应用hmm模型语音识别孤立数字

资 源 简 介

应用hmm模型语音识别孤立数字

详 情 说 明

HMM（隐马尔可夫模型）是语音识别领域中的经典算法，尤其适合处理孤立词识别任务。在MATLAB平台上实现基于HMM的孤立数字语音识别系统，通常包含以下几个关键技术环节：

系统首先需要进行端点检测，这是语音信号处理的关键预处理步骤。通过分析短时能量和过零率等特征参数，准确分割出语音段的有效起止点，滤除静音段和噪声段。MATLAB的信号处理工具箱提供了完善的函数支持这一过程。

特征提取阶段采用MFCC（梅尔频率倒谱系数）作为声学特征。这种基于人耳听觉特性的特征参数，能有效表征语音的频谱特性。MATLAB中可以调用相关函数计算12-13维MFCC系数及其一阶差分，构成特征向量序列。

HMM建模采用从左到右的无跳转拓扑结构，每个数字对应一个独立的HMM模型。训练过程使用Baum-Welch算法迭代优化模型参数，包括状态转移概率和观测概率分布。识别阶段则通过Viterbi算法计算待测语音与各模型匹配的似然概率，取最大值对应的数字作为识别结果。

系统实现时需要注意几个关键点：语音样本的采样率需要统一，典型值为16kHz；帧长和帧移的合理设置（如25ms帧长，10ms帧移）；HMM状态数的选择通常3-5个状态就能较好建模数字发音过程。MATLAB的统计工具箱提供了完善的HMM算法实现，大大降低了开发难度。