程可以通过分布式计算和GPU加速等技术来进行加速，并且可以利用大规模数据进行训练。
这使得深度学习语音识别技术具有更好的可扩展性，能够应对大规模的实际应用场景。
三、深度学习语音识别技术的挑战尽管基于深度学习的语音识别技术取得了重大突破，但仍然面临一些挑战：1. 数据需求：深度学习模型需要大量的标注数据进行训练，但是获取和标注大规模的语音数据是一项耗时且费力的工作。
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。
基于隐马尔可夫模型的语音识别算法研究
基于隐马尔可夫模型的语音识别算法研究一、引言语音识别技术是一种将人类语言转换为计算机可读写的技术，它具有非常广泛的应用价值，涵盖语音助手、智能家居、智能客服、车载导航等多个领域。
在语音识别算法中，基于隐马尔可夫模型（HMM）的语音识别算法因其良好的效果和理论基础，广泛应用于现今的语音识别系统中。
本文主要对基于隐马尔可夫模型的语音识别算法进行详细的研究和探讨。
二、HMM模型1. HMM模型概述HMM（Hidden Markov Model）是一种用来描述随机过程和信源的统计模型，它主要用于建立连续的时间序列，这些时间序列中，每个时刻都有一个状态，但我们并不能直接观测到这些状态，只能通过观察状态生成的一些可见变量来进行推断。
HMM模型一般用三元组O=(S, V, P)表示，其中S表示状态集合，V表示观测变量集合，P表示状态转移概率和隐变量生成观测变量的概率。
2. HMM模型的数学原理在HMM模型中，假设有一组状态S={s1, s2, s3,..., sn}，并且每个状态都有一个相应的观测变量V={v1, v2, v3,..., vm}，那么HMM模型可以表示为O=(S, V, A, B, π)，其中A表示状态转移概率矩阵，B表示隐变量生成观测变量的概率矩阵，π表示初始状态概率向量。
设t时刻处于状态i的概率为αit，那么在时刻t+1处，状态i转移到状态j的概率为aitaj。
设t时刻的观测变量为ot，那么在时刻t处，状态i生成观测变量ot的概率为bit。
3. HMM模型的训练方法在HMM模型的训练中，我们需要先估计模型的参数，以使得观测序列出现的概率最大。
HMM模型的参数估计方法一般有三种：极大似然估计、Baum-Welch算法和Viterbi算法。
其中，极大似然估计是一种最简单的估计方法，它通过计算观测序列的似然函数和模型参数之间的距离来更新模型参数。
Baum-Welch算法是一种基于EM算法的训练方法，它不需要已知状态序列，可以通过观测序列来估计模型参数。
基于HMM和新型前馈型神经网络的语音识别研究
（ ｏ ｅｅ ｆｎｏｍａ ｏ ｃ ｎ ｅ ｎ ｅｈ ｏｏ ｙ Ｎｏｔｗ ｓＵｎ ｅ ｉ ， ’ｎ ７ Ｃ ｉａ Ｃ ｌ ｇ ｆｒ ｔ ｎＳｉ ｃ ｄ ｃｎ ｌｇ ， ｒ ｅｔ ｉ ｒ ｔ Ｘｉ １ １ ， ｈ ） ｌ ｏＩ ｉ ｅ ａ Ｔ ｈ ｖ ｓｙ ａ ７ ０２ ｎ
５２ ３４
２ １，１（４ ００３ ２）
计 算 机 工 程 与 设 计 Ｃ ｍｐｔ ｎｉｅｒ ｇ ｎ ｅｉ ｏ ｕｅＥ ｇｎｅｉ ｄ ｓ ｎ ｒ ｎａ Ｄ ｇ
・多媒体技术 ・
基于 Ｈ ＭＭ 和新型前馈型神经 网络的语音识 别研究
冯宏 伟 ， 薛 蕾
（ 北 大学 信 息科 学与技 术 学院 ，陕 西 西安 ７０ ２ ） 西 １ １７
中图法分类号 ：Ｐ９． Ｔ ３１ ２ ４
文献标 识码 ： Ａ
文 章 编 号 ：０ ０７２ （０ ０ ２ —３ ４０ １０ —０ ４ ２ １） ４５２ —４
Ａｐ ｉａｉｎ ｏ ｅ ｈｒ ｃ ｇ ｔｏ ｙｓｅ ｂ ｓ ｄｏ ｌ ｅ ｒ ｌｏ ｉ ｍ ｎ ｐｌｃ ｔ ｆｓ ｃ ｅ ｏ ｎｉ ｎ ｓ ｔｍ ａ ｅ ｎ ａｇ ｂ ａａｇ ｒｔ ｏ ｐｅ ｉ ｈ ａ ｄＨＭ Ｍ
