基于HMM模型语音识别系统中声学模型的建立
语音识别系统的声学建模研究的开题报告
语音识别系统的声学建模研究的开题报告一、题目：语音识别系统的声学建模研究二、研究背景语音是人们重要的沟通工具之一，语音识别技术在近几十年取得了长足的发展。
然而，由于语音信号具有多样性、可变性和噪声环境的影响，语音识别的准确率仍然存在一定的局限性。
因此，如何提高语音识别的准确率一直是语音识别技术研究的热点问题。
声学建模是语音识别系统中的重要组成部分，在识别过程中对语音信号进行转化，将其转化为连续的语音单元序列。
而声学建模的准确性和复杂度直接影响到语音识别的准确率和速度。
因此，对声学建模的研究具有重要意义。
三、研究内容本研究将从以下角度对语音识别系统的声学建模进行研究：1. 声学模型的基本原理：介绍声学模型的基本原理，包括概率密度函数的计算原理、高斯混合模型的构建以及声学单元的表示等。
2. 声学特征的提取方法：分析不同的声学特征提取方法，包括基于功率谱的Mel频率倒谱系数（MFCC）、基于线性预测分析的线性预测倒谱系数（LPCC）以及基于声谱图的声谱包络（Spectrogram）等。
3. 声学拼接的方法：介绍不同的声学拼接方法，包括基于HMM的拼接方法、基于神经网络的拼接方法以及基于图形模型的拼接方法。
4. 噪声环境下的声学建模：探讨噪声环境下的声学建模问题，包括噪声抑制预处理技术、噪声鉴别训练方法以及噪声适应算法等。
四、研究意义本研究主要针对语音识别的声学建模进行深入研究，将提高语音识别的准确率和速度，具有重要的应用价值和社会意义。
本研究还可以为声学模型的优化和改进提供理论基础和技术支持，对推动语音识别技术的进一步发展也具有重要作用。
五、研究方法本研究将采用实验研究法和文献研究法相结合的方法，主要包括以下步骤：1. 收集相关文献资料，包括声学模型的基本原理、声学特征的提取方法、声学拼接的方法以及噪声环境下的声学建模技术等。
2. 设计实验，选择相应的语音数据集和算法进行实验验证，比较不同声学模型的准确率和速度，并分析实验结果。
语音识别系统设计中的语音前处理
语音识别系统设计中的语音前处理语音识别技术的快速发展，给人们的生活带来了巨大便利。
而语音前处理作为语音识别系统中的重要环节之一，对于提高识别准确性和效率至关重要。
本文将从语音前处理的概念、技术原理及应用等方面进行探讨。
一、概述语音前处理是语音信号处理的前置环节，旨在通过对语音信号进行预处理，提取关键信息、降低噪声干扰、增强语音质量，从而为后续的语音识别处理提供良好的输入条件。
二、技术原理1. 语音信号增强语音信号增强是语音前处理中的核心技术之一。
其目的是通过一系列信号处理算法，降低噪声的干扰，提取出语音信息。
常用的语音信号增强方法包括谱减法、频域滤波法、时域滤波法等。
2. 语音特征提取语音特征提取是语音前处理的另一个重要环节。
通过将语音信号转化为一系列具有区分性的特征向量，为后续的模式识别提供输入。
常用的语音特征提取方法有MFCC（Mel频率倒谱系数）、LPCC（线性预测倒谱系数）等。
3. 声学模型建立声学模型的建立是语音前处理中的关键步骤。
通过建立合适的声学模型，对语音信号进行建模，从而为后续的语音识别提供准确的模型参数。
常用的声学模型包括隐马尔可夫模型（HMM）和深度神经网络模型（DNN）等。
三、应用领域1. 语音识别系统语音前处理在语音识别系统中具有重要作用。
它可以通过去除噪声、增强语音信号，提高语音识别的准确性和稳定性。
