基于连续隐马尔科夫的语音识别模型
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。
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）是一种强大的统计工具，主要用于序列数据的建模和分析。
语音是一种典型的序列数据，因此HMM在语音识别中有着广泛的应用。
本文将就HMM在语音识别中的各种应用进行详细介绍。
一、HMM模型HMM是一种统计模型，它可以描述一个由有限个状态（state）组成的随机过程（process），该过程的状态是非观测的，而只有通过一些不完全（incomplete）可观测的随机变量（observation）来观测该过程。
HMM模型由三个部分组成：状态集合、观测集合和参数集合。
其中，状态集合和观测集合是已知的，参数集合包括状态转移概率、发射概率和初始概率。
在语音识别中，HMM通常被用来表示语音的声学性质。
每个状态对应于一个语音音素（phoneme），而每个观测向量对应于一个声学特征向量。
通常使用高斯混合模型（GMM）来建模每个状态发射概率。
由于一个语音序列对应于一个状态序列和一个观测序列，因此可以通过基于HMM的Viterbi算法来计算最可能的状态序列，从而实现语音识别。
二、基于HMM的语音识别基于HMM的语音识别可以分为三个主要步骤：训练、解码和评估。
1. 训练训练是基于HMM的语音识别的重要步骤，它用于估计HMM模型的参数。
训练过程由两个部分组成：第一部分是初始化，第二部分是迭代优化。
初始化：初始化包括确定状态集合、观测集合和参数集合。
通常情况下，状态集合与待识别的音素集合相对应，而观测集合包括语音的声学特征向量。
初始参数一般采用随机初始化，或者通过聚类方法从数据中提取初始参数。
迭代优化：优化通常采用Baum-Welch算法（也称为EM算法），该算法用于最大化模型似然函数。
Baum-Welch算法是一种迭代算法，迭代过程中会反复运用E步骤和M步骤。
在E步骤中，HMM模型会被使用来计算当前状态概率分布。
在M步骤中，HMM模型会根据已知状态分布和观测数据来更新模型参数。
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。
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。
语音识别中的隐马尔可夫模型
语音识别中的隐马尔可夫模型语音识别是一种将声音信号转换为文本或其他符号的技术。
随着人工智能技术的不断发展，语音识别得到了越来越广泛的应用。
语音识别的原理是将输入的语音信号分解成若干个音素单元，并将它们组合成对应的单词，最终输出一段文本。
隐马尔可夫模型是语音识别中最为常用的模型之一。
它是一种描述一个系统在不同时间点转移的概率模型，可以用来对待识别语音的语音信号进行建模。
隐马尔可夫模型的核心思想是当前状态仅依赖于前一个状态，而后续状态的变化只受当前状态的限制。
隐马尔可夫模型包含三个基本元素：状态、观测值和转移矩阵。
状态表示当前模型处于的状态，观测值表示模型所接收到的输入信号。
转移矩阵则描述了模型从一个状态到另一个状态的转移过程。
通过观测到输入信号，就可以从当前状态确定下一个状态的概率，从而通过这一方式识别语音信号。
隐马尔可夫模型的优势在于其可以通过历史状态确定未来状态的概率，能够有效维护语音识别的连续性。
同时，隐马尔可夫模型的复杂度也较低，容易进行调整和优化。
然而，隐马尔可夫模型也存在着一些局限性。
由于每个状态的输出只在时间上与该状态相关，因此该模型无法考虑到音素之间的上下文信息。
这导致了语音识别中识别率的局限，且难以有效解决部分可变的音素。
为了解决这些问题，一种名为深度学习的模型已经开始被广泛使用。
