HMM基本原理及在语音识别中的应用
马尔可夫模型在语音识别中的应用技巧
马尔可夫模型在语音识别中的应用技巧一、马尔可夫模型介绍在讨论马尔可夫模型在语音识别中的应用技巧之前，我们先来了解一下马尔可夫模型的基本概念。
马尔可夫模型是一种描述随机过程的数学模型，其特点是当前状态只与前一个状态有关，与更早的状态无关。
这种特性使得马尔可夫模型在语音识别中有着广泛的应用。
二、语音信号的特点语音信号是一种时间序列信号，具有瞬时性、时变性和非线性等特点。
这就给语音识别带来了一定的挑战，需要一个有效的模型来描述和识别语音信号。
马尔可夫模型正是能够很好地满足这一需求的模型之一。
三、马尔可夫模型在语音识别中的应用1. 隐马尔可夫模型（HMM）隐马尔可夫模型是马尔可夫模型的一种扩展，它引入了观测变量和隐藏状态，常用于语音识别领域。
在语音识别中，语音信号被看作是一个观测序列，而隐藏状态则对应着语音信号的语音单元（如音素、词等）。
利用HMM模型，可以对语音信号进行建模和识别，进而实现语音识别的功能。
2. 马尔可夫链马尔可夫链是指满足马尔可夫性质的随机序列，其状态空间和状态转移概率决定了整个链的特性。
在语音识别中，可以利用马尔可夫链来建模语音信号的时序特性，从而实现对语音信号的自动识别和分析。
3. 马尔可夫模型参数估计在实际应用中，马尔可夫模型的参数估计是一个关键的问题。
通过对观测序列进行训练，可以估计出模型的状态转移概率、观测概率等参数，从而使得模型能够更好地适应实际的语音信号。
参数估计的准确性对于语音识别的性能有着重要的影响，因此需要运用合适的算法和技巧来进行参数估计。
四、马尔可夫模型在语音识别中的技巧与挑战1. 模型的复杂度语音信号具有高度的时变性和非线性特性，这就要求马尔可夫模型在描述语音信号时能够充分考虑到这些特点。
因此，需要不断提高模型的复杂度和灵活性，以使其能够更好地适应不同类型的语音信号。
在实际应用中，需要通过合理的方法来平衡模型的复杂度和准确性。
2. 数据的准备与处理语音识别的应用通常需要大量的训练数据，而且这些数据需要经过一定的预处理和特征提取。
语音识别模型及其应用研究
语音识别模型及其应用研究近年来，随着人工智能技术的发展和普及，语音识别技术受到了广泛的关注和应用，尤其在智能家居、智能客服、语音搜索等领域得到了广泛应用。
本文将从语音识别技术的原理、模型及其应用研究等方面进行探讨，希望能给读者带来一些启发和帮助。
一. 语音识别技术原理语音识别技术是指通过计算机系统实现对人类语音信号的自动识别和转录。
它包括进行信号预处理、特征提取和声学模型匹配等处理过程。
具体来说，它需要通过录音设备采集语音信号，并将其转化成一个数字信号。
然后，通过一系列算法处理数字信号，获得语音信号的特征向量。
最后，通过声学模型对特征向量进行匹配，得到相应的文字输出。
二. 语音识别模型1. 隐马尔可夫模型（HMM）隐马尔可夫模型（HMM）是一种常见的语音识别模型。
它通过对声学特征的建模，将语音信号分解成小的时间区间，称为帧。
每一帧被视为是某个隐藏状态的实现。
这些隐藏状态组成了HMM 的状态序列，可以通过Viterbi算法进行计算。
通过优化HMM的参数和模型结构，可以提高语音识别的准确度和鲁棒性。
2. 深度神经网络（DNN）深度神经网络（DNN）是在语音识别中近年来出现的一种新的模型。
它将输入的声学特征映射到一个高维空间中，然后通过多个隐藏层的非线性变换将其映射到最终输出。
DNN模型可以通过大规模语音数据的训练来提高识别准确率和鲁棒性。
3. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（CNN）是一种常用的神经网络，在语音识别模型中也得到了广泛应用。
它通过多个卷积层和池化层来学习输入特征的不同尺度和抽象层次表达，从而提高语音识别的准确度和鲁棒性。
三. 语音识别应用研究1. 智能家居智能家居是指通过语音识别技术实现对家庭设备和家庭环境的智能控制和监控。
例如，用户可以通过语音命令控制灯光、空调、电视等设备的开关和模式。
此外，智能家居还可以通过语音识别技术实现家庭安防与环境监控。
例如，用户可以通过语音识别技术实现门禁系统的身份认证和安防监控。
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。
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。
HMM基本原理及在语音识别中的应用.ppt
预加重
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
语音从嘴唇辐射会有6dB/oct的衰减，因此 在对语音信号进行处理之前，希望能按6dB/oct的 比例对信号加以提升(或加重)，以使得输出信号 的电平相近似。可采用以下差分方程定义的数字 滤波器：
y(n) x(n) ax(n 1) (10-1)
11
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
孤立词语音识别系统的特征提取一般需要解 决两个问题：
一个是从语音信号中提取(或测量)有代表性 的合适的特征参数(即选取有用的信号表示)；
另一个是进行适当的数据压缩。 对于非特定人语音识别来讲，希望特征参数 尽可能多的反映语义信息，尽量减少说话人的个 人信息(对特定人语音识别来讲，则相反)。从信 息论角度讲，这也是信息压缩的过程。
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 信号进行采样，得到离散的时域语音信号。
5
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
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。
3
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
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
4
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
抗混叠滤波 根据采样定理，如果模拟信号的频谱的带宽
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。
