汉语连续语音识别：经典HMM模型的应用与分析

"基于经典隐马尔可夫模型的汉语连续语音识别系统" 本文详细探讨了使用经典隐马尔可夫模型（HMM）构建的汉语连续语音识别系统。郝杰和星在清华大学电子工程系的工作中，定量分析并评估了经典HMM在汉语连续语音识别中的性能，并对比了其他模型，如基于段长分布的HMM，以解决状态驻留长度建模和非齐次搜索问题。 在引言部分，作者指出虽然HMM的理论研究在国内已达到国际先进水平，但在实际应用到汉语连续语音识别时，如何量化评价其性能并比较不同模型的识别效果仍是亟待解决的问题。他们开发的系统在第五届国际评测中取得了显著成果，汉字正确率高达91.2%，拼音首字母识别率为79.4%。 文章接着介绍了经典HMM的实现，包括HMM的HMM-Welch训练和Viterbi搜索算法。这些技术被用来处理由特定语音数据库提供的样本，以完成识别实验。在构建识别系统时，考虑了汉语普通话的语音学和语言学特性，采用了静态识别网络来研究声学层的识别，即从语音转换到拼音的过程。 为了评估语音单元选择和HMM模型参数数量对识别性能的影响，作者训练和测试了三种不同的半音节单元集合。第一种集合包含所有21个声母和39个韵母，对应于汉语拼音方案；第二种集合考虑了声母与韵头的组合，包含了95个初始音和39个结束音；第三种集合则有94个初始音和170个结束音。通过对比这三种集合，可以分析不同语音单元组合对识别准确性的变化。 文章的进一步内容可能涉及实验设计、结果分析以及性能优化策略，但根据提供的摘要信息，这些细节没有被详述。总体来说，这篇研究着重于利用经典HMM进行汉语连续语音识别的实践和性能评估，对于理解HMM在语音识别领域的应用具有重要价值。