在智能语音助手、语音输入法、语音控制等领域得到广泛应用。
2. 语音通信系统在语音通信系统中，语音前处理能够提高通话清晰度和语音质量，减少噪声干扰和信道损失对语音通信的影响。
尤其在环境嘈杂和信号弱的情况下，通过语音前处理可以显著提升通信质量。
3. 语音监控系统语音监控系统需要对复杂的环境噪声进行处理，以保证对目标语音的准确监听。
通过语音前处理算法，可以去除背景噪声、增强目标语音信号，提高语音监控系统的效果。
四、挑战与展望虽然语音前处理在语音识别系统设计中起到了重要作用，但仍存在一些挑战。
语音识别中的声学模型优化方法研究
语音识别中的声学模型优化方法研究语音识别技术是一种让计算机听懂人类语言的技术，它在今天的人工智能领域中扮演着重要角色。
其中的声学模型是语音识别技术中最为关键的模块之一，它的作用是将录音转化成文本信息，但是要实现高准确率的语音识别并不容易，声学模型的优化方法显得尤为重要。
声学模型的优化方法分为传统方法和深度学习方法两种。
一、传统方法传统方法主要是基于概率论的方法，包含隐马尔可夫模型(HMM)、高斯混合模型(GMM)和最大熵模型(MEM)等。
其中，HMM 是传统语音识别经典模型之一，主要用来描述发音的序列，用于计算观测序列的概率。
它可以看成是一个带参数的随机过程，这些参数表示发音的时长和每个时段的概率密度分布，从而用于识别语音词汇。
并且在 HMM 模型中，不同的状态之间也有一个转移矩阵，这个转移矩阵表示的就是不同状态之间的转移概率。
GMM 模型也是一种非常重要的模型，主要用于描述声学特征的分布，在语音识别中用来计算观测序列的概率密度。
它通过将声音信号分解成多个频带，每个频带对应一个高斯分布，从而描述语音特征的概率分布。
MEM 模型则主要用于处理语音信号中的非线性问题。
二、深度学习方法随着深度学习技术的发展，深度学习方法在语音识别中得到了广泛应用。
其中代表性模型为循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)等。
RNN 模型能够处理序列信息，它的核心是一组门控机制，通过这些门控机制能够有效的处理序列数据。
在语音识别中，RNN 模型主要用于语音特征的序列化。
相对于 RNN 模型，CNN模型更加适合处理语音信号的频谱特征。
CNN 模型通过多层卷积神经网络和池化操作，可以提取高层次的语音特征，并在此基础上进行语音识别。
总结来说，声学模型优化方法都是为了提高语音识别的精度和速度，传统语音识别方法现在已经被深度学习方法所替代，而在深度学习的框架下，RNN 和 CNN 模型也已成为优化声学模型的有效方法。
而对于未来的研究，随着计算机硬件的快速发展，语音识别将变得更加高效，准确率也将有显著提高。
智能语音识别与自然语言处理技术考核试卷
3.词语嵌入技术可以捕捉到词语的语义和语法信息。（）
4.在自然语言处理中，文本分类和情感分析是同一任务的不同名称。（）
5.深度学习模型在自然语言处理中总是比传统机器学习方法效果更好。（）
6.语音合成技术主要依赖于声学模型和语言模型的联合作用。（）
A.词语嵌入
B.依存关系分析
C.主题模型
D.命名实体识别
16.以下哪些是自然语言处理中的预训练模型？（）
A. ELMO
B. BERT
C. GPT
D. RNN
17.在语音识别系统中，以下哪些方法可以用于说话人识别？（）
A.声纹识别
B.说话人自适应
C. i-Vector
D.基于规则的匹配
18.以下哪些是自然语言处理中的无监督学习方法？（）