HMM隐马尔可夫模型在自然语言处理中的应用
HMM隐马尔可夫模型在自然语言处理中的应用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是自然语言处理中常用的一种概率统计模型，它广泛应用于语音识别、文本分类、机器翻译等领域。
本文将从HMM的基本原理、应用场景和实现方法三个方面，探讨HMM在自然语言处理中的应用。
一、HMM的基本原理HMM是一种二元组（ $λ=(A,B)$），其中$A$是状态转移矩阵，$B$是观测概率矩阵。
在HMM中，状态具有时序关系，每个时刻处于某一状态，所取得的观测值与状态相关。
具体来说，可以用以下参数描述HMM模型：- 隐藏状态集合$S={s_1,s_2,...,s_N}$：表示模型所有可能的状态。
- 观测符号集合$V={v_1,v_2,...,v_M}$：表示模型所有可能的观测符号。
- 初始状态分布$\pi={\pi (i)}$：表示最初处于各个状态的概率集合。
- 状态转移矩阵$A={a_{ij}}$：表示从$i$状态转移到$j$状态的概率矩阵。
- 观测概率矩阵$B={b_j(k)}$：表示处于$j$状态时，观测到$k$符号的概率。
HMM的主要任务是在给定观测符号序列下，求出最有可能的对应状态序列。
这个任务可以通过HMM的三种基本问题求解。
- 状态序列概率问题：已知模型参数和观测符号序列，求得该观测符号序列下各个状态序列的概率。
- 观测符号序列概率问题：已知模型参数和状态序列，求得该状态序列下观测符号序列的概率。
- 状态序列预测问题：已知模型参数和观测符号序列，求得使得观测符号序列概率最大的对应状态序列。
二、HMM的应用场景1. 语音识别语音识别是指将语音信号转化成文字的过程，它是自然语言处理的关键技术之一。
HMM在语音识别领域具有广泛应用，主要用于建立声学模型和语言模型。
其中，声学模型描述语音信号的产生模型，是从语音输入信号中提取特征的模型，而语言模型描述语言的组织方式，是指给定一个句子的前提下，下一个字或单词出现的可能性。
- 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)。
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
(2) 短时平均过零率 当离散信号的相邻两个取样值具有不同的符
号时，便出现过零现象，单位时间内过零的次数 叫做过零率。
如果离散时间信号的包络是窄带信号，那么 过零率可以比较准确的反应该信号的频率。在宽 带信号情况下，过零率只能粗略的反映信号的频 谱特性。
20
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
近年来，基于听觉模型的语音特征提取方法 在语音识别领域日益受到重视。
过零峰值幅度特征ZCPA就是基于人类听觉 特性的一种特征。
下图给出了基于人耳听觉特性的ZCPA特征 提取原理图：
21
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
耳蜗滤 波 器1
耳蜗滤 波 器2
23
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
10.1.3 语音识别方法
一般来说，语音识别的方法有四种： 基于声道模型和语音知识的方法 模式匹配的方法 统计模型方法 人工神经网络的方法 基于声道模型和语音知识的方法起步较早， 没有达到实用的阶段。目前常用的方法是后三种 方法，目前它们都已达到了实用阶段。
11
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
孤立词语音识别系统的特征提取一般需要解 决两个问题：
一个是从语音信号中提取(或测量)有代表性 的合适的特征参数(即选取有用的信号表示)；
另一个是进行适当的数据压缩。 对于非特定人语音识别来讲，希望特征参数 尽可能多的反映语义信息，尽量减少说话人的个 人信息(对特定人语音识别来讲，则相反)。从信 息论角度讲，这也是信息压缩的过程。
语音识别系统可以分为孤立字(词)语音识别 系统、连接字语音识别系统以及连续语音识别系 统。
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：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。
13
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
1．线性预测系数（LPC）
线性预测分析从人的发声机理入手，通过对声 道的短管级联模型的研究，认为系统的传递函数 符合全极点数字滤波器的形式，从而某一时刻的 信号可以用前若干时刻的信号的线性组合来估计。 通过使实际语音的采样值和线性预测采样值之间 达到均方误差(MSE)最小，即可得到线性预测系 数LPC。
19
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
4. 过零峰值幅度(ZCPA)
特征参数的好坏直接决定着系统的识别性能。 要想使识别系统有好的鲁棒性，必须要求提取的 特征参数有很强的抗噪性。
人类的听觉系统在噪音环境下能够很好工作， 所以如果语音识别系统能模拟人类听觉感知的处 理特点，噪音环境下识别率一定会提高。
6
预加重
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
语音从嘴唇辐射会有6dB/oct的衰减，因此 在对语音信号进行处理之前，希望能按6dB/oct的 比例对信号加以提升(或加重)，以使得输出信号 的电平相近似。可采用以下差分方程定义的数字 滤波器：
y(n) x(n) ax(n 1) (10-1)
16
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
2．LPC倒谱系数(LPCC)
倒谱系数是信号的z变换的对数模函数的逆z 变换，一般先求信号的傅里叶变换，取模的对数， 再求傅里叶逆变换得到。
主要优点：比较彻底地去掉了语音产生过程 中的激励信息，反映了声道响应，而且往往只需 要几个倒谱系数就能够很好地描述语音的共振峰 特性。
32
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
