基于DTW算法的语音识别系统实现

Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｔ ｅ ｃａ ｓｃ ｌ Ｗ ａ ｅ ｅ ｈ ｎ ｅ ｓｎ ｙ ａ ｃｐ ｏ ｒｍｍｉ ｇａ ｄ ｐ ｒ ｌ ｌ ｏ ｕ ｉ ｇ ｈ ｓｐ ｐ ｒ ｎｒ ｄ ｃ ｄ ａ ｈ ｌｓｉ ａ ＤＴ ｃ ｎ ｂ ｎ ａ ｃ ｄ ｕ ｉ ｇ ｄ ｎ ｍｉ ｒ ｇａ ｎ ｎ ａ ａｌ ｍｐ ｔ ．Ｔ ｉ ａ ｅ ｔｏ ｕ ｅ ｎ ｅｃ ｎ ｉ ｏ ｌ ｅ ｐ ｒ ｌ ｌＤ Ｗ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｅｒ ａ — ｍｅｐ ｒｏ ｍａ ｃ ｏ ｍｂ ｄ ｅ ｐ ｅ ｈ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｙ ｔｍｓ ｆｅ ｏ ｒ ｈ ｎ ｉｅａ ａ－ ｎｉ ａａ ｌ Ｔ ｔ ｉ ｒ ｖ ｅ ｌ ｉ ｅ ｒ ｎ ｅｆ ｒ ｎ ｅ ｏ ｈ ｔ ｆ ｅ ｅ ｄ ｄ ｓ ｅ ｃ ｅ ｏ ｎｔ ｎ ｓ ｓ ｉ ｅ ．Ａ ｒｃ ｍｐ ｅ ｅ ｓｖ ｎ ｌ ｔ
ｄ ｉ１ ．９ ９ ｊｉ ｎ １０ ・６ ５ ２ １ ． ３ ０ ６ ｏ：０ ３６ ／．ｓ ．０ １３ ９ ． ０ ０ ０ ．４ ｓ
Ｏｎ ｉ ｅ ｐ ｒｌ ｌｄ ｎ ｍｉ ｉ ｒ ｉ ｇ ａｇ ｒ ｈ ｆｒ ｌ ａａｌ ｙ ａ ｃ ｔ ｎ ｅ ｍｅ ｗａｐ ｎ ｌ ｏｉ ｍ ｏ ｔ ｓ ｅ ｃ ｅ ｏ ｎｔ ｎ ｉ ｍｂ ｄ ｅ ｙ ｔｍ ｐ ｅ ｈ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｎ ｅ ｅ ｄ ｄ ｓ ｓｅ ｉ
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动态时间规整算法在声音识别中的应用随着人工智能技术的不断发展，声音识别技术在我们的日常生活中得到了越来越广泛的应用。