输入 ， 过代数神 经 网络进行 分类识 别 。使 用 Ｍａａ ７ 通 ｔｂ． ｌ ０实验平 台进行仿 真 ， 实验 结果表 明 ， 与传 统神 经 网络相 比 ， 该方 法在 收敛速 度 、 鲁棒 性和识别 率方 面都 有改善 。
关 键 词 ：隐 马 尔可 夫模 型 ；神 经 网 络 ； 代 数 算 法 ； 代 价 函 数 ； 语 音 识 别
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔ ｒ ｖ ｄｔ ｅａ ｃ ｒ ｃ ｆ ｐ ｅ ｈｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｙ ｔ ｍ， ａ ｅ ｍｅｈ ｄｆ ｒ ｐ ｅ ｈ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｔ ｄ ｃ ｄ ｓｒ ｃ ： ｏｉ ｍｐ ｏ ｅ ｃ ｕ ａ ｙｏ ｓ ｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｎｓ ｓｅ ｈ ｅ ｉ ｗ ｔ ｏ ｏ ｅ ｃ ｏ ｔ ｎｉ ｉ ｒ ｕ ｅ ，ｗｈ ｃ ｏ ｉ ｅ ｎ ｓ ｅ ｎ ｉ ｓｎ ｏ ｉｈｃ ｍｂ ｎ ｄ
语音识别技术中的声学模型算法分析
语音识别技术中的声学模型算法分析语音识别技术是一种将语音信号转化为文本的技术，具有广泛的应用前景。
而声学模型则是语音识别技术中的重要组成部分。
本文将对语音识别技术中常用的声学模型算法进行详细分析。
声学模型是语音识别系统的核心部分，它负责将输入的语音信号转化为概率分布的声学特征。
常见的声学模型算法包括隐马尔可夫模型（HMM）、深度神经网络（DNN）和循环神经网络（RNN）等。
首先，隐马尔可夫模型（HMM）是最早应用于语音识别的声学模型算法之一。
HMM模型假设语音信号是由一系列隐藏的状态和可观测的声学特征序列组成的。
这些隐藏状态是不可直接观测到的，只能通过观测到的声学特征序列进行推断。
HMM模型中的参数包括状态转移概率、状态发射概率和初始状态概率。
通过对这些参数的训练，可以使HMM模型得到更好的语音识别效果。
其次，深度神经网络（DNN）是近年来在语音识别领域取得重大突破的一种声学模型算法。
DNN模型是一种多层前馈神经网络，通常包含输入层、隐藏层和输出层。
通过训练大量的带标签语音数据，DNN模型可以自动学习到语音信号的抽象特征表示。
与传统的GMM-HMM模型相比，DNN模型能够更好地捕捉语音信号中的非线性关系，从而提升了语音识别的准确性。
另外，循环神经网络（RNN）也是一种常用的声学模型算法。
RNN模型可以自然地建模序列数据，它具有记忆单元，可以记住之前的信息，并根据当前的输入进行更新。
在语音识别中，RNN 模型可以有效地处理变长的语音序列，并提取出与识别相关的上下文信息。
除了标准的RNN模型，还有一种更加高效的变体——长短时记忆循环神经网络（LSTM）。
LSTM模型通过引入一个称为“门控单元”的机制，进一步提高了序列建模的能力。
此外，还有一些改进的声学模型算法被提出，如卷积神经网络（CNN）和注意力机制（Attention）。
CNN模型通过共享权重的卷积核来提取局部的特征表示，进而减少参数的数量和模型的复杂度。
基于隐马尔可夫模型HMM的语音识别系统原理
毫 不犹 豫 地 说 ， 音 识 别 会 让计 算 机变 得 “ 解 人 意 ” 许 语 善 ， 多 事 情 将 不 再 是 “ 牛 弹琴 ” 最 终 用 户 的 口述 会 取 代 鼠 对 ， 语 音 识别 系统 基 本 原 理 结 构如 图 １所 示 。语 音 识 别 标 ， 盘 这 些 传统 输 入 设 备 ， 需 要 用户 的 嘴和 麦 克 风 就 原理有三点 ：①对语音信号中的语 言信息编码是按 照幅 键 只 能 实现 对 计 算 机 的绝 对 控 制 。
４ 语音 识 别系 统 基本 原 理框 图及 原 理
