离散隐马尔可夫模型在非特定人关键词语音识别中的应用

"该资源主要介绍了基于离散隐含马尔可夫模型（HMM）的非特定人关键词提取语音识别系统，该系统针对自然语音环境，能够判断并定位预定义的关键词。系统通过优化的置信度策略提高识别准确性和效率，适用于资源有限的嵌入式平台。" 正文: 在语音识别领域，隐含马尔可夫模型（HMM）是一种广泛应用的声学建模工具，尤其在非特定人的语音识别系统中。非特定人语音识别意味着系统不针对特定个体进行训练，而是设计成能识别任何人的语音，这增加了系统的普适性但同时也带来了识别挑战。 本研究设计的系统专注于关键词提取，即从一段语音中识别出预定义的关键词，并确定它们出现的位置。与传统的全语音识别系统不同，关键词提取系统旨在减少不必要的计算负担，只关注目标词汇，避免对无关语音的识别，这对于资源受限的嵌入式设备尤其重要。 系统采用了离散HMM作为声学模型，离散HMM通过将连续的语音信号离散化，简化了模型处理的过程，降低了计算复杂性。然而，仅使用离散HMM可能限制了模型对语音变化的捕捉能力，因此研究者提出了一种基于前向-后向搜索的关键词假设二次识别的置信度策略。这种方法通过对初步识别结果进行再确认，提高了识别的准确性，尤其是在关键词出现的置信度判断上。 关键词提取的一个关键挑战是区分关键词和非关键词语音，研究中提到的置信度策略就是解决这个问题的手段之一。通过计算每个识别结果的置信度，系统可以更准确地判断是否为关键词，并且在识别过程中有效地剔除无关语音，降低了误识别率。 此外，系统还借鉴了大词汇量连续语音识别的一些技术，如上下文相关的半音节模型，这些技术提升了关键词提取的性能。然而，复杂的模型并不适合嵌入式应用，因此，研究提出了一个适合低成本嵌入式平台的解决方案，这表明在保持识别性能的同时，系统设计还需考虑实际应用的硬件限制。 关键词提取语音识别系统在诸如智能家居、智能助手等应用场景中有广泛的应用潜力，能够实现实时的语音交互和命令识别。通过不断优化模型复杂度和提高识别效率，此类系统将进一步推动语音技术的发展，使其更加智能化和用户友好。