从智能音箱到智能语音助手再到移动设备上的语音识别功能，我们都能够看到声音识别技术的应用场景。

然而，声音识别技术也还存在着许多的挑战，其中一个重要的挑战就是在不同语速和语调下的声音识别。

为了解决这个问题，动态时间规整算法被引入到声音识别中，这种算法可以帮助我们更准确地理解和翻译不同语速和语调下的声音。

什么是动态时间规整算法？动态时间规整算法（DTW）在数据挖掘领域被广泛应用，它是一种将两个时间序列进行对齐的算法。

在实际应用中，DTW主要用于处理两个语音序列之间的对齐问题，也就是说，它可以找出两段语音序列中相似的部分并对齐它们。

这种“对齐”是指将两个时间序列中的数据点一一对应起来，使得它们的距离误差最小化。

DTW算法如何应用于声音识别？传统的声音识别算法在不同语速和语调下的声音上表现不佳。

因为在这种情况下，声音的时间轴是不固定的，不同的人说话的速度和语调都不一样，使得模型很难精确地捕捉到重要的特征。

而动态时间规整算法可以帮助我们处理这种问题，因为它可以将两个时间序列对齐，使得两个时间序列中相似的部分对齐，不相似的部分对齐后也不会影响对整个序列的理解。

使用DTW算法对语音序列进行对齐，可以使得在不同情况下不同人说话的语音数据集具有更好的可比性和匹配性。

另外，DTW算法可以在语音识别中应用于音素/音节时间对齐，可以生成更准确的声学模型，提高语音识别的精度。

实际应用DTW算法已经被广泛应用于声音识别技术中，尤其是在语音翻译和跨语言识别中。

以语音翻译为例，语音翻译需要将说话人的语音转换成文字，并将其翻译成另一种语言。

在语音翻译中，DTW算法可以将不同语言之间的音素对齐，并对准一些相似的单词或短语。

这可以提高翻译的准确性，尤其是在语音速度、口音、语调等方面变化较大时。

总结动态时间规整算法在声音识别中应用是一种创新与进步。

ｍｅ ｎ ｔ ｓ ａ ｎ ｄ ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｄ ｅ ａ ｇ ｏ ｏ ｄ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｎ ｃ ｅ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ．
【 Ｋ ｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ 】Ｄ Ｔ Ｗ；ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ｌ ａ ｓ ｕ ｂ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ； Ｄ Ｓ Ｐ； ａ ｕ ｄ ｉ ｏ ｃ ｈ ｉ ｐ
ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ． Ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ， ｔ ｈ ｅ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌ ｓ ｕ ｂ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｉ ｎ ｒ ｆ ｏ ｎ ｔ ｅ ｎ ｄ ｄ ｅ ｎ ｏ ｉ ｓ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ， ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｃ ａ ｒ ｒ ｉ ｅ ｄ ｏ ｎ ｂ ｙ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ ， ａ ｎ ｄ ａ ｋ ｉ ｎ ｄ ｏ ｆ ｉ ｓ ｏ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｉ ｓ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｅ ｄ ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ｉ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ １ ６ ｄ ｉ ｇ ｉ ｔ ｌ ａ ｓ ｉ ｎａ ｇ ｌ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｏ ｒ ｎ ａ ｍｅ ｄ Ｔ ＭＳ ３ ２ ０ ＶＣ ５ ５ ０ ９ ． Ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｃ ａ ｎ ｍｅ ｅ ｔ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｌ— ａ ｔ ｉ ｍｅ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｒ ｅ ｑ ｕ ｉ ｒ ｅ —

Ｒ Ｓ算法除噪 的原理图如图二所示。 Ｌ 由于输入的语音信号 被背景噪声所污染 ，应此 ，在端点检测之前加入 一个 消噪 的
过程 。Ｒ Ｓ 法 消 噪 的 原理 可 由 以下 式 子表 示 ： Ｌ算
ｅ＝ｄ一 （） １
ｄ ：Ｓ＋Ｃ
Ｙ ： ｃ ｋ
（） ２
（ ３）
其中，Ｃ 代表背景噪声，Ｃ代表背景噪声 Ｃ的估计，Ｓ 代 表纯净 的语音信号，ｄ为期望信号差 信 号 ， 理 想 情 况下 为纯 净 的语 音 信 号 ， 在 ， 表 时 间参 数 。 代
一
自适应滤波器是消噪的核心 ，系统中用 Ｒ Ｓ算法来控制 Ｌ
Ｋ 证 明在这种情况下，Ｒ Ｓ Ｌ 算法要优于其它 的 自适应算法 ， 最小 二乘的准则是：
数字
Ｏ ｌ
准确率 （） ％
９ ７ ｌ０ ０ ９ ６ １０ Ｏ １０ ０ ９ ８ １０ ０ ９ ８ １０ ｏ ９ ８
［ ： Ｌ
：
２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ ９
ｒ： ： ｌ ： 二
图 ３ 数字０ ，５ ，９经 ＲＳ消噪 图 Ｌ
∥ ：ｌｌ ４ｒ
数 字
０ １ ２ ３ ４ ５ ６ ７
准确率 （） ％
６ ５ ７ ５ ６ ５ ７ ５ ８ ５ ６ ５ ６ ５ ６ ５ ８ ５ ７ ５
曼
～
８ ９
平均 值
７ ２
表 ２ 经 过 Ｒ Ｓ消噪 后 的 识 别 率 Ｌ
其 中，
＝
ｃ卅 ４
（） ５
Ｌ１ ＋Ｊ
Ｍ
Ｍ
ｎ Ｊ
图 １ 数 字语 音识 别 框 图
２Ｒ Ｓ ． Ｌ 自适应算法 递归 最 小 二乘 算 法 （ Ｌ ）是用 来消 除 语 音 的背 景 噪 声 。 ＲＳ Ｒ Ｓ 法 在 精确 的还 原 原 始信 号 方 面有 很 好 的表 现 。 很 多消 Ｌ算 在 燥 的应 用 中 ，信 号 的变 化 是 非 常 快 的 ， 因此 ，我 们 需 要 一 种 快速 的 自适 应 算 法 来 解 决 这 个 问 题 ， 从这 个 方 面 来 考 虑 的话 Ｒ Ｓ 最好 的选 择 方法 。 过 这 种 消燥 处 理 后 ，语音 的端 点 检 Ｌ是 经 测将变得容易 的多。