度谱 的时间变化来进行 ； 由于语音是可 以阅读的 ， ② 也就
１ 隐马 尔 可 夫模 型 ＨＭＭ 的 引入
现 在假 定 ＨＭＭ是 一 个 输 出符 号 序 列 的统 计 模 型 ， 具 有 Ｎ个 状 态 ｓ ，２ ｎ １ｓ …ｓ ，在 一个 周 期 内从 一 个 状 态 转 到
多方 面 都 有 着 广 泛 的应 用 。
关键词： 隐马 尔 可夫 模 型 ； 号分 析 处 理 ； 音 识 别 信 语 中图 分 类号 ： Ｎ １ ． Ｔ ９ ２３ ４ 文献标识码 ： Ａ 文 章编 号 ： ０ ６ ８ ３ ２ １ ） ２ ０ ８ — １ １ ０ — ９ ７（０ １ ０ — ０ ９ ０
２ 语 人说 话 的 内容 和意 思 转 换 为 计 算 机 可 读 的输 人 ，例 如 按 键 、二 进 制 编 码 或 者 字 符序 列 等 。 说话 人 的识 别 不 同 ， 者 主要 是 识 别 和 确 认 发 出语 与 后 音 的人 而 非其 中所 包 含 的 内容 。语 音 识 别 的 目的就 是 让 机 器 听 懂人 类 口述 的语 言 ， 括 了两 方 面 的含 义 ： 包 第一 是 逐 字 逐 句 听懂 而 不 是 转 化 成 书 面 的语 言 文 字 ；第 二是 对
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。
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，HMM）是一种概率模型，通过分析序列数据中的状态转移和观测结果来进行广泛的模式识别和预测任务。
在语音识别领域，HMM被广泛应用于语音信号的识别与转录，具有较好的效果与性能。
本文将介绍HMM在语音识别中的基本原理、应用场景以及相关技术发展。
一、HMM基本原理隐马尔可夫模型由状态序列、观测序列和参数构成。
其中，状态序列是隐藏的，无法直接观测到；观测序列是已知的，可以通过测量得到；参数是模型的特征与属性。
HMM通过观测序列推断隐藏状态序列，进而实现数据分析、识别、分类等任务。
HMM的基本原理是建立一个马尔可夫链，该链描述系统在不同状态之间的转换，并通过观测结果推断隐藏状态的变化。
具体而言，HMM有三种基本概率：初始状态概率、状态转移概率和观测概率。
初始状态概率描述了系统在初始时刻处于某一特定状态的概率；状态转移概率表示系统从一个状态转移到另一个状态的概率；观测概率则描述了系统在某一状态下产生特定观测结果的概率。
二、HMM在语音识别中的应用1. 语音识别任务语音识别是将从语音信号中提取的特征与预定义的语音模型进行匹配，以判断语音中所包含的内容。
语音识别任务可以分为离线识别和在线识别两种。
离线识别是将录制好的语音信号转录为文本，而在线识别则是实时识别用户的语音输入。
2. 声学建模HMM在语音识别中的主要应用是对语音信号进行声学建模。
声学建模是指使用HMM来对语音信号的声学特征进行建模和训练，以提高识别的准确性。
声学模型包括两个部分：状态模型和观测模型。
状态模型描述了语音信号中不同语音单元（如音素）之间的转换关系，而观测模型则描述了不同语音单元对应的声学特征。
3. 特征提取在语音信号的处理过程中，一般会对语音信号进行特征提取，以减少数据维度和冗余，并提取出最具代表性的信息。
常用的特征提取算法包括MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）和PLP （Perceptual Linear Prediction）等。
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。
基于深度学习的语音识别技术研究与应用评估
基于深度学习的语音识别技术研究与应用评估在过去的几年中，深度学习已经在各个领域展示出了巨大的潜力，其中之一就是语音识别技术的研究与应用评估。
