基于HMM的语音识别技术在MATLAB中的实现

"这篇文档主要讨论了如何生成符合瑞利分布的伪随机噪声，并在Unix系统编程的背景下进行了阐述。文中提到了通过计算机数值方法来生成这种噪声，以用于APD（幅度概率分布）的仿真。同时，文章还介绍了DDS（直接数字频率合成）技术和连续波调制技术来获取目标频率的带限位随机噪声。试验结果证明了这种方法的适用性和实用性，尤其是在符合实际应用需求的任意APD分布的伪随机噪声生成方面。此外，文档引用了几篇相关的专业文献，涉及无线电干扰和免疫力测量、APD统计参量测量以及电气化铁道弓网电磁噪声的建模等。" 在另一部分的内容中，文章转而讨论了基于HMM（隐含马尔科夫模型）的语音识别技术。HMM因其在时间序列建模方面的优势，在语音识别领域占据重要地位。文章简要概述了HMM在语音识别中的应用，并指出了该技术的三个基本问题。接着，作者在MATLAB环境下实现了一个孤立词的语音识别系统，强调了MATLAB在这一领域的实用性。此部分展示了语音识别技术作为多学科交叉的领域，与信号处理、模式识别和计算机科学等有着密切联系，并且已经在人机交互、通信等领域展现出广阔的应用前景。