HMM模型下的孤立字汉语语音识别与MFCC参数研究

本文主要探讨了基于HMM（隐马尔可夫模型）的孤立字识别技术在汉语语音识别中的应用。作者王宏、郭艳丽和贾新民针对孤立字的汉语语音样本进行深入研究，首先通过人工手段去除寂静段，然后对语音进行分帧处理，每帧语音通过频域预加重和时域汉明窗加权处理，提取出39维的MFCC（梅尔频率倒谱系数）混合参数，这些参数作为HMM模型的观察序列用于训练。 HMM在此场景中扮演了核心角色，它是一种统计建模方法，通过描述观察数据序列的概率分布来模拟实际过程。在这个孤立字识别过程中，HMM假设声音信号服从某种概率分布，并通过计算最可能的路径来预测输入语音对应的文字。MFCC作为一种特征提取方法，能够捕捉语音信号的频谱变化，对于语音识别至关重要，因为它提供了有效的声音表征，使得机器能够区分不同的语音模式。 作者们通过对O到9这十个孤立数码的大量实验，验证了HMM模型在小规模数据上的识别性能，结果显示效果良好。然而，尽管近年来语音识别技术取得了显著进步，特别是在深度学习和神经网络的推动下，但距离实现计算机与人之间的自然交流还有一定的差距。未来十年，随着数字信号处理技术和计算机技术的进一步发展，专家预测HMM和其他相关技术将在诸如工业、家电、通信等领域得到广泛应用，推动语音识别技术朝着更高效、智能的方向发展。 本文揭示了HMM在汉语孤立字识别中的关键作用，以及其在实际应用中的潜力和挑战，为语音识别领域的研究者提供了有价值的参考。同时，也展示了语音识别技术在信息技术领域的重要地位，以及它在未来数字化生活中的潜在影响。