语音识别是一项关键技术，其对于人工智能、智能助理和自动驾驶等领域都具有重要意义。
本文将重点讨论基于深度学习的语音识别技术的研究和应用评估。
首先，我们来谈谈深度学习在语音识别领域的应用。
深度学习模型，尤其是递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），在语音识别任务中取得了显著的突破。
相比传统的基于高斯混合模型（GMM）和隐马尔可夫模型（HMM）的方法，基于深度学习的语音识别具有更高的准确性和鲁棒性。
在深度学习的语音识别中，关键的一步是声学模型的训练。
声学模型根据输入的语音信号，预测出对应的文本。
深度学习在该任务中的优势在于其能够自动地从海量的训练数据中学习到对语音信号的抽象表示。
在训练过程中，通过多层次的神经网络，模型可以逐渐学习到更高级的特征，从而实现对语音信号的有效建模。
另一个重要的优点是深度学习模型对于声音的变化和噪声的处理能力更强。
传统方法往往对于噪声和音频质量较差的情况下效果不佳，而深度学习模型通过引入更复杂的网络结构和更强的泛化能力，可以更好地适应各种环境下的语音识别任务。
除了声学模型，语言模型也是语音识别系统不可或缺的一部分。
语言模型可以根据已知的文本数据，预测出下一个可能出现的单词或短语。
深度学习在语言模型中的应用同样取得了重要的进展。
通过使用长短时记忆网络（LSTM）或变种的循环神经网络（RNN），深度学习模型可以更好地捕捉语言的上下文信息，提高语音识别的准确性。
此外，深度学习的语音识别技术还可以与其他领域的研究相结合，从而产生更广泛的应用。
例如，将深度学习与自然语言处理相结合，可以实现语音到文本的转换，从而为智能助理和自动驾驶等领域提供更高级的功能和交互方式。
深度学习还可以与语言翻译和情感分析等领域的研究结合，实现更多样化和细粒度的语音识别应用。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
（2）非特定人语音识别系统：
识别的语音与人无关，通常要用大量不同人的语音数据库对识别系统进行学习，识 别的语言取决于采用的训练语音库；
（3）多人的识别系统：
通常能识别一组人的语音该系统通常要求对该组人的语音进行学习，通常可以识别 三到五个人的语音。
（4）语音端点检测
语音端点检测就是从包含语音的一段信号中找出语音的起点 及终点，从而只存储和处理有效语音信号。它是语音处理技 术中的一个重要方面，其目标是要在一段输入信号中将语音 信号同其它信号(如背景噪声)分离开来。端点检测采用传统 的检测方法即将语音信号的短时能量与过零率相结合去判断 起点与结束点。
在语音识别系统中，很少直接使用LPC系数，而是由LPC 系数推导出另一种参数：线性预测倒谱系数（LPCC）。倒 谱实际上是一种同态信号处理方法，标准的倒谱系数计算 流程需要进行FFT变换，对数操作和相位校正等步骤，运 算比较复杂。。
（3）MFCC系数
MFCC参数是目前大多数语音识别系统中广泛使用的特征参数，
（2）预加重
它的目的在于消除低频干扰尤其是50Hz的工作频率干扰，将 对语音识别更为有用的高频部分的频谱进行提升。使信号的 频谱变的平坦，保持在低频到高频的整个频带中，能用同样 的信噪比求频谱， 以便于频谱分析。
（3）语音分帧
语音信号常常可假定为短时平稳的，即在10-20ms这样的时 间段内，其频谱特性和某些物理特征参量可近似地看作是不 变的。这种处理的基本方法是将语音信号分隔为一些短段即 分帧再加以处理。一般采用交叠分段的方法，即帧与帧之间 有交叠，交叠的目的是使帧与帧之间平滑过渡，保持其连续 性。语音信号处理的帧长一般取20ms。、
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，国外的语音识别研究工作主要集中在非特定人、 大字表、连续语音识别系统上，国内的研究大国集中于 连续语音识别、语音新特征研究、动态时间弯折（DTW） 算法 、隐马尔可夫模型HMM及神经网络等识别技术的 研究。