式：
，
Ｄ一 ∑ ｄ ］ ［时间规整情况 下两矢 量 的距离 ， ［ ］ ｄ Ｘ， 是第 ｉ 帧测试矢量 ｘ 和第 ｉ 帧模 板矢量 Ｙ． 之间的距离测 度 ，一 般这个 距 离测度采用欧氏距离 的平方 ， 如下式所示 ：
想， 解决 了语音发音长短不一 的模板匹配问题 ， 是语音识别 中出现较早 ， 为经典 的一种算法。 较 设测试语 音参 数共有 Ｉ 帧矢量 ， 测试 语 则 音模板的特征矢量 序列为 ｘ＝ Ｘ 、 。 （ 。Ｘ 、… 、 ， ｘ） 参考语音参数共有 Ｊ ，则参考模板的特征矢 帧 量 序列为 Ｙ＝ Ｙ 、 … 、 １。且 ， （ ．Ｙ 、 Ｙ） ≠Ｊ， 动态 则 时间规整就是要找到一个时 间规整 函数 』 ＝州 它将测 试矢量 的 时间轴 ｊ 线性 地 映射到 参 非 考模板 的时 间轴 ｊ 二 并使 该 函数 ｗ满足 下 ｊ，
】概 述
对 说话人识 别 的研 究始于 ２ ０世纪 ３ ０年 代， 早期 的工作主要集 中在人耳听辨实验和探 讨听音识别的可能性 方面。而对说话人 自动识 别的研究则起始于 ２ ０世纪 ６ Ｏ年代 ，近几十年 来， 在这一技术的研究上取得 了重大的进展 ， 并 在许多领域得到 了应用ｌ ｌ ｌ 。主要讨论了 Ｄ Ｗ 算 Ｔ 法在说话人识别技术 中的应用 ，通过编程做 了 个基于 Ｄ Ｗ 的说话 人识别系统 ，并 对仿真 Ｔ 实验数据进行 了分析。 ２ 基于动态 时间规 整（ Ｔ 的说话人 识 Ｄ Ｗ） 别方法 的算法实现 ２１ ． 基于动态时间规整（ Ｔ 的说话人识 Ｄ Ｗ）
一
预 加重 的 目的在于 消 除唇辐 射 的影 响 ，提 升语 音高 频部 分， 使语 音信号 的频谱 区域平 坦， 被广泛使用 的预加重 网络 是一 固定的数字 系统 ， 信号方 程为： ｓｎ＝ （）０９ （一 ） （）ｓ 一 ． ｓ １ ｎ ５ ｎ 其Ｚ 变换的传递 函数为 ：

Ｈ（ ）一 １一 （） １
２０
皆０ １ ０
０
５０
１ ０Ｏ
１ ５０
２Ｏ ０
式 中 ａ为 预 加 重 系 数 ， ａ取 值 为 ０ ９ １ ０之 间 的数 ， ．一 ．
一
箬
０
般 取 值 为 ｄ一０ ９ 。 ．５ 语 音 处 理 中 的窗 是 与短 时 分 析 紧 密 联 系 的 ， 加 窗 的 而
图 ２ 数 字 … 的 端 点 检 测 结 果 ３’
语 音 信 号 的特 征 参 数 主 要 有 ： 量 、 度 、 零 率 、 能 幅 过 频 谱 、 谱 和 功 率谱 等 ， 常 用 的特 征 提取 方法 有 ： 性 预 测 倒 其 线
倒 谱 参 数 Ｉ ＣＣ和 Ｍｅ 倒 谱 系 数 ＭＦ Ｃ。线 性 预 测 倒 谱 Ｐ ｌ Ｃ 参数 Ｌ Ｃ Ｐ Ｃ是 从 人 的发 声 模 型角 度 出发 ， 用 线 性 预 测 编 利
图5放宽起始点后的区域限制在放宽端点限制的dtw算法中累计距离矩阵中的元素1212132131不是根据局部判决函数计算得到的而是直接将帧匹配距离矩阵的元素填入自动从其中选择最小的一个作为起点对于终点也是从放宽终点的允许范围内选择一个最小值作为参考模式和测试模式的匹配距离
第１卷 第２ １ 期
２ １年 ２ ０２ 月
明显 。
从 包 含语 音 的 一段 信 号 中 确 定 出 该 语 音 的起 始 点 及
终 止 点 的 过 程 为 语 音 端 点 检 测 。在 孤 立词 识 别 中 ， 定 单 确 词 语 音 信 号 的起 始 端 点 可 以 减 少 量 的 计算 ， 高语 音 识 别 提 的 效 率 。 目前 常 用 的 端 点 检 测 的 方 法 有 短 时 能 量 、 时 过 短 零 率 和 双 门 限 端 点 检 测 等 方 法 。图 ２是数 字 “ ” 端 点 检 ３的 测 结 果 ， 中红 色 线 为 检 测 到 的 语 音 信 号 起 始 点 和 终 止 其

华南理工大学《语音信号处理》实验报告实验名称：DTW算法实现及语音模板匹配姓名：学号：班级：10级电信5班日期：2013年6 月17日一、实验目的运用课堂上所学知识以及matlab工具，利用DTW(Dynamic Time Warping，动态时间规整)算法，进行说话者的语音识别。

二、实验原理1、语音识别系统概述一个完整特定人语音识别系统的方案框图如图1所示。

输入的模拟语音信号首先要进行预处理，包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等,然后是参数特征量的提取。

提取的特征参数满足如下要求：(1)特征参数能有效地代表语音特征,具有很好的区分性；(2)参数间有良好的独立性；(3)特征参数要计算方便,要考虑到语音识别的实时实现。

图1 语音识别系统方案框图语音识别的过程可以被看作模式匹配的过程，模式匹配是指根据一定的准则，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配的过程。