深度学习模型采用了更加复杂的神经网络，通过学习大量的标注数据，可以更加准确地模拟人类的声音识别过程，从而提高识别率。
综上所述，隐马尔可夫模型是一种在语音识别领域广泛使用的模型，其优势在于其简单易用，可以处理连续性问题。
但是隐马尔可夫模型也存在着一些局限性，缺乏上下文信息导致难以识别部分可变的音素。
因此，深度学习模型正在逐渐成为语音识别的主流技术。
基于隐马尔可夫模型的语音情感识别
宴研究语音信号的情感 。 首先需要根据某些 列。 显然不同的 、 Ａ决定 了不同的马尔可夫链的 【 吴健辉， ２ 】 罗跃嘉．０ ３ ｌ （ ０） ２ － 睛绪的认知科学研究 特性标准对情感做一个有效合理 的分类 ， 然后在 形状。 途径． 第一届 中国情感计算与智能交互学术会议． 不同类别的基础上研究特征参数 的性质 。是否存 语音情感识别不同于普通的语音识别 ， 因为 北京，— ２ ６ １． 在彼此独立的、 具有人类普遍性的基本情绪类型？ 情感状态的转移并不注重时序的关系，假如我们 【 Ｃ ｗｅ Ｒ ｏ ｅｕ ． ２０） ｅ ｒ ｉ ３ 】 ｏ ｉ ，Ｃ ｒ ｌ ｓ Ｒ Ｒ （ ３Ｄ ｓ ｂ ｇ ｎｉ ０ ． ｃ ｎ ｉ 简单的多维空间是否能够 表示 出千姿百 态的情 设定四个状态的 Ｈ ＭＭ每个状态正好代表一种情 ｔｅ ｅ ｏｏａ ｓ ｔ ｈｔａ ｘｒｓ ｄ ｉ ｐｅｈ ｈ ｍ ｔ ｎｌ ｔｅ ｔａ ｒ ｅｐｅｓ ｎ ｓ ｃ． ｉ ａｓ ｅ ｅ ｅ 绪？这也许是当今情绪领域最热门的争论之～ 感倾向，我们不能假定一种情感必须 由另一种情 （ｐｅ ｏ ｍ ｎ ａｏ）４ ： ３． 。 （ ｃ Ｃ ｍ ｕ ｉ ｔｎ ， ５ ２ Ｓ ｈ ｅ ｃｉ ０— 目 前情感类型的划分主要有离散的表示和 感转移而来且它不可以再回到先前那种情感状态 【 Ｒ ａ ， ａｔ ， ｏ ｐ， ｔ ．０ ２ Ｅ ４ Ｊ ． ｔ Ｒ Ｓｎ ｓ Ｒ Ｋ ｍ ｅ ｅ ａ （ ０） － Ｔｏ ｏ ２ ． １ 连续的维度表示两种类型。离散的情感表示是将 下 ， 相反的一些特殊的情况可能使得情感状态的 ｍ ｔｎ ｐｃ ｉｐ ｖ ｍ ｔｎ ｒ ｏ ｉ ｎ ｎ ｏｏａ ｓ ｅ ｍ ｒ ｅ ｅ ｏ ｏ ｅ ｇ ｔ ．Ｉ ｉｌ ａ ｏ ｓ ｉ ｃｎ ｉ ｏ 情感划分为基本类和扩展类 ， 也有学者称之为主 判定发生突变 ，比如若是整个语句的前面部分的 Ｐｏｅｄｎｓｏ ｅＩＳ ＰＤ ｎｅ，０ ９２ ３． ｒｃｅｉ ｆｔ Ｃ Ｌ ，ｅｖｒ２２ —０２ ｇ ｈ 要情感（ 原始情感 ） 和次要情感（ 派生情感 ） 。扩展 各种特征都表明这个语句比较有可能是高兴的情 ｆ】 Ｎ ｋｔ ，Ｎｃｏ ｏ ，Ｔ ｓ Ｎ （ｏ０．Ｅ ５ ａａｓ Ｒ ｉ ｌ ｎ Ｊ ｏａ ． ｏ） － ｕ ｈｓ ２ 情感是由基本情感变化混合而成的， 好像三元色 感状态， 但是在语句末尾发现了明显的上扬趋势， ｍ ｔｎ ｒ ｏ ｉ ｎ ａｄｉ ｐｌａ ｏ ｔ ｃｍ ｕ ｒ ｏｏ ｃ ｔ ｎ ｓａ ｉ ｔｎ ｏ ｏ ｐｔ ｉ ｅ ｇｉ ｎ ｏ ｔ ｐｃ ｉ ｅ 可以混合生成多种色彩一样 ，所 以也有学者称该 而这个明显的上扬正是带有疑问语调的惊奇的语 ａｅｔ ｗｔ ｐｎ ｎｏｓ ｎ ｒ ｔｅ ａａｉ ｉ ． ｇ ｓ ｉ ｓ ｔ ｅｕ ｔ ａｉ ｃｐ ｌ ｅ ｎ ｈ ｏａ ｉｅ ｃ ｖ ｂｉ ｓ ｔ 情感生成理论为情感的调色板理论 对于主要情 气的典型特征，则很可能会立刻将这个语句判断 Ｋ ｏ ｌ ｇ— ａｅ ｙｔ ｓ１：９－０ ． 。 ｎｗｅ ｅ ＢｓｄＳｓ ｍ ，３４７ ５４ ｄ ｅ 感 的分类 ， 国学者 Ｏ ｔ ｙ 美 ｒ ｎ］ ｏ 对此进行 了归纳和整 为惊奇。因此 ， 采用各态历经的 Ｈ ＭＭ更加符合语 理，比较公认的主要情感是惊奇 （ ｒｒｅ、生气 音情感识别的特点。 