7.命名实体识别（NER）的主要目的是识别文本中的关键词。（）
8.机器翻译系统通常不需要理解源语言的语义内容。（）
9.在自然语言处理中，预训练模型可以显著提高下游任务的性能。（）
10.说话人识别和说话人验证是两个完全不同的任务。（）
五、主观题（本题共4小题，每题10分，共40分）
1.请简要描述自然语言处理中的词嵌入技术，并说明它是如何帮助改善语言模型的。
三、填空题（本题共10小题，每小题2分，共20分，请将正确答案填到题目空白处）
1.在自然语言处理中，______是指将文本中的词转化为数值向量的过程。
（）
2.语音识别中的“声学模型”主要是对语音信号的______进行建模。
（）
3. ______是指计算机程序对自然语言文本进行理解和解释的能力。
（）
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）。
语音识别中的声学模型和语言模型
语音识别中的声学模型和语言模型语音识别技术在如今的数字化时代发挥着越来越重要的作用，它可以帮助人们更快、更准确地进行语音输入、语音搜索等等操作。
而语音识别技术的核心就是声学模型和语言模型，本文将详细探讨这两个模型在语音识别中的作用和重要性。
一、声学模型声学模型是实现语音识别的关键之一，它主要用于将音频信号转换成文本形式。
对于声学模型，最常见的方法是基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）的方法。
通过HMM进行音频信号的建模，可以有效地进行语音信号的解析，并且掌握更多的语音特征信息。
声学模型的基本原理是将一个语音信号按照一定规则进行划分，并将每个小单元对应到一个隐藏状态。
在语音信号的解析过程中，声学模型会利用已知的语音信号对HMM进行训练，从而更好地解析出未知语音信号中的特征和文本信息。
此外，声学模型还可以结合神经网络、深度学习等技术进行进一步优化，提高语音信号解析的准确性和速度。
总之，声学模型是语音识别技术中不可或缺的一部分，它可以为解析语音信号提供强大的能力和精确的解析结果。
二、语言模型除了声学模型外，语言模型也是语音识别技术中的重要组成部分。
与声学模型不同的是，语言模型更多的是关注文本的含义和语法规则。
语言模型主要的作用是利用已知的文本样本，掌握自然语言的规则和习惯用语，在语音识别过程中更好地解析和预测文本内容。
语言模型的核心思想是根据相关的文本语料库，对文本的结构规律进行解析和建模。
在语音识别的过程中，语言模型会根据语音信号的特征，通过已知的语法规则和单词频率等信息，预测出最可能的输入文本。
同时，语言模型也可以利用上下文信息和语言特征进行语音信号的解析，从而提高语音识别的准确性和速度。
总之，语言模型是语音识别技术中至关重要的一环，它可以为语音信号解析和文本预测提供强有力的支持和帮助。
三、声学模型和语言模型的应用声学模型和语言模型是语音识别技术中两个不可分割的组成部分，它们分别关注音频信号和文本信息，在语音识别的过程中发挥着不同的作用。
HMM介绍及其在语音识别中的应用(新)
N
State 1(N) N
2(N) 3(N)
T(N)
3 2 1 1
1(3)
2(3)
T(3)
3(3) 3(2) 3(1) 3 T(1) T T(2)
1(2)
1(1) 2
2(2)
2(1)
估计问题—后向算法
定义后向变量： t (i) P(ot 1ot 2 ...oT | qt i, )
特征的多样性