模式匹配中需要用到的参考模板通过模板训练获得。

在训练阶段，将特征参数进行一定的处理后，为每个词条建立一个模型，保存为模板库。

在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音特征参数，生成测试模板，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。

2、语音信号的处理1、语音识别的DTW算法本设计中，采用DTW算法，该算法基于动态规划(DP)的思想解决了发音长短不一的模板匹配问题，在训练和建立模板以及识别阶段，都先采用端点检测算法确定语音的起点和终点。

在本设计当中，我们建立的参考模板，m为训练语音帧的时序标号，M为该模板所包含的语音帧总数，R(m)为第m帧的语音特征矢量。

所要识别的输入词条语音称为测试模板，n为测试语音帧的时序标号，N为该模板所包含的语音帧总数，T(n)为第n帧的语音特征矢量。

参考模板和测试模板一般都采用相同类型的特征矢量(如LPCC系数)、相同的帧长、相同的窗函数和相同的帧移。

考虑到语音中各段在不同的情况下持续时间会产生或长或短的变化，因而更多地是采用动态规划DP的方法。

（ ， ） （ 一１ ｉ ｉ 一１ ｉ 、 ， 一１ 和 （ 一１ ｉ ２ 。习 么 ） ｉ ， 一 ） Ｉ ５ （ ｉ） ｉ， 一定 选 择 这 三 个 距 离 中 的最 小 者 所对 应 的
黑龙江省教育厅科研课题 （ ２ ０ ５ 资助 １５ １０ ） １ 第一作 者简介 ： 曹茂俊 （ ９９ ， ， １７ 一） 男 讲师 ，硕 士， 研究方 向 ： 智能优 化算法 。 通信作者简介 ： 尚福华（ ９ ２ ） 男 ， １６ 一 ， 教授 ， 博士 ， 研究方向 ： 量子计 算和智能优化 。
离， 即求 出帧 匹配距 离矩 阵 ， 是在 帧匹 配距离 矩 阵 二
基 于 Ｄ Ｗ 的实 时语音 辨识 系统 的关键 。 Ｔ
在分 析现有 方 法 的基 础 之上 ， 对 两 个 长 度分 针 别 为 Ⅳ和 的 时间序列 ， 以少 量 的存储 空 间 为代价
中找 出一条 最佳 路 径 。搜 索这 条 路 径 的过 程 可
２０ ０ ９年 ｌ ２月 １日收到 中国博 士后科学基金（０ ８ ４０ ２ ） ２０ ０４ ９ ３ 、
黑 龙 江 省 自然 科学 基 金 （ ２０ －１ 和 Ｆ０ ７ ｌ）
以描述 如下 ： 搜索从 （ ， ） 出发 ， 于 局部 路径 约 １１ 点 对
束 如 图 ２ 点 （ ｉ 可达 到 的前 一 个 格 点 只可 能是 ， ｉ， ）
点作 为 其 前 续 格 点 ， 时 此 路 径 的 累 积 距 离 为 ： 这
Ｄ（ ｉ）＝ｄ Ｔ ｉ） 尺（ ）＋ｍｉ Ｄ（ 一１ ｉ 曹茂俊 ， ： 等 改进 的 Ｄ Ｗ 算法在实时语音辨识系统 中的应用 Ｔ
１ ５ ６３
Ｄ（ ｉ ， 一１ｉ ～１ ， ｉ一１ｉ ）Ｄ（ ， ～２ ｝ ）

(
引言
.!/ 是把时 间 规 整 和 距 离 测 度 计 算 结 合 起 来
［ %］ ， 它利用动态时间伸缩算 的一种非线 性 规 正 技 术
法有效地解决了孤立词识别时说话速度不均匀的难 题， 是语音识别 中 较 为 经 典 的 一 种 算 法。 由 于 算 法 较易实现， 对硬件要求也不高， 因此广泛用于小词汇 量孤立词语音识别和小词汇量连接词语音识别系统 中。 但 是， .!/ 算 法 对 端 点 检 测 的 精 度 依 赖 性 较 大， 而且运算量较大。笔者对 .!/ 算法进行了深 入 研究， 提出了一种改进的端点检测算法， 同时采用了 一种改进的 .!/ 算法进行了仿真。仿真数据表 明， 改进的算法能有效 的 减 少 识 别 时 间 和 存 储 量， 提高 系统性能。
图’ 传统端点检测算法的检测结果
由此可以 得 出 对 % 和 $ 长 度 的 限 制 条 件， 如 （)）和 （*）所 示， 当 不 满 足 这 两 个 条 件 时， 认为这两 者差别实在太大， 无法进行动态弯折匹配。 !% ( $ ! ’ （)） （*） !$ ( % ! ! 在 ! 轴上的每一帧不需要与 & 轴上的每一帧进 行比较， 而只与 & 轴上相邻的部分帧进行比较。 对于 虽然所要比较的 & 轴上的帧数不 ! 轴上每前进一帧， 同， 但弯折特性是一样的， 累积距离是由下式实现的： （ (， （ (， ［’ （ ( ( "） ， ’ ) ）& * ) ）# +,（ ( ( "， ， ’ ) ( "） （ ( ( "， ］ ’ ) ( !） 由于 ! 轴上每前进一帧， 只需要用到前一列的 累积距离， 所以只需要两个列矢 量 ’ 和 * 分 别 保 存 前一列的累积距离和 计 算 当 前 列 的 累 积 距 离， 而不 用保存整个距离矩阵。 这样就可以实现减少存储量 和存储空间的目的。 ! ;!