ｓｐ ｓ ｕｉ） （ ｇｒ、 ａ ｅ 高兴（ｙ ｎ ） ｊ） ０ 和悲伤（ ｄｅｓ ｓ ｎｓ） ａ ４种。 Ｈ Ｍ训练也就是参数估计问题 ，指给定一 Ｍ ３ 语音情感特征的提取与分析 个观察值序列 Ｏ ｑ０， ）， ＝（， … ２ 调整 Ｈ ＭＭ模 型 ＝ 本文尝试在提取语音基本 的韵律特征的同 （， ｕＡＢ的参数 ， ＮＭｃ，，） 使得 ＰＯｋ最大 。本文求取 （Ｉ） 时， 研究提取语音的音质特征， 以更好地提高汉语 采用 Ｂ ｕ — ｅ ｈ ａｍ Ｗ ｌ 算法 ｃ 的递归思想使得 ＰＯ ） （ｔ 局 Ｘ 普通话生气 、 、 高兴 悲伤和惊奇四种情感类型的情 部最大， 然后得到模型参数 ＝ ， ， ＡＢ。 （ Ｍ１ ， Ｎ ｒ ） ， 感识别性能。 针对 自己建立的 １ ０ ０ 句情感语音库来说 ， 在对情感语音数据库的基础上， 这些韵律学 将 ５０ ２ 句作 为训练样本 ， ０旬作 为情感 识别样 ４ ８ 特征进行 了统计分析与对比 ｌ 得出一些情感状态 本 。结合韵律和音质特征参数， 进行 Ｈ ＭＭ情感识 与韵律学特征关系的定性结论。主要研究汉语音 别实验， 识别结果如表 ３ 所示。从表 ３可知 ， ＨＭＭ 信号的基音频率、 发音持续时间、 振幅以 及基音平 的情感平均正确识别率只有 ６． ５ ％，对生气 、 ４ 高 均语速等四个方面的韵律特征参数 ， 共提取 ２ 个 兴 、 ６ 悲伤和惊奇四类情 感的正确识别率分别为 统计量参数，作为情感识别用的韵律特征参数以 ７． ６ ． ６ ． ５． 。 １ ％、 ３ ７ ％、 ２ 利用 Ｈ Ｍ情感识别 ７ ３ ％、 ５ ９ ％ Ｍ 及提取 ２ 个音质特征参数。 １ 的实验表明， Ｍ Ｈ Ｍ情感识别对生气（ ｇ ） ａ ｅ 这种情 ｎｒ ４ 基于 Ｈ Ｍ的情感识别 Ｍ 感状态识别效果最为显著。而对惊奇（ ｒ ｓ） ｓ ｒｅ 的 ｕｉ ｐ 个离散 的 Ｈ ＭＭ可 由一个五元组进行描 识别效果最差。这主要是因为 ：ＭＭ只在处理短 Ｈ
毕业设计93基于连续隐马尔科夫模型的语音识别 (2)
SHANGHAI UNIVERSITY 毕业设计（论文）UNDERGRADUATE PROJECT (THESIS)论文题目基于连续隐马尔科夫模型的语音识别学院机自专业自动化学号03122669学生姓名金微指导教师李昕起讫日期2007 3.20—6.6目录摘要---------------------------------------------------------------------------2 ABSTRACT ------------------------------------------------------------------------2绪论---------------------------------------------------------------------------3第一章语音知识基础---------------------------------------------------------------6 第一节语音识别的基本内容-------------------------------------------6第二节语音识别的实现难点-------------------------------------------9第二章HMM的理论基础--------------------------------------------------------10 