小波变换与遗传算法优化的HMM语音识别提升策略

本文主要探讨了一种改进的小波变换隐马尔可夫模型（HMM）在语音识别系统中的应用，针对经典HMM训练算法——Baum-Welch算法存在的问题。Baum-Welch算法依赖于初始值的选择，可能导致找到的是局部最优解，而非全局最优解，从而影响语音识别系统的识别率。针对这一问题，研究者提出了一种创新方法。 首先，小波变换作为预处理技术被引入到语音识别流程中。小波变换是一种时间-频率分析工具，它能够有效地分离信号的频率成分，有助于去除语音信号中的噪声，提高信号的质量。通过对原始语音信号进行小波变换，可以显著降低噪声干扰，使得后续的模型训练更加准确。 接着，遗传算法被用来优化改进后的HMM模型。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法，能够寻找到全局最优解的可能性较大。通过对语音样本进行训练，遗传算法能够动态调整HMM模型的参数，使其更适应语音特征，从而提升语音识别的精度。 经过小波降噪和遗传算法优化的HMM模型训练后，该算法被应用于实际的语音识别任务中。实验结果显示，这种改进方法显著提高了语音识别系统的识别率，证明了其在实际应用中的有效性。论文通过具体的实验数据和对比分析，展示了新算法在提高识别准确性和鲁棒性方面的优势。 这篇论文的核心贡献在于提出了一种结合小波变换和遗传算法优化的HMM语音识别策略，解决了传统HMM算法中对初始值敏感的问题，为提高语音识别系统的性能提供了新的解决方案。这对于语音识别技术的发展具有重要意义，尤其是在嘈杂环境下的语音识别应用中，其效果尤为突出。