度 ,会 跳过 一 些 短时 噪 音 ,但是 端点 的检 测误 差 增 加 ,对 D W 这 种 端 点 非 常敏 感 的算 法 几 乎 是 致命 T
的.窗长取一合适 的中间值固然可以减少窗长过短和过长的消极影响,但毋庸置疑也减弱 了其积极的
一

面. 笔 者提 出一种 策 略能 够 比较精 确 地检 测 端点 ,同 时能避 免 窗 长过 短 引起 的 弊端 ,并 在 实现 的 系
统 中采 用 了这 一 策略 ,取得 了 良好 的效果 .
窗长 可变 的语 音 策 略及 算 法如 图 1 示 L . 所 3 】
12 端 点检 测 的抗 噪 性 .
考 虑 到计 算机 的 工 作 环 境 在 室外 ,因此 在 程 序 调 试 时 特 别 增 加 了 白 噪声 ,结果 发 现加 噪 之 后 对 端 点 检 测 影 响 比较 大 . 例 如 :在 一 定 强 度 的 用 窗 函数 对 采 样 的 语 音 信 号 白噪声 下 ,笔者 调 好 了作 为端 点 检 测 的 过 零 率 和 能 量 值 ,端 点 检 测 准 确 率达 9 9% 以上 ( 人直 接观 察 语 音波 形 检 测 端 点 相 比 ) 与 ,但 当 改 变 环 境 噪声 后 ,端 点 的检 测 准确率 则 只有 8 2% . 这 样 就 提 出 了 如何 能适 应 环 境
确 检测 端 点 的方 法.
在检测语音信号的端点时 ,一般采用平均能量或平均幅度值与过零率相乘 的方法来判断.如果所
取 窗长 度 较小 ,显然 能 够 比较精 确 地检 测 到语 音 的端 点 ,但 会使 运 算量 加 大识 别 速度 减慢 ,同时会 把
一
些短 时 的脉 冲噪音 误认 为 语音 ,从而 产 生错 误 的识 别 . 如果所 取 窗长 较 大 ,可 以加 快语 音 处理 的速

Ｕｎ ｌ ｉ ｋ ｅ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｎ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ １ Ｄ ＴＷ （ Ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ Ｔｉ ｍｅ Ｗａ ｒ ｐ ｉ ｎ ｇ ）ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ ，ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ｓ ｅ ｒｃ ａ ｈ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｗｏ ｒ ｄ ｗｉ ｔ ｈ ｍｉ ｎ ｉ ｍｕ ｍ
ｍｉ ｎ ｉ ｍｕ ｍ ｍｅ ｄ ｉ ｎ ａ ｄ ｉ ｓ ｔ ｎｃ ａ ｅ ｆ ｒ ｏ ｍ ｔ ｈ ｅ ｕ ｎ ｋ ｎ ｏ ｗｎ ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｗａ ｖ ｅ ｆ ｏ ｒ ｍ ｗａ ｓ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｅ ｄ ｆ ｏ ｒ ． ＤＴＷ ｉ ｍｐ ｌ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ Ｃ ｎ ａ ｂ ｅ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｓ ｕ ｂ ｓ ｔ ａ ｎ ｔ ｉ ａ ｌ ｌ ｙ．Ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｐ ｐ ｒ ｏ ａ ｃ ｈ ｙ ｉ ｅ ｌ ｄ ｓ ， ＤＴＷ ｒ ｅ ｃ ｏ ｎｉ ｇ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ｉ ｓ ｈ ｉ ｇ ｈ ｅ ｒ ｔ ｈ ａ ｎ ｔ ｈ ａ ｔ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ＨＭ Ｍ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｑ ｕ ｅ ｓ ．Ｈｏ ｗｅ ｖ ｅ ｒ ， ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｉ ｓ ｓ ａ ｖ ｅ ｄ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ：ＤＴＷ ； ｓ ｈ ｏ ｒ ｔ ｔ ｉ ｍｅ ｅ ｎ ｅ ｒ ｙ ；ｒ ｇ ｕｎ ｎ ｉ ｎ ｇ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｕ ｍ ｒ ｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ；ｎ ｏ ｎ ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ ｍｅ ｄ ｉ ｎ ａ ｉ ｆ ｌ ｔ ｅ ｒ
Ｚ ＨＡＮＧ Ｙｕ ｘ ｉ ｎ． ＤＩ ＮＧ Ｙａ ｎ （ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ，Ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｃ ｈ ｕ ｎ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，Ｃ ｈ ｎｇ ａ ｃ ｈ ｕ ｎ １ ３ ０ ０ ２ ２ ）