– 通过训练数据，覆盖音段特征的变化，进而用于模型参数训练，通过模 型参数的统计分布加以反映 对应于两个随机过程 – 状态与音段特征间的统计关系 – 状态转移统计描述平稳段间的如何转移
4.模型定义
L个有限状态Sj构成状态集；任意时刻n所处状态为的xn；任意时刻n的
特征矢量（输出观察）为yn。对应于三个模型参数（离散概率） – 初始状态概率矢量
2.动态模型
形成过程 – 连续语音切分为识别单元—音段 – 每个音段采用一组数量有限的状态加以刻画 – 状态的变化反应了语音特征的变化 – 各时刻所处状态依概率而存在
1
2
3
1
1 2
1 2 2
三状态自左到右无跳转HMM模型
自左到右无跳转HMM模型 – 转移概率矩阵A=[aij], i+1>=j>=i – 观察概率矩阵B=[bi]
问题三：给定观测序列，如何调整参数 使条件概率 P(O | ) 最大？
——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
t (i) P(o1o2 ...ot , qt i | ) 定义前向变量：
HMM在基于参数语音合成系统中应用
HMM在基于参数的语音合成系统中的应用摘要语音合成是人机交互的关键技术之一。
随着电子计算机的迅猛发展，语音合成技术由早期的基于拼接调整合成，逐渐发展为目前基于参数的语音合成技术。
本文主要是对隐马尔可夫模型(HMM)在基于参数的语音合成系统中的应用方面进行了研究和探索。
本文的主要研究工作如下:首先，基于对现有语音自动切分技术框架的分析，提出了不定长单元模型，改善切分的精度。
目前，基于拼接的语音合成系统需要首先对语料库进行语音自动切分，基于隐马尔可夫模型的语音自动切分方法普遍采用的声学模型是三音子模型。
本文针对一些语音单元间的协同发音现象和音变现象对切分精度造成的不利影响，提出了基于不定长单元模型的语音自动切分方法。
具体定义了不定长语音单元，讨论了不定长单元的选取，并对建立相应的模型，在模型的训练方面也给出了解决的方案。
实验结果，长单元的边界切分精度比三音子模型有了很大的提高，精度从原先的79.55%提高到了89.13%，同时总体切分精度也有了一定的提高。
结果表明, 不定长单元模型对于语音自动切分，特别是对三音子模型表现较差的长单元边界上，能达到比三音子模型更好的效果本文首先介绍基于HMM的自动切分的基本流程，并通过分析由于不同音子间的紧密结合而产生的音变现象，提出一种基于不定长单元模型并给出其训练算法。
基于HMM的自动切分技术的分析和改进工作，为后面基于HMM的可训练语音合成的深入研究奠定一定的基础。
其次，基于现有的模型训练和参数生成技术，对基于参数的语音合成的技术框架中的一些关键技术进行分析，并根据需要构建了中文的基于参数的语音合成系统。
本文建立了一整套的基于参数的语音合成系统，包括模型的训练流程和相应的语音合成模块。
它可以根据原始的语音数据进行训练，并自动生成一个的合成系统。
同时，本文在此框架基础上进行了中文基于参数的语音合成系统的训练和构建，对基于参数的语音合成技术进行效果验证。
此外，本文根据基于最小化生成误差的训练准则，对模型进行了改进，在新的准则下优化合成语音的音质。
语音识别
语音识别技术的研究摘要：随着计算机处理能力的迅速提高，语音识别技术得到了飞速发展，其技术的应用正在日益改变着人类的生产和生活方式。
本文介绍了语音识别的基本原理、方法，综述了语音识别系统的分类及语音识别系统模型，并分析了语音识别所面临的问题。
