HTK基础教程：构建Yes/No语音识别系统

"HTK编程指南 - 针对HTK(V3.1)的基础教程，中文翻译，作者Nicolas Moreau，译者陶阳，介绍如何构建基于HTK的简单Yes/No语音识别系统。" 本文档是HTK(V3.1)的基础教程，旨在帮助读者理解并运用HTK工具箱进行隐马尔可夫模型(HMM)相关的语音识别研究。HTK是由剑桥大学工程系开发的一套开源工具，主要用于构建HMM为基础的语音识别系统，尽管它的应用不仅仅局限于语音识别领域。 教程首先简要介绍了HTK的基本概念，它是一系列C语言编写的库和工具，提供完整的文档，便于用户自由下载和使用。接着，通过构建一个简单的2词识别系统——识别"是"和"否"，详细阐述了建立ASR系统的步骤。 搭建步骤分为以下几个关键部分： 1. **训练库创建**：收集包含词汇集中的每个词的多个录音，并对它们进行相应的标签。 2. **声学分析**：将训练音频转换为特征向量，通常包括MFCC（梅尔频率倒谱系数）等参数。 3. **HMM定义**：为每个词汇创建一个HMM原型，这些模型代表了不同词汇的声音模式。 4. **模型训练**：使用训练数据初始化并训练HMM，包括初始模型参数估计和EM（期望最大化）算法迭代。 5. **任务定义**：设置识别系统的语法和字典，确定可识别的词汇序列。 6. **识别**：使用训练好的模型对未知输入信号进行识别。 7. **性能评估**：通过测试数据评估系统的识别精度，常用指标包括主标签文件和错误率。 在实际操作中，建议设置合理的目录结构来组织数据，比如创建"data/"目录存放训练和测试数据，包括语音信号和对应的标签文件。此外，教程还涵盖了配置参数、源/目标规范等具体操作细节，以及HMM的初始化和训练过程。 通过这个基础指南，读者将能够理解HTK的工作流程，并具备构建基本ASR系统的能力。后续章节会更深入地探讨声学模型的定义、训练以及识别系统的具体实现，对于想要涉足HMM和语音识别领域的学习者来说，这是一份非常实用的参考资料。