HTK入门：构建yes/no孤立词识别系统教程

在这个HTK入门教程中，我们将构建一个孤立词识别系统，专门针对yes和no两个单词。该教程参考了Nicolas Moreau的HTK (Hidden Markov Model Toolkit) v.3.1基础教程，按照以下步骤进行： 1. **目标概述**： - 目标是建立一个简单的孤立词识别系统，仅处理yes和no这两个词。 2. **步骤详解**： - **A. 创建语料库**：录制yes和no各5次，确保每个单词都有清晰的录音，并用HSLab工具进行标注，包括静音、词和再次静音的部分。 - **B. 声学分析**：使用Hcopy工具将wav文件转换为MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）格式，这是一种常用的语音特征表示方法。 - **C. 模型定义**：设计一个六状态的HMM（隐马尔可夫模型），包括前后两个空状态，用于每个词的识别。 - **D. 模型训练**：通过HMM的初始化（Hinit）或混合（Hcompv）步骤对模型进行训练，根据trainlist.txt中的文件路径进行。 - **E. 问题定义**：定义识别的问题，即如何理解和解析输入的语音数据。 - **F. 测试与识别**：对预先准备的测试集进行识别，评估系统的性能。 - **G. 文件管理**：创建并组织相应的文件夹结构，便于管理不同阶段的文件。 3. **工具与配置**： - HSLab用于录音和标注，`analysis.conf`是配置文件，用于指定特征矢量的计算方式。 - `targetlist.txt`是源文件和目标文件的清单，用于指导Hcopy工具的数据转换过程。 4. **HMM原型和训练**： - 定义HMM原型，通常包含多个状态（如6个），并利用`Hinit`命令进行初始状态估计，然后可能进一步优化模型。 通过这个教程，学习者可以了解HTK的基本用法，包括如何收集和处理语音数据，定义和训练HMM模型，以及进行孤立词识别任务。这对于初学者来说是一个很好的实战入门指南。