关键字：语音识别,应用,语音识别原理,语音识别系统语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。
语音识别是一门涉及面很广的交叉学科，它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。
语音识别技术正逐步成为计算机信息处理技术中的关键技术．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。
其应用领域非常广泛，常见的应用系统有：语音输入系统，语音控制系统，智能对话查询系统等。
1 语音识别基础1.1语音识别技术原理语音识别系统本质上是一种模式识别系统。
包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元．它的基本结构如图所示：未知语音经过话筒变换成电信号后加在识别系统的输入端，首先经过预处理．再根据人的语音特点建立语音模型，对输入的语音信号进行分析，并抽取所需的特征，在此基础上建立语音识别所需的模板。
而计算机在识别过程中要根据语音识别的模型，将计算机中存放的语音模板与输入的语音信号的特征进行比较，根据一定的搜索和匹配策略，找出一系列最优的与输入语音匹配的模板。
然后根据此模板的定义，通过查表就可以给出计算机的识别结果。
显然，这种最优的结果与特征的选择、语音模型的好坏、模板是否准确都有直接的关系。
预处理是指在特征提取之前，先对原始语音进行处理，部分消除噪声和不同说话人带来的影响，使处理后的信号更能反映语音的本质特征。
最常用的预处理有端点检测和语音增强。
端点检测是指在语音信号中将语音和非语音信号时段区分开来，准确地确定出语音信号的起始点。
语音识别系统设计中的声学模型训练方法
语音识别系统设计中的声学模型训练方法在语音识别系统设计中，声学模型训练方法是至关重要的环节。
声学模型是语音识别系统的重要组成部分，它的训练方法直接影响着识别系统的性能和准确度。
本文将探讨一些常见的声学模型训练方法，介绍它们的原理和应用情况。
一、高斯混合模型（GMM）高斯混合模型是一种常用的声学模型训练方法，它基于统计建模的原理。
GMM假定语音信号的声学特征服从高斯分布，通过拟合多个高斯分布来表示语音信号的特征分布。
在声学模型训练中，首先需要提取语音信号的特征向量，常用的特征向量包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）和滤波器组频率特征（FBANK）。
然后，通过使用EM算法来估计GMM的参数，包括每个高斯分布的均值、方差和权重。
在训练过程中，要使用大量标注好的语音数据来训练声学模型。
训练数据通常包括语音的文本标注和相应的特征向量。
通过最大似然估计的方法，可以调整GMM的参数使其最好地拟合训练数据。
训练完成后，声学模型就可以用于识别未知语音的特征。
二、深度神经网络（DNN）深度神经网络是近年来发展起来的一种强大的声学模型训练方法。
DNN是一种多层感知器模型，通过多层神经元的组合和非线性变换来对语音信号进行建模。
与GMM相比，DNN能够学习到更复杂的语音特征表示，从而提高识别准确率。
DNN的训练过程是通过反向传播算法来进行的，首先通过随机初始化权重和偏置，然后逐渐调整它们使得DNN的输出与标注的语音标签最匹配。
与GMM相比，DNN需要更大规模的训练数据来获得更好的性能。
此外，为了避免过拟合现象，还需要进行正则化和提前停止等技术手段。
