基于HMM的语音识别系统研究与实现

基于HMM的语音识别系统研究 本文主要研究基于隐马尔科夫模型（HMM）的语音识别系统，旨在解决计算机听懂人类语言的问题。HMM是一种统计模型，广泛应用于语音识别、自然语言处理和计算机视觉等领域。 **HMM语音识别的基本结构** HMM语音识别系统的基本结构包括语音信号采集、预处理、MFC特征参数提取、HMM训练和HMM识别等主要模块。其中，语音信号采集是指将人类语音信号转换为数字信号的过程；预处理是指对采集到的语音信号进行去噪音、去除静音等操作；MFC特征参数提取是指将语音信号转换为可用于HMM模型训练的特征参数；HMM训练是指根据语音信号和特征参数训练HMM模型；HMM识别是指使用训练好的HMM模型对语音信号进行识别。 **HMM语音识别的理论基础** HMM语音识别的理论基础是基于概率论和统计学的。HMM模型可以看作是一个双重过程，包括一个隐状态链和一个观测状态链。隐状态链是指语音信号的内部状态，观测状态链是指语音信号的外部表现。HMM模型可以用来描述语音信号的生成过程，对语音信号进行建模和识别。 **HMM语音识别系统的实现** 基于Visual C++平台，开发了一套非特定人、孤立词的语音识别系统。该系统包括开发工具、音频处理工具和识别系统三个部分。开发工具是指用于开发和测试HMM模型的工具；音频处理工具是指用于处理语音信号的工具；识别系统是指使用HMM模型对语音信号进行识别的系统。 **实验结果** 在本文开发的语音识别系统平台上，对one、two、three、four等四个词进行了HMM训练和识别实验。在训练阶段，每个模型16个样本的平均训练时间约为6.206秒，基本达到实时性要求。在识别阶段，共32次识别出现4次错识，总的识别精度为84.38%，每个词的识别时间约为0.313秒，验证了论文方法的有效性，具有较好的应用推广价值。 **结论** 本文基于HMM的语音识别系统研究，旨在解决计算机听懂人类语言的问题。通过对HMM模型的研究和实现，开发了一套非特定人、孤立词的语音识别系统，并对该系统进行了实验验证，结果表明该系统具有较好的识别精度和实时性，具有较好的应用推广价值。