基于隐马尔可夫模型的连续语音识别代码

资 源 简 介

基于隐马尔可夫模型的连续语音识别代码

详 情 说 明

正文： 隐马尔可夫模型（HMM）在语音识别领域有着广泛的应用，特别是对于连续语音识别任务。这个完整的工程实现展示了如何利用HMM进行端到端的语音识别处理。

系统主要由两个核心部分组成：模板训练算法和识别算法。模板训练阶段通过语音样本学习得到HMM参数，为后续识别建立参考模型；识别阶段则将输入语音与训练好的模板进行匹配比较，找出最可能的识别结果。

相比基于DTW（动态时间规整）的传统方法，HMM能够更好地建模语音信号的时间动态特性。该实现包含9个关键子函数，涵盖了特征提取、模型训练和解码等完整流程。其中voicebox工具包的集成增强了系统的信号处理能力，可以完成从原始语音到识别文本的完整转换。

这种基于HMM的方法特别适合处理连续语音，因为它能有效建模语音单元之间的转移关系。系统中的训练算法会根据输入语音自动调整模型参数，而识别算法则采用高效的搜索策略在多个候选模型中找到最佳匹配。