三、循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种特殊类型的神经网络，常用于处理序列数据，如语音和文本。
RNN的一个重要特点是它可以通过时间步骤之间的信息传递来处理动态序列数据。
在语音识别中，RNN常常被用来对声学特征进行建模。
RNN的训练过程类似于DNN，通过反向传播来调整权重和偏置。
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２０１７年４月下 论述２３３ 基于ＨＭＭ模型语音识别系统中声学模型的建立
胡石，章毅，陈芳，陈心ＪＪ台（池州职业技术学院，安徽省池州市２４７１００） 【摘 要】语音识别是近些年来一项高速发展的技术。让计算机识别人的语音，甚至让人和计算机进行交流是所有从事模式识别专业人的梦寐 以求的理想。本文主要介绍了应用于模式识别系统中的隐马尔科夫模型的基础理论，以及在隐马尔科夫模型理论的基础上建立了一种语音识 别系统。详细探讨了这种模型系统中声学模型的建立过程，最后提出了这种基于ＨＭＭ模型的语音识别系统的优点和改进展望。 【关键词】语音识别；隐马尔科夫模型（ＨＭＭ）；声学模型 【中图分类号】ＴＮ９１２．３４ 【文献标识码】Ａ 【文章编号】１００６—４２２２（２０１７）０８—０２３３—０２
１概述 模式识别方法和应用十分广泛．也相当复杂．正在发展之 中。现今，在模式识别领域，虽然许多的模式识别系统大多采 用ＨＭＭ模型．但是把ＨＭＭ模型应用于语音识别系统将是语 音识别的一种趋势。ＨＭＭ的基本理论早在２０世纪６０年代末 ７０年代初就提出来并加以研究．它在语音识别系统中的应用 早在７Ｏ年代就开展开来了．但至今这些技术的某些问题还有 待解决。本文就提出了一种基于ＨＭＭ的语音识别系统，介绍 了系统声学模型的建立过程，并对其存在的问题提出了改进。 ２隐马尔科夫模型的基本概念与原理 ２．１模型的定义 隐马尔科夫模型．即Ｈｉｄｄｅｎ ＭａｒｋＯＶ Ｍｏｄｅｌ（ＨＭＭ），它是 一种统计分析模型．创立于２０世纪７０年代，现已成为信号处 理的一个重要方向，现已成功地用于语音识别，行为识别，文 字识别以及故障诊断等领域。 隐马尔可夫模型是马尔可夫链的一种．它的状态不能直 接观察到，但能通过观测向量序列观察到，每个观测向量都是 通过某些概率密度分布表现为各种状态．每一个观测向量是 由一个具有响应概率密度分布的状态序列产生。所以，隐马尔 可夫模型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。 ２．２模型的表达
隐马尔科夫模型可以用五个元素描述： （１）Ｎ——状态数目（系统可能处于的状态数目）；状态集 合表示为Ｓ＝ｆＳ１，Ｓ２，…，ＳＮｌ。 （２）Ｍ——观测符号数（每个状态可能输出的观测符号的 数目）；观测符号的集合表示为Ｖ＝ｆｖ１，Ｖ２，…， ｝。 （３）Ａ——状态转移概率分布（状态转移概率构成的矩 阵）；其元素ａｉｉ是指ｔ时刻状态为Ｓ。，而在ｔ＋ｌ时刻转移到状态 Ｓｉ的概率。 Ａ ｛ Ｊ ，ａｉｊ＝Ｐ（ｑｌ＋Ｉ－ＳｊＩｑｔ＝ｓ。） （４）Ｂ——特定状态的观测符号概率分布（特定状态的观 测符号概率构成的矩阵）；其元素ｂｉ（ ）是指状态Ｓｊ输出观测 符号 的概率，ｔ时刻处于状态Ｓｉ。 ＢＮｍ＝｛ｂｊ（ｖｋ）｝Ｎ×Ｍ，ｂｊ（ｖｋ）＝Ｐ（ 在ｔ时刻ｌｑ ＝Ｓｊ） （５）下卜一初始状态分布（ｔ＝ｌ，即初始时刻，系统处于某个 状态的概率）。 盯：｛ ｝，１１＂ｉ＝Ｐ（ｑ１＝ｓ。），１≤ｉ≤Ｎ