基于机器学习的语音识别系统设计与实现语音识别系统是指将语音信号转换为对应的文字或命令的技术系统。

近年来，随着机器学习技术的不断发展与应用，基于机器学习的语音识别系统得到了广泛的关注和研究。

本文将介绍基于机器学习的语音识别系统的设计与实现，并讨论其应用领域、关键技术和挑战。

一、应用领域基于机器学习的语音识别系统广泛应用于语音助手、智能音箱、电话语音识别、语音翻译等领域。

它能够实现方便快捷的人机交互，提高人们对计算机的操作和控制效率，推动智能化应用的发展。

二、系统设计与实现1. 数据采集与预处理语音识别系统的第一步是收集并预处理语音数据。

通常会采集大量的语音样本，包括来自不同说话人的不同语音单元，以确保系统的鲁棒性。

采集的语音数据需要经过预处理，包括语音分帧、语音去噪、音调归一化等步骤，以保证输入的语音数据质量。

2. 特征提取与表示特征提取是将语音信号转换为机器学习算法可接受的数学形式的过程。

常用的特征提取方法包括MFCC（Mel频率倒谱系数）和PLP（偏移谱线性预测系数）等。

这些特征能够捕捉语音信号的频谱特征，并且对噪声具有一定的鲁棒性。

3. 训练模型在语音识别系统中，常用的机器学习算法包括隐马尔可夫模型（HMM）和深度神经网络（DNN）。

通过使用带有标注的语音数据集进行模型训练，可以使系统逐渐学习到语音信号与文本之间的映射关系。

而在模型训练过程中，还可以利用大规模数据和GPU加速技术，以提高模型的准确性和性能。

4. 解码与后处理解码是将音频数据转换为对应的文本或命令的过程。

在解码阶段，语音识别系统会根据模型学习到的语音特征与文本之间的对应关系，选择最有可能的文本输出。

针对不同的场景，还可以应用后处理技术来进一步提升识别结果的准确性。

三、关键技术1. 深度学习随着深度学习技术的快速发展，特别是深度神经网络（DNN）在语音识别领域的广泛应用，语音识别系统的准确性和性能得到了极大的提升。

DNN能够自动提取高级特征并建模语音信号的复杂结构，从而实现更准确的语音识别。

２ ． Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ Ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ， Ｌ ｉ ａ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ Ｓ ｈ ｉ ｈ ｕ ａ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｆ ｕ ｓ ｈ ｕ ｎ １ １ ３ ０ ０ １ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
ｉ ｓ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍｅ ｄ ｈ ｅ ｅ． ｒ Ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｄ ｅ ｖ ｏ ｉ ｃ ｅ ｅ ｎ ｄ ｒ ＇ ｏ ｉ ｎ ｔ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｄ ｅ ＤＴＷ ｌｇ ａ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｘ ｐ ｅ ｉｍｅ ｒ ｎ ｔ ｈ ａ ｓ ｂ ｅ ｅ ｎ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ｉ ｎ ｈｉ ｔ ｓ ｐ ｒ ｏ — ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｉ ｄ ｅ ｎ ｉ ｔ ｉｃ ｆ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ ｌｇ ａ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｉ ｎ Ｍ ＡＴ ＬＡＢ ７． ０， ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｈａ ｔ ｔ ｈｅ ｔ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｄ ｅ ｍｅ ｈｏ ｔ ｄ Ｃ ｎ ａ ｉ ｍｐ ｏｖ ｒ ｅ ｔ ｈ ｅ ｅｃ ｒ ｏ ｇ ｎｉ ｉ ｔ ｏ ｎ ｒ ａ ｔ ｅ
胡亚洲 ， 王新 民 ， 曹江涛
（ １ ． 西 北工业 大 学 自动化 学院 ， 陕西 西安 ７ １ ０ １ ２ ９ ； ２ ． 辽 宁石 油化 工大 学 信 息与控 制工程 学 院 ， 辽宁 抚顺 １ １ ３ ０ ０ １ ）
摘 要： 动态 时 间规 整 （ Ｄ ｙ ｎ ａ ｍ ｉ ｃ Ｔ ｉ ｍ ｅ Ｗａ ｒ ｐ ｉ ｎ ｇ ） 是语音 识别 中 的一 种经 典算 法 ， 该算 法 简 单有 效 ， 在实 现 孤立 词识 别 系 统

