Khasi语音识别：MFCC与PLP特征的隐马尔可夫模型比较

"这篇研究论文探讨了在Khasi语音识别中使用不同频谱特征的隐马尔可夫模型(HMM)的比较分析。实验涵盖了梅尔频率倒谱系数(MFCC)、感知线性预测(PLP)、线性预测倒谱系数(LPCC)、线性预测系数(LPC)和线性预测反射系数(LPREFC)等多种特征提取方法。通过对比这些特征在静态、增量和加速度维度下的性能，发现MFCC和PLP在16 KHz和8 KHz采样率下对单词识别的准确性表现更优。" 在语音识别领域，特征提取是关键步骤，它直接影响到识别系统的性能。本文重点研究了针对Khasi语言的特征提取技术。Khasi是一种在印度梅加拉亚邦的卡西和贾因蒂亚山区使用的语言，其语音识别面临着独特的挑战，因为它的音素结构和音调模式可能与常见的语言不同。 首先，梅尔频率倒谱系数(MFCC)是语音识别中最常用的特征之一。它通过模拟人类听觉系统对声音的感知，将频谱转换为梅尔尺度上的倒谱表示。MFCC包含了语音信号的主要能量分布信息，适用于各种语言的识别任务。 其次，感知线性预测(PLP)特征则考虑了人耳对声音的感知特性，它在MFCC的基础上加入了声道建模，提高了在噪声环境下的识别性能。PLP特征通常在处理有声调语言时表现出色，因为它能更好地捕捉音调变化。 线性预测倒谱系数(LPCC)、线性预测系数(LPC)和线性预测反射系数(LPREFC)则是基于线性预测编码的特征。它们通过线性预测模型来估计语音信号的未来值，从而提取出语音的频谱参数。LPCC进一步计算了LPC的导数，以捕获更多的频谱变化信息，而LPREFC则关注于声道的反射系数，提供声道结构的信息。 在实验中，所有这些特征都被转化为静态、增量和加速度三类系数，以捕获语音的时间动态变化。静态特征代表了一帧语音的基本信息，增量特征描述了相邻帧之间的变化，而加速度特征则反映了连续帧变化的速率。通过比较这三类系数，研究人员可以全面评估不同特征对识别效果的影响。 根据分析结果，MFCC和PLP在16 KHz和8 KHz两种采样率下均展现出更高的单词识别精度，这可能归因于它们对语音频谱和时间变化的综合描述能力。相比之下，LPCC、LPC和LPREFC在Khasi语言的识别任务中可能没有达到同样的性能水平。 这篇研究为Khasi语言的语音识别提供了有价值的洞察，对于设计针对少数民族语言的识别系统具有指导意义。同时，它也强调了在选择特征提取技术时应考虑到语言的独特性和应用场景，以优化识别效果。未来的研究可以进一步探索这些特征的组合或改进版本，以及在不同噪声环境下的性能表现。