一般地．可以用 ＝（Ａ，Ｂ，＂ＩＴ）来简洁地表示一个隐马尔科 夫模型。给定了Ｎ，Ｍ，Ａ，Ｂ，１ｒ后，隐马尔科夫模型模型产生一 个观测符号序列０＝｛０ ，０２…０Ｔ１。 ２．３隐马尔科夫模型需要解决的三个基本问题
为了将ＨＭＭ应用于实际。还需要解决一系列的关键技 术 这些技术可以归纳为以下三个方面的问题：
（１）评估问题：给定观测序列０＝｛Ｏ ，０２…０Ｔ１和模型参数 ＝（Ａ，Ｂ，丌），怎样有效计算某一观测序列的概率？ （２）解码问题：给定观测序列０＝｛０１，０２…ＯＴ】和模型参数 ＝（Ａ，Ｂ，ＴＩＴ），怎样寻找某种意义上最优的隐状态序列？ （３）学习问题：怎样调整模型参数 ＝（Ａ，Ｂ， ），使观测序 列０＝ｆ０１，Ｏ２．．・ＯＴ｝的概率最大？ ２．４隐马尔科夫模型的类型
一般地．我们所讨论的模型都只是隐马尔科夫模型的一 种特殊情况，即遍历性的或全连接的隐马尔科夫模型．而对于 某些应用特别是语音识别来说．采用其他类型的隐马尔科夫 模型效果会更好，常用的模型有左一右模型，这种模型适合于 其性质随着时间变化的信号，例如语音信号。本文所使用的是 状态数为５的左一右ＨＭＭ模型．如图１所示 ａ ４ 曩．“
ｂ０（） ｔ ｂ ）
图１
Ｉ ｂＪ（）
其中，状态１和状态５为非发射（Ｎｏｎ—ｅｍｉｔｔｉｎｇ）状态，状 态２～４为发射（Ｅｍｉｔｔｉｎｇ）Ｓｋ态。只有发射状态具有观测概率分 布，非发射状态不具有观测概率分布。每个发射状态ｉ具有观 测概率分布ｂｊ（Ｏ。），决定在时刻ｔ产生０ 的概率，状态ｉ到状 态ｉ的转移概率为ａ ｉ。而转移矩阵Ａ具有以下形式 ｆ ０ ａｌ２ ａｌ３ ０ ０ ＼ ｌ ０ ａ ａ２３ ａ２４ ０ ｌ Ａ＝ｌ ０ ０ ａ３３ ａ３４ ａ２５ ｌ ｌ ０ ０ ０ ａ４４ ａ４５ ｌ ０ ０ ｏ ０ ０ Ｊ
３基于ＨＭＭ模型的连续语音识别系统 本文所设计的语音识别系统的系统框架如图２所示。 从图２可以看出，一个典型的连续语音识别系统要经过 训练和识别两个部分。动Ｉ练就是ＨＭＭ建模的过程。根据一定 的参数重估算法，不断调整模型参数，得到鲁棒性较好的模 型。通过对基本模型的改进和优化，提高模型的精确度，以达 到较好的识别效果 识别就是根据已经建立好的ＨＭＭ模型 库、词典和语法构成识别网络，使用某种搜索算法搜索最佳匹 配的过程。 语料库是大量语音数据组成的数据库，对这些语音数据 进行声学分析，例如去噪，分帧，加窗等等。然后用于进行 ＨＭＭ建模工作。语料库对于ＨＭＭ模型和整个识别器的性能 ２３４论述 ２０１７年４月下 图２ 有着极其重要的作用 对于连续语音识剐系统．尤其是大词汇 量连续语音识别系统．需要有充足的语音训练数据进行ＨＭＭ 训练，这样得到的ＨＭＭ模型才是可靠的 在得到语料库之后，接下来的工作就是进行语音预处理。 语音信号是不平稳随即过程，而将语音信号进行短时处理．即 将语音信号分割成相对较小的时间段．这样就可以近似将小 段语音信号看成是平稳的随机信号 对于语音信号进行的和特征提取的方法有很多种。主要 的方法可以分为两种：基于线性预测分析的特征提取（ＬＰＣ— Ｂａｓｅｄ）和基于快速傅里叶变换的特征提取（ＦＦＴ—Ｂａｓｅｄ）。本文 采用的是基于快速傅里叶变换的特征提取方法 ４声学ＨＭＭ模型的建立