第一节HMM的定义----------------------------------------------------10第二节隐马尔科夫模型的数学描述---------------------------------10第三节HMM的类型----------------------------------------------------12第四节HMM的三个基本问题和解决的方-----------------------15第三章HMM算法实现的问题----------------------------------------------21 第一节HMM状态类型及参数B的选择---------------------------21第二节HMM训练时需要解决的问题-----------------------------23第四章语音识别系统的设计---------------------------------------------------32 第一节语音识别系统的开发环境-----------------------------------32第二节基于HMM的语音识别系统的设计------------------------32第三节实验结果---------------------------------------------------------49第五章结束语-------------------------------------------------------------------67致谢------------------------------------------------------------------------------68参考文献------------------------------------------------------------------------69摘要语音识别系统中最重要的部分就是声学模型的建立，隐马尔可夫模型作为语音信号的一种统计模型，由于它能够很好地描述语音信号的非平稳性和时变性，因此在语音识别领域有着广泛的应用。
- 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)。
数， 使得 模 型产 生观 测序 ｙ Ｏ ｏ 的概 率Ｐ
最大， 一般 采 用
本文使用双门限端点检测对语音信号进行端点处理 。
Ｈ ＋Ｎ － １
Ｂ ａ ｕ ｍ －Ｗ ｅ ｌ ｃ ｈ 算法。 算法步骤为： 确定Ａ ， Ｂ 的初始 值， 利用前 向一
Ｚ ＝∑ ｌ ｓ ｇ ｎ ［ ｘ （ ｍ ） ］ － ｓ ｇ ｎ ［ ｘ （ ｍ 一 １ ） ］ １ ｗ （ 刀 一 ）
模块 、 特征提取模块及模式库训练 和待测语音识别模块 。
１ ． １预 处理
预处理主要包括 预加重 ， 加窗分帧处理 ， 端 点检测和 降噪
观 察值概率密度矩阵， 丌ｊ 为各状态其实概率分布。
１ ． ３ ． ２模 型求解 Ｈ Ｍ Ｍ 在语音识 别中需要解决 估值、 解码和训练 三个基本 问
基于连续 隐马尔科夫的语音识别模型
梁 浩 杨 光 宇 （ １ ． 武汉大学 工学 部电 子信 息学院， 湖 北 武汉 ４ ３ ０ ０ ７ ２ ： ２ ． 武汉大 学新闻与 传播学院， 湖北 武汉 ４ ３ ０ ０ ７ ２ ）
摘 要： 本文针对问题一建立了 基于连续隐马尔科夫模型的语音识别系统的模型。 该语音识别系统包括预处理， 特征提取以及声学模型三 个部分。 问题二要求以一个实际的例子则对问题一中建立的模型进行验证。 我们选择了“ 话费查询” 这个功能进行测试。 待测语音信号依次
择了 “ 话费查询 功能” 进行验证 。 为了达到 这个 目 标， 由问 题 二
中的规则 可知 我们 需要 以比较连 贯 的语速 用标准 普通话 说 出
率， 其中概率最大 的模 型对应的词即为识别结果 。 假 设每个词Ｗ ， 都对应一个观察序Ｙ ｄ ｏ ＝ ［ ｏ ， ０ ． ． ， ０ ， 则 语音识别 的问 题 可以认为是在 已 知语音观察序列０ 的情况下， 寻 找与其最 匹配 的Ｗ ； ， 即计算ｈ ￣ ａ ｒ ｇ ； ｍ ａ ｘ ｛ Ｐ （ ｗ ； ／ Ｄ ｊ ） 。
