使用 HMM 语音识别代码

资 源 简 介

使用 HMM 语音识别代码

详 情 说 明

HMM（隐马尔可夫模型）是语音识别领域的经典方法之一，它通过建模语音信号的时序特性来实现识别功能。在基于HMM的语音识别系统中，通常会配合MFCC（梅尔频率倒谱系数）作为特征参数化工具。

MFCC参数化过程首先对语音信号进行分帧处理，然后计算每帧信号的频谱，并通过梅尔滤波器组来模拟人耳听觉特性。这样得到的倒谱系数能有效表征语音特征，同时降低计算复杂度。

HMM分类器则负责对MFCC特征序列进行建模和识别。每个语音单元（如音素或单词）对应一个HMM模型，包含状态转移概率和观察概率分布。识别过程通过Viterbi算法寻找最可能的状态序列，从而确定输入语音对应的文本内容。

在实际应用中，语音信箱这样的场景非常适合HMM方法，因为其词汇量相对有限，且语音质量较为稳定。系统通过训练大量语音样本建立准确的HMM参数，在识别阶段就能有效区分不同的语音指令或内容。