４．１基本声学单元的选择 在大词汇量连续语音识别系统中．一般采取比词小的子 词（ｓｕｂ—ｗｏｒｄ）作为建模和识别的单元。子词单元的选择基于 语音覆盖，上下文相关程度等诸多方面。常用的基本单元有以 下几种：①类音素单元（ＰＬＵ，ｐｈｏｎｅ＝ｌｉｋｅ ｕｎｉｔｓ）．基于语言的音 素。②类双音单元（ＤＬＵ，ｄｉｐｈｏｎｅ—ｌｉｋｅ ｕｎｉｔｓ）。⑧类音节单元 （ＳＬＵ，ｓｙｌｌａｂｌｅ—ｌｉｋｅ ｕｎｉｔｓ）。 半音节单元（ＤＳＬＵ，Ｄｅｍｉｓｙｌｌａｂｌｅ一 １ｉｋｅ ｕｎｉｔｓ）。⑤声学单元（ＡＵ，ａｃｏｕｓｔｉｃｕｎｉｔｓ）。由于音素模型容易 构造，实际效果也较好，因此本文采用音素作为ＨＭＭ建模的 基本单元。 ４．２音素ＨＭＭ模型的训练
在音素模型选定之后，就要通过某种参数重估算法对 ＨＭＭ模型参数进行重估。通过重估算法 不断地调整ＨＭＭ 模型的参数，直到达到某个理想的收敛效果。重估算法对于最 终产生的ＨＭＭ模型的性能有着极其重要的作用。 ４．３算法的建立 本文算法是对所有模型并行进行训练．使用所有的训练 数据同时更新系统中的所有模型。在训练之前．要准备所有的 训练语音数据（特征向量文件）和它们的音素级抄本。在训练 时，依次处理每个训练语音数据文件。利用音素抄本将抄本中 音素模型序列连接起来，做成一个复合ＨＭＭ模型 基本算法和流程： （１）初始化ＨＭＭ模型参数。 （２）得到下一个训练句子，训练句子的特征向量。 （３）根据训练数据的抄本，将句子中每个模型连接起来． 建立一个复合ＨＭＭ模型。假设某个句子的抄本是Ｏ个模型 的序列，那么这个复合ＨＭＭ如图３所示 （４）计算复合ＨＭＭ的前向、后向变量 （５）使用前向、后向变量计算每个时间帧的状态发生概率。
。．．ｊ９ — Ｌ・ Ｌ …ｏ． ＬＨ’ Ｌ． Ｉ ２ ＾口 图３ （６）重复（２）～（５），直到所有句子都已经处理完毕。 （７）利用（５）的结果计算新的ＨＭＭ模型参数、均值、方差。 上述步骤可以进行多次重复，直到达到期望的收敛结果。 ４－３对基本ＨＭＭ模型的改进
由于单音素模型（ｎｏｎｏｐｈｏｎｅ ＨＭＭ）不能反映模型所在的 上下文信息，因此不能得到较好的识别效果。我们可以采用模 型上下文的三音素模型（ｔｆｉｐｈｏｎｅ ＨＭＭ），并且在此的基础上， 试图在模型的复杂度或精确性（模型参数的不同级别、参数的 数量等）和利用有限的语音训练数据较为准确的估计模型之 间寻求一种平衡。 ５结论
考虑音素上下文关系．捕捉发音的上下文变化可以提高 ＨＭＭ模型的性能。语音信号具有一种本质上的强变化性 这 种强变化主要来自发音的上下文效果。如果ＨＭＭ模型能够 充分考虑这一点，就能提高模型的性能，从而提高识别率。协同 发音是一种常见的上下文影响。解决协同发音问题可以通过建 立上下文相关ＨＭＭ模型实现。实验表明。这种考虑上下文影 响的三音素模型的却可以提高模型性能。它也很好的解决了 “不可见”模型的问题，实验表明达到的识别性能是很好的。
基金项目：安徽省２０１７年度高校优秀拔尖人才培育资助项目 （ｇｘｙｑ２０１７２１８）。
参考文献 【１１傅国康，语音识别的马尔科夫理论研究【Ｄ］．西北工业大学，１９９９． ［２】杨行峻，迟惠生，等．语音信号数字处理．电子工业出版社，１９９５． ［３】谢磊．连续语音识别中声学模型的建立［Ｄ］．西北工业大学，２００２． 【４１站普明，王作英，陆大金．语音识别隐马尔科夫模型的改进．电子学 报，２２（１）：１９９４． ［５］傅晓，林道发，杨家沅．全音节连续汉语语音识别的研究．信号处理，
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收稿日期：２０１７—４—１２ 作者简介：胡石（１９８８一），男，安徽池州人，硕士研究生，主要 研究领域为模式识别、智能控制。