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基于HMM的语音识别技术

摘 要

随着现代计算机技术和语音技术的发展，用于语音和计算机交流已成为现代科技发展的一个标志，语音识别和语音和合成也因此成为现代计算机技术研究迫切需要发展的一个方向。

语音识别技术关系到多学科研究领域，不同领域上的研究成果都对语音识别的发展作了贡献。语音信号本身的特点造成了语音识别的困难，这些特性包括多变性、动态性 、瞬时性和连续性等。计算机对语音识别的过程和人对语音的识别过程基本上一致。目前主流的语音识别技术是基于统计模型识别的基本理论。

本文以最终实现一个基于HMM模型的孤立词识别系统为目的，详细介绍了作者在实现高识别率的语音识别算法中的思想，以及对于一些改进的初步设想。文中介绍了语音识别的基本概念、孤立词语音识别的一般方法和特点，详细论述了特征矢量的获取，HMM的原理和Baum-Welch算法的实现方法，以及HMM方法的优点。并在此基础上采用了Viterbi算法，Segmental K-means算法，减少了运算的复杂度，提高识别速度，使之能够满足失时性要求。最后阐述了作者对完成系统不足之处的认识，以及几种针对改进的方法。

关键词语音识别 LPC倒谱 隐马尔可夫模型

分段K均值 孤立词 MATLAB 仿真