优化 Baum-Welch 算法提升汉语孤立词语音识别的高效与速度

本文档标题为《人工智能-语音识别-汉语孤立词语音识别的研究与实现.pdf》，主要探讨了人工智能领域中的一个重要分支——语音识别技术，特别是针对汉语孤立词语音识别的深入研究。孤立词是指在连续语音流中独立存在的词汇，对于汉语这样的非连续语言来说，孤立词识别具有重要意义。 首先，文章介绍了一种基于动态阈值和自适应检测方法的端点检测策略，这是语音识别过程中至关重要的一步，它能够准确地定位语音信号中的词边界，以便于后续处理和识别。通过优化这一环节，可以提高系统的整体性能。 接着，论文深入分析了Mel频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficient, MFCC）维度对识别系统的影响，并提出了抵抗噪声的特征系数处理方法。MFCC是一种常用的语音特征表示，通过降低噪声干扰，提高了识别的准确性。 此外，文档还讨论了连续密度隐马尔可夫模型（Continuous Density Hidden Markov Model, CDHMM）在语音识别中的应用，这是一种统计建模技术，能够有效地捕捉语音信号的时序特性，对于建立高效的孤立词识别模型至关重要。 然而，论文指出，在使用Baum-Welch算法训练高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, HMM）时，由于其计算复杂性和效率问题，导致语音识别系统的训练速度较慢，效率不高。因此，作者着重介绍了改进Baum-Welch算法，以提升参数估计速度和模型训练效率的方法，这是提高孤立词语音识别系统实时性能的关键。 关键词包括：语音识别、端点检测、Mel频率倒谱系数、线性预测梅尔倒谱系数、连续密度隐马尔可夫模型。这些关键词概括了论文的核心研究内容和技术路径。 论文最后部分强调了学术诚信，作者确认论文为个人在导师指导下完成的研究成果，除特定标注和致谢部分外，未涉及他人已发表或撰写的内容，符合西北大学关于学位论文知识产权的管理规定。 这篇论文深入研究了汉语孤立词语音识别的技术挑战，包括特征提取、模型设计以及算法优化，为提高该领域的技术水平提供了有价值的理论和实践支持。