基于HMM的语音识别：Matlab模拟与WaveSurfer应用

语音识别是一种关键技术，它在人工智能领域占据着核心位置，特别是在自然语言处理和人机交互中。本篇论文探讨了"SpeechRecognitionUsingHiddenMarkovModel"，发表于AppliedMathematicalSciences杂志2011年第79期，3943-3948页。作者A.Srinivasan来自印度SASTRA大学的电子与通信工程系，他的电子邮件地址是asrinivasan78@yahoo.com。 HMM（隐马尔可夫模型）在语音识别中的应用广泛，这种模型基于概率论和统计方法，假设声音信号是由一系列不可见状态（隐藏状态）通过可见的输出序列产生的。在实际操作中，使用波形录制工具如Wavesurfer来收集和处理语音样本。Wavesurfer作为一种强大且直观的界面，允许用户可视化和分析声音信号，提供了深入洞察信号特性的途径。 论文的核心内容是通过将录制的测试语音信号与预先训练的原始信号进行比较，利用HMM算法进行识别。在这个过程中，HMM的数学特性——概率转移矩阵和发射概率，对于建模声学特征和理解语言模式至关重要。论文还提到了矢量量化（Vector Quantization），这是一种数据压缩技术，有助于减少模型复杂度，提高识别效率。 此外，研究者使用MATLAB进行模拟，这是因为MATLAB作为一款强大的数值计算和可视化工具，为模型的实现和实验提供了便利。论文的数学分类包括94A05（信号处理中的随机过程）和94A12（模式识别），关键词则强调了语音识别、Wavesurfer、HMM和MATLAB这几个关键概念。 这篇文章深入探讨了如何运用HMM在语音识别中的实际应用，展示了结合Wavesurfer工具和MATLAB技术的有效解决方案，对于理解和开发高效的语音识别系统具有重要的理论和实践价值。