Ｓｇ ａ Ｐ ｏ ｅｓｎ ． ９ ９ ｉｎ ｌ ｒｃ ｓｉｇ １ ９
［ ］ ａ ｅ，ｏ ｅ ． ｖ ｌ ｔ ｎｏ ｍｅ ｏ ｒ ｅａａ ｎ ｉ ｔｅ ｕｔ ｉ ａ ［ ． ５ Ｍ ｈｒ ｂ ｒ Ｃ Ｅ ａ ａ ｏ ｆ ｔ ｄｆ ｐ ｒ ｉｇ ｇ ｉ ｄｄ ｅ ｓ ｎｌ Ｊ Ｒ ｔ ｕｉ ａ ｈ ｏｓ ｔ ｄｉ ｚ ｇ ｓ］
［ ］ ｌｒｓ，Ｓ ｔ Ａ ｅ． ｄｎｉｃｔ ｎｏ ｅｃｎｒ ｕ ｕ ｓ ｇｔｅｓａｎ ｒ ｎ ３ Ｃａｉ ｅ ． ｏ ｒ Ｉｅ ｔ ａ ｏ ｆ ｈ ｅ ｔ ｌ ｌ ｓ ｉ ｃｎ ｅ ａ ｄ ｓ Ｊ ｏ ｓ ｉ ｆ ｉ ｔ ａｓｃ ｕ ｎ ｈ
Ｍ Ｉ ］Ｊ ｒａ ｏ ｅ ｒ ａｉ ｏ ｙ １ ９ ． Ｒ ［ ．ｏ ｎ ｌ ｆ ｕｏ ｄ ｌｇ ． ７ Ｊ ｕ Ｎ ｒ ｏ ９
表 １ 实验结果
用户哼唱片段长度 ５ Ｓ １Ｓ ０
第一 首 日＝ 自 Ｕ 前 五首 第一首 Ｈ ＝ 自 Ｕ 前五 首 命中率
７ ．％ ８ ３％ ８ ． ％ ７ ％ ８ ．％ ９ ．％ ４４ ３ ７１ ８７ ６１ ０７
平均检索时 间
ｌ ２ 理示意图 Ｔ
２２ 歌 曲 中 片 段 开 头 和 结 尾 的 选 取 方 法 ． 因为音乐特征已经被整合为一维数组的形式 ， 而且 音长的特征 已
意。 义ｏ
【 参考文献 】
［］ １李晨周 明全结 合语音识别技术的音乐哼唱检索研究【】西北大 学，０８ Ｄ， ２０． ［３ ２ ｔ唠． 音乐检索现状及发展趋势研究明． 科技广场 ，０ ８ ２０ ．
经 被表示 成音符的重复次数 对于一般用户 ． 哼唱片段的最小节拍 其 时间与标 准歌曲库中歌 曲的最小节拍时间肯定不一样 ， 但对 于用户 自 己哼唱时的各个音 符之间的时间对应关系还是可 以用公 式（ 、５ 表 ４）（ ） 示 的 所以在此假设 长度一样 每次进行 Ｄ Ｗ 匹配 时、 Ｔ 截取 歌曲特征 数 组第一个元素开始与用户哼唱长度一样 的片段 ，构成 一个正方形 ， 计 算两片段之间 的距离 为 。然后 每次将正方形 向后 移动一个元素计 算距离 ． 直到最后一个 元素结束 一 最后 将这首歌曲 中与哼唱片段距离最短 的片段 作为匹配片段 ． 该 距 离为这首歌的匹配距离 将库中所有歌曲与哼 唱片段 的距离排序 ． 选 出与哼唱片段最短的 ５首歌 ． 供用户参考。

基于DTW的语音识别在MATLAB中的实现方法浅析作者：韦春丽霍春宝来源：《数字技术与应用》2011年第12期摘要：本文阐述了基于DTW的非特定人语音识别的基本原理与实现方法。

该语音识别系统预先建立标准语音模板库与三名待测者的语音模板的方法，然后结合MATLAB中自带voicebox语音工具箱及相应语音处理函数的编写，成功的实现了数字1-10的孤立词的语音识别，识别成功率统计达到90%以上。

关键词：语音识别端点检测特征参数 DTW算法中图分类号：TN912 文献标识码：A 文章编号：1007-9416(2011)12-0184-021、语音识别系统概述语音信号是一种典型的非平稳信号，并且在录音过程中不免受到电噪音，呼吸产生的气流噪音以及录音环境下的突发噪音的影响，所以语音信号要经过预滤波、采样量化、分帧、加窗、预加重、端点检测等预处理过程后才可以进行下一步的特征征参数提取等工作。

在接下来的语音训练阶段，我们将那些信号状态良好，携带噪声小且特征参数稳定的语音信号作为指定词条的模板，进而为每个词条创建一个模板并保存为模板库。

在识别阶段，语音信号经过相同的通道生成测试模板，用相同的方法计算测试模板的特征参数后，将其与模板库模板的特征参数进行匹配，配分数最高的参考模板作为识别结果。

2、语音信号的录入语音信号的采集方法有很多，鉴于该系统是在MATLAB上实现，且MATLAB本身提供了一定的音频处理函数，因此我们完全可以采用在MATLAB中先完成录音函数的编写，然后再结合windows自带的录音设备进行录音。

