基于HMM的連續(xù)語音識別系統(tǒng)的設計.pdf

1、語音識別是讓機器能夠“聽懂”人類的語言，并把人類的語音信號轉(zhuǎn)化為相應的文本或命令的技術(shù)。語音識別是一門涉及面很廣的交叉學科，它與聲學、語言學、人工智能、神經(jīng)心理學、數(shù)字信號處理、計算機科學等學科都有著密切的聯(lián)系。語音識別的應用范圍非常廣泛，比如語音打字機、數(shù)據(jù)庫檢索、汽車語音導航等等。
　　本研究圍繞語音識別介紹了語音識別的三種基本方法，基于聲道模型和語音知識的方法、模板匹配的方法以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡的方法。在模板匹配方法中最常用的方

2、法有三種：動態(tài)時間規(guī)整(DTW)、隱馬爾可夫（HMM）理論、矢量量化（VQ）。設計是基于HMM方法實現(xiàn)的語音識別，大多數(shù)的大詞匯量、連續(xù)的、非特定人語音識別系統(tǒng)也都是基于HMM模型實現(xiàn)的。本設計是基于HTK平臺，以HMM為模型，選取MFCC為特征參數(shù)，Viterbi算法作為識別基礎(chǔ)，實現(xiàn)了中等詞匯量、非特定人、連續(xù)語音識別系統(tǒng)的設計。本設計中訓練句子200個，測試句子100個，測試句子正確識別了87個，句子識別率為87％。測試的句子中總