由于神经网络反映了人脑功能的基本特征， 具有自组织性、自适应性、和连续学习的能力。 这种网络是可以训练的，即可以随着经验的积 累而改变自身的性能。同时由于高度的并行性， 它们能够进行快速判决并具有容错性，特别适 合于解决象语音识别这类难以用算法来描述而 又有大量样本可供学习的问题。
17
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
3．Mel频率倒谱系数(MFCC)
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。
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
第十章 语音识别
1 10.1 概述
10.2 HMM基本原理及在语音识
2
别中的应用
1
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
10.1 概述
语音识别以语音为研究对象，涉及到生理学、 心理学、语言学、计算机科学，以及信号处理等 诸多领域，最终目的是实现人与机器进行自然语 言通信，用语言操纵计算机。
…… ……
x(n)
耳蜗滤
波 器i
耳蜗滤 波器 M
过零点 检测器
频率 接收器
峰值 检测器
非线性 处理
……
ZCPA原理框图
ZCPA(t,f) ∑
22
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
该系统由带通滤波器组、过零检测器、峰值 检测器、非线性压缩和频率接收器组成。带通滤 波器组由16个FIR滤波器组成，用来仿真耳蜗基 底膜；过零检测器、峰值检测器、非线性压缩部 分则仿真听觉神经纤维。从过零检测器获得频率 信息，峰值检测器获得强度信息，经非线性压缩 后，用频率接收器合成频率信息和强度信息，最 后将16路所获得的信息合成为语音信号的特征。
1
p
1 ak z k
k 1
15
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
根据最小均方误差对该模型参数ak进行估计， 就得到了线性预测编码(LPC)算法，求得的 aˆ p 即为LP系数(p为预测器阶数)。对LPC的计算方 法有自相关法(Levinson-Durbin莱文逊-杜宾法)、 协方差法、格型法等。计算上的快速有效保证了 这一声学特征的广泛使用。
抗混叠滤波 根据采样定理，如果模拟信号的频谱的带宽
是有限的，那么用等于或高于2fm的取样频率进行 采样，所得到的信号能够完全唯一的代表原模拟 信号，或者说能够由取样信号恢复出原始信号。
因此，为了防止混叠失真和噪声干扰，必须 在采样前用一个锐截止模拟低通滤波器对语音信 号进行滤波。该滤波器称为反混叠滤波器或去伪 滤波器。
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 线性非移变因果稳定系统V(z)受到信号E(z)激励产 生的输出。在时域中，语音信号s(n)是该系统的 单位取样响应v(n)和激励信号e(n)的卷积。语音产 生的声道模型是一个可用下式阐述的全极点模型：
H(z)
25
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
模式匹配法用于语音识别共有四个步骤:特征 提取、模板训练、模板分类、判决。其原理框图 如下：
语音信号 预处理
训练SLeabharlann 特征提取识别参考模式 模式匹配
判决规则 识别结果
26
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
训练过程：输入语音经过预处理后，语音信 号的特征被提取出来，首先在此基础上建立所需 的模板，这个建立模板的过程称为训练过程。
29
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
用于训练 语音信号
用于识别 语音信号
训练语音的 特征矢量
特 征 提 训练 取 识别
待识别语音 的特征矢量
K 均值聚 类分析
码本元素
矢量 量化器
HMM 参数
训练
识别
Viterbi 计算
判决 规则
识别 结果
基于HMM的孤立词语音识别原理图
30
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
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。
3
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
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
4
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
24
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
模式匹配常用的技术有矢量量化（VQ）和 动态时间规整（DTW）；
统计型模型方法常见的是隐马尔可夫模型 (HMM)；
语音识别常用的神经网络有反向传播（BP） 网络、径向基函数网络（RBF）及小波网络。
本书重点介绍经典的隐马尔可夫模型及其在 语音识别中的应用。
18
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
M
Cn log X (k) cos[ (k 0.5)n / M ] n 1, 2, L k 1 这里，MFCC系数的个数L通常取最低的12～
16。在谱失真测度定义中通常不用0阶倒谱系数， 因为它是反映倒谱能量的。上面所说的在频域进行 带通滤波是对能量谱进行滤波，这样做的根据是考 虑到一个多分量信号的总能量应该是各个正交分量 的能量之和。
式中，系数常在0.9至1之间选取。
7
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
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。
8
数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
(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。