2、语音系统分类和构成
1. 从说话者与识别系统的相关性分: （1）特定人语音识别系统：
4、语音识别算法HMM模块
语音系统主要包含以下四个模块： （1）预处理 预处理部分包括语音信号的采样、预加重、语音分帧以及端点检测等，
预处理最重要的步骤是端点检测。 （2）特征提取 特征提取部分的作用是从语音信号波形中提取一组或几组能够描述语
音信号特征的参数，如平均能量、过零数、倒谱、线性预测系数等，以 便训练和识别。参数的选择直接关系着语音识别系统识别率的高低。 （3）训练 训练是建立模式库的必备过程，词表中每个词对应一个参考模式，它 由这个词重复发音多遍，再经特征提取和某种训练中得到。 （4）模式匹配 模式匹配部分是整个系统的核心，也就是按照某种算法求取待测语音 特征参数和语音信息与模式库中相应模板之间的失真测度，最匹配的就 是识别结果。
音识别方面有利于减小因说话人不同的差异可能带来的影响。不足
之处是MFCC方法中多次用到FFT（快速傅氏算法），故算法的复
杂程度远大于LPCC方法。
3、训练模块
鲁棒性训练方法：
将每一个词重复说多遍，直到得到一个一致性较好的特征矢 量序列。最终得到的模板是在一致性较好的特征矢量序列。
经典的Baum-Welch算法中，参数重估公式是在假设只有一 个观察序列的条件下推导出来的。而在实际应用中，都是大 量观察序列参与训练的，也就是对每个HMM模型，都会收集 大量的语音数据，分别计算各自的MFCC参数序列，再用来 对该HMM的参数进行重估。例如,对数字“0”建立HMM模型， 就要找很多人，录制多个“0”的wav文件，进行端点检测后， 计算出MFCC参数序列，也就是所谓的观察序列，就可以对 模型的参数进行训练了。
毕业论文答辩
题目：基于HMM算法的语音识别的研究
一、结构框架
1、研究背景 2、语音系统分类和构成 3、语音识别详细模块介绍 4、仿真与分析 5、总结与收获
课题研究的背景和意义
语音识别是近年来十分活跃的一个研究领域。在手 持式设备、智能家电、工业现场控制等应用场合，语音 识别技术有着广阔的发展前景。尤其是在包括PDA、手 机等掌上型嵌入式系统中，键盘的存在已经大大妨碍了 系统的小型化，而语音识别技术就是一种极富潜力和最 为理想的选择，具有高技术含量和广阔的市场价值。
2、特征参数提取模块
（1）线性预测系数（LPC）
LPC是语音分析的重要手段，它能很好地进行谱估计，即 可作为语音特征的参数。因此仅用12个LPC系数就能很好 地表示复杂语音信号的特征，这就大大降低了信号的冗余 度并有效地减少了计算量和存储量，使之成为语音识别和 语音压缩的基础。
（2）线性预测倒谱系数（LPCC）
语音系统模块分析
1、预处理模块 （1）语音信号采样
要了分析说话人的语音，就要将话筒中传来的语音信号转换 成计算机所能处理的数字信号。利用采样定律，对语音信号 进行采样。实验表明语音清晰度和可懂度有明显影响的成分 最高频率约为5.7KHz。因此语音识别时常用的采样频率为 10KHz或16KHz。
2. 从说话的方式分:
（1）孤立词语音识别系统:
输入系统要求输入每个词后要停顿;
（2）连接词语音识别系统:
输入系统要求对每个词都清楚发音,开始出现连音现象;
（3）连续语音识别系统:
连续语音输入自然流利的语音，会出现大量的连音和变音。
典型系统结构图
语音系统结构图
系统主要模块
它是基于人耳的听觉特性。人耳对声音音调的感受与其频率并不成
线性关系。而Mel倒谱尺寸，则更符合人耳的听觉特性。 Mel频率
尺度，它的值大体上对应于实际频率的对数分布关系。MFCC与基
于线性预测的LPCC相比，其突出优点是不依赖全极点语音产生模
型的假定，因而在噪声环境下表现出更强的鲁棒性，在非特定人语