基于HMM的孤立词语音识别

资 源 简 介

基于HMM的孤立词语音识别

详 情 说 明

基于隐马尔可夫模型（HMM）的孤立词语音识别系统是一种经典的语音识别方法。该系统通过对预录制的语音样本进行训练，建立每个词汇对应的HMM模型，从而实现对新输入语音的分类识别。

该系统主要包含以下几个核心模块：首先需要进行语音信号的前端处理，包括预加重、分帧加窗等步骤，以消除发声过程中嘴唇和声带的影响，并减少频谱泄漏。接着提取梅尔频率倒谱系数（MFCC）作为特征参数，这种特征能够较好地模拟人耳听觉特性。

在训练阶段，系统会为每个孤立词建立一个HMM模型。通过Baum-Welch算法对模型参数进行迭代优化，使模型能够最好地描述训练数据的统计特性。通常会采用从左到右的拓扑结构，这种结构适合建模语音信号的时间演变过程。

识别阶段则采用Viterbi算法计算输入语音特征序列在各个HMM模型下的概率，选择概率最大的模型对应的词汇作为识别结果。对于个人录制的语音样板，建议每个词汇录制足够数量的样本（通常15-20个）以获得可靠的模型参数估计。

该系统的一个关键点是模型初始化，可以通过分段K均值算法获取初始参数，这有助于后续的Baum-Welch训练收敛到较好的局部最优解。此外，在实现中还需要注意处理不同发音者的语音特性差异，可以考虑加入说话人自适应技术来提高识别率。

实际应用中，这种基于HMM的孤立词识别系统可以达到较高的准确率，特别适合于词汇量有限的特定场景，如语音控制、命令识别等任务。