高性能汉语连续数字语音识别：基于CHMM的算法

"基于CHMM的高性能连续数字语音识别算法" 本文详细探讨了一种基于连续隐马尔可夫模型（Continuous Hidden Markov Model, CHMM）的汉语连续数字语音识别技术，旨在提高语音识别的准确性和效率。CHMM是语音识别领域广泛应用的统计建模方法，尤其适用于处理连续语音信号。 在该算法中，主要的语音特征参数采用了梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients, MFCC），这是一种常用的声音特征提取技术，能够有效地捕捉语音信号的频谱特性。为了处理连续数字语音识别，文章提出了一种变时窗的连续数字切割算法，这一算法能够在不同的语音段上灵活调整窗口大小，以适应不同长度和语速的数字序列，提高了识别的精度。 此外，该研究还结合了声调信息，这对于汉语等声调语言来说至关重要，因为声调可以显著改变词汇的含义。通过整合这些信息，该算法实现了超过90%的连续数字语音识别率，表明了其在实际应用中的高效性能。 在语音识别系统中，HMM模型通常采用左到右的结构，由多个状态组成，每个状态对应一个概率密度模型，通常是混合高斯模型。在这种模型中，状态之间的转移概率和状态输出的概率密度函数是关键参数。文章中提到的5状态模型展示了这种结构，每个状态都有可能向相邻的状态转移，并且每个状态会产生特定的概率分布的输出。 论文进一步介绍了模型的具体参数，包括状态数N=5，状态集合，状态转移概率矩阵A，以及状态输出概率密度，它是一个由混合高斯模型组成的概率密度函数。混合数M代表每个状态包含的混合成分数量，而混合系数决定了每个混合成分的相对权重。 这种基于CHMM的连续数字语音识别算法对于电话语音拨号、声控留言系统、电话卡业务和信息查询等应用场景具有重要意义。它的高识别率和对声调的考虑，使得它成为语音识别领域中解决汉语连续数字识别问题的一个有力工具。结合实际需求和社会发展趋势，这类技术在未来有望得到更广泛的应用和发展。