MATLAB实现的孤立词语音识别系统及HMM模型应用

"本文介绍了如何使用MATLAB实现孤立词语音识别系统，主要侧重于HMM（隐马尔科夫模型）在语音识别中的应用。作者包括杨熙、苏娟和彭勇群，文章发布在《微计算机信息》杂志2007年的第23卷第7期上。该文探讨了在语音处理领域中，如何利用HMM进行孤立词的识别，对于理解HMM在实际系统中的应用具有指导意义。" 在语音识别领域，孤立词语音识别是一种常见的任务，它涉及到识别单独出现的词语，不考虑上下文。MATLAB作为一个强大的数值计算和数据可视化工具，常被用于构建和测试这类系统。HMM作为统计建模工具，尤其适合处理序列数据，如时间序列的语音信号。 在HMM模型中，每个状态可以产生一个观测，而状态之间的转移是随机的，并且由一个概率矩阵控制。在语音识别中，每个状态通常对应语音信号的一个特征向量，例如MFCC（梅尔频率倒谱系数）。模型通过学习这些状态的先验概率和观测概率，以及状态间的转移概率，来实现对未知语音序列的识别。 文章可能详细阐述了以下内容： 1. **预处理步骤**：包括对原始语音信号的采样、预加重、分帧和加窗、傅里叶变换、梅尔滤波器组分析等，以提取有意义的特征。 2. **特征提取**：MFCC是最常用的特征，它可以有效地捕获语音的频谱特性，减少计算复杂性。 3. **HMM模型构造**：描述如何构建左向右的HMM模型，定义初始状态、终止状态以及状态间的转移。 4. **训练过程**：使用 Baum-Welch 算法或其变种进行模型参数的迭代更新，以最大化观测序列的似然概率。 5. **识别算法**：Viterbi算法用于找到最有可能生成观测序列的模型状态路径，从而确定识别结果。 6. **实验与评估**：可能包含了对不同条件下识别率的测试，以及与其他方法的比较。 此外，文章引用了多篇相关文献，涵盖了MATLAB编程、语音信号处理、HMM理论以及FPGA实现等方面，显示了作者对这一领域的广泛研究。引用文献表明，该研究在当时是与特定人、非特定人语音识别，以及小词汇量识别技术的前沿工作相结合的。 "孤立词语音识别系统的MATLAB实现"这篇文章深入探讨了在MATLAB环境中利用HMM进行语音识别的全过程，对于理解HMM在语音识别中的应用，以及实际开发这样的系统提供了宝贵的参考。