ｃ “ ） ＝ √ 寺 ｇ ｃ 岍ｏ ｏ ｓ Ｉ 兹 一 ｏ 。 ５ － ５ ） ］ Ｉ ｌ ， ２ ， … ． ． ． ， ｐ
＝
１ ． ４模型的验证
问题二要求 以一个实际的例子验 证语音 识别模型。 我们选
１ ． ３训练与识别模型一一连续隐马尔科夫模型
模式 匹配是通 过计算ห้องสมุดไป่ตู้ 识别语 音与已知语 音库中语音 的
题。
处理四个过程 。 Ｉ ． １ ． １预加 重模 型 预加 重 的中心思想是利用信 号特性 和噪声特性 的差别来
有效地对信号进行处理。即在噪声引入之前采用适当的网络，
（ １ ） 估值 问题
对于给定的观察序３ ￣ ｄ Ｏ ＝ ｆ ０ ， ０ ， ． ， Ｄ 和模型 ；ｆ 丌 ， Ａ ， ， 前 向概 率求解 。
１ ． １ ． ４ 降噪处理模 型 每 一节 的输 出加权累加， 可得到滤波器的输 出， Ｆ Ｉ Ｒ 滤波器的冲 激 响应ｈ ｆ ｎ ｊ 是有限长的， 数学上＾ ｆ 阶Ｆ Ｉ Ｒ 滤 波器可 以表示为：
Ⅳ 一ｌ ＿ ｖ一 １
后向算法求前 向 概 率和后向概率， 利用重估公式求ａ ， 和ｂ ｆ Ｊ Ｊ ，
（ ） ＝ ∑ｈ （ ｉ ） ｘ （ ｎ － ｉ ） Ｈ （ ｚ ） ＝ ∑ｈ （ ｎ ） ｚ
１ ． ２特征提取模型
特征提取 就是从语音信号 中提取具有代表性 的、 合适的特
由于Ｐ 和Ｐｆ Ｄ ｊ 都 可以确定 ，因此 式 （ ５ ． ３ ． １ ９ ） 的大 小 由 征参数 。 尔频率倒谱系数 （ Ｍ Ｆ Ｃ Ｃ ） 能更 加充 分的利用人耳的听 Ｐ ｆ Ｄ ／ ） 决定。 若其对应的隐马尔科夫模型为Ａ ， 则： 觉特性 ， 因此本文中我们提取的特 征参数是Ｍ Ｆ Ｃ Ｃ 。 Ｐ （ Ｏ ／ ｗ ｉ ） － Ｐ ｆ Ｊ Ｐ 个Ｍ Ｆ ｃ Ｃ 系数公式为： 其 中， Ｐ Ｍ 可用前 向一 后 向概率算法 求出。 然后找 出最 大的Ｐ ｆ ０ ， 则其模型对应的词即为识别结果。
ｗ ） １ ｆ ０ ． ５ ４ — ０ ． ４ ５ ｃ ｏ ｓ （ ２ ｎ ＇ ｎ ／ （ Ｌ 一 １ ） ） ０ Ｌ 一 １
， 、
Ｖ ｉ ｔ ｅ ｒ ｂ ｉ 算法求解。
（ ３ ） ￣ １ １ 练算法
０
其他
对于给 定的观测序３ ￣ ｄ Ｏ － － ｆ Ｄ ， ， ０ ， ， …， Ｄ ， 如 何修正模 型Ａ参
判 断 是 否 收 敛 ： ／ ￣ Ｐ （ ０ 并 计 算 ｛ ＿ ｏ 如 果 Ｉ Ｉ 小 于给 定
的闽值 则结束， 反之回到第二步继续进行循环。
． ３ ． ３语音识别模 型 Ｆ Ｉ Ｒ 滤波器 的基本结 构可以理解为一个分节 的延 时线， 把 １
对 待识 别语 音信号 映射为观 察序列 ， 然后对各 模 型求概
（ ２ ） 解码 问题
人为地加 重发射机输入调制信号的高频分量。 １ ． ｉ ． ２加窗分帧处理模型
对于给定的观察序列Ｄ ＝ ， ， ０
Ｄ 和模型Ａ ＝ｒ 丌 ， Ａ ， Ｂ ） ，
本 文中选择 Ｈ ａ ｍ ｍ ｉ ｎ ｇ 窗进 行加窗分帧处理 ， Ｈ ａ ｍ ｍ ｉ ｎ ｇ 窗函 求 模 型Ａ对 应于观测 序列Ｏ 的最佳 状态 序列Ｑ ＝ ｑ ， … Ｔ ， 即 寻找使 Ｐ ｆ Ｄ Ｍ 达 到最 大 时， Ｄ 所 对应 的状 态序 列 ， 可 以采 用 数如下：
经过预 处理 、 特征 提取 、 训练 与识 别。
关键 词： 语 音 识别 ； 隐 马尔科 夫模 型 ； 预 处理特
１ 模 型的建 立与验 证
本文我们所建立 的语音识 别门模型包括 语音信号预 处理
１ ． ３ ． １模型建立
Ｈ Ｍ Ｍ 模型可以记为： Ａ ＝ｆ ７ ｒ ， Ａ ， Ｂ ） 。 为状态转移矩阵为： Ｂ 为