录音得到的wav文件即是经过预滤波采样和量化的语音。

利用soundview读所录入的文件时，会弹出一个GUI界面，并可以通过输出设备对所录语音进行回访，该GUI界面如图1所示。

单击Play Again按钮可可回放，单击Done按钮可关闭界面。

3、语音信号的预加重我们知道，对语音识别更有用的是语音的高频部分，而对于语音信号的频谱，通常是频率越高幅值越低。

摘要 (III)Abstract (I)前言 (I)第一章绪论 (1)1.1 研究的目的和意义 (1)1.2 国内外研究历史与现状 (1)1.3 语音识别存在的问题 (4)1.4 论文主要研究内容及结构安排 (5)第二章语音识别系统 (6)2.1 语音识别系统简介 (6)2.1.1 语音识别系统的结构 (6)2.1.2 语音识别的系统类型 (7)2.1.3 语音识别的基元选择 (9)2.2 语音识别系统的应用 (9)2.2.1 语音识别系统的应用分类 (9)2.2.2语音识别系统应用的特点 (10)2.2.3 语音识别系统的应用所面临的问题 (11)2.3 语音识别的算法简介 (12)2.3.1 基于语音学和声学的方法 (12)2.3.2 模板匹配的方法 (13)2.3.3神经网络的方法 (15)第三章语音识别系统的理论基础 (16)3.1 语音识别系统的基本组成 (16)3.2 语音预处理 (17)3.2.1 预加重 (17)3.2.2 加窗分帧 (17)3.2.3 端点检测 (18)3.2.4 语音特征参数提取 (18)3.2.5 语音训练和识别 (22)第四章特定人孤立词语音识别系统的设计方案 (26)4.1 基于VQ语音识别系统的模型设计 (26)4.2 语音识别系统特征参数提取提取 (27)4.2.1 特征参数提取过程 (27)4.2.2 特征提取matlab实现 (28)4.3 VQ训练与识别 (30)4.3.1 用矢量量化生成码本 (30)4.3.2 基于VQ的说话人识别 (31)4.4 设计结果分析 (33)总结与体会 (36)谢辞 (38)参考文献 (39)摘要本文主要介绍了语音识别系统的基础知识，包括语音识别系统的应用、结构以及算法。

重点阐述了语音识别系统的原理以及相关算法，通过参考查阅资料，借助MATLAB工具，设计基于VQ码本训练程序和识别程序，识别特定人的语音。

系统主要包括训练和识别两个阶段。

随着 人们 对人 机 交流 技术 的要 求越 来越 高 ，语音 识 别技术 应 确 定模 型 的参数 。 针对 以上 三个 问题 ，可 分别 用前 向． 向算法 ， ｉｒｉ 法和 后 Ｖｔ ｂ 算 ｅ 运而 生 。语 音识 别是 将语 音信 号转 换成 相应 文本 的高技 术 ，是一 种 重要 的 人机 交 互技 术【。在近 二十 年 ，越 来越 多 高水 平 的研究 Ｂ ｕ Ｗｅ ｈ算法 改进 ， １ 】 ａｍ— ｌ ｃ 改进后 的 Ｈ ＭＭ 算 法较 传统 算法 在识 别 率 机 构和 企业 加入 到语 音 识别 的研 究领 域 ，并开始 向市场 上提 供产 方面 有 了明显 的提 高 。 （ ）算 法 比较 三 品 。其 中具 有代 表性 的产 品有微 软 的 Ｗｈｓｅ ｉ ｒ系统 ，Ｇ ｏｌ 的 ｐ ｏｇ ｅ 基 于 模 版 匹 配 技 术 的 Ｄ Ｗ 算 法 和 基 于 随 机 过 程 理 论 的 Ｔ Ｗｏｄ ｅｒｈ系统 ，苹 果 的 Ｓ 系统 等 。 ｒ ａｃ Ｓ ｉ ｔ ｆ 语音 识别 最重 要 的性能 指标 就是 识 别率 ，而 识别 率十 分依 赖 Ｈ ＭＭ 算 法 是 比较 有代 表性 的孤 立词 识 别算 法 。 Ｔ 算法 应用 动 ＤＷ 特 征 参数 的 训练和 识别 模 型 。常用 的模 式匹 配和 模型 训练 技术 主 态 规划 的方 法解 决 了语音 信 号特 征参 数序 列 时间对 准 问题 ，克 服 要有 动态 时 间归整 算法 和 隐马尔 可 夫算法 。文 中就这 两种 算法特 了语速 的差 异 。 Ｔ 算 法适 用于 训 练样本 较 少 的情 况 下 ， ＤＷ 训练 过 点进 行 了分 析和 改进 ，对基 于 改进 后 的算法 建立 的语 音识 别 系统 程 简单 ，识 别过 程较 复杂 ，多用于 特 定人孤 立 词语 音识 别 系统 。 进行 了性 能评 估和 对 比。 Ｈ ＭＭ 算法 Ｈ ＭＭ 运 用状 态序 列描 述观 测 向量 的时 间逻 辑 ， 语 音识 别算 法 通 过 多变 量混 合 高斯 分布 表 现观 测 向量 序 列 的空 间分 布 【。为 了 ４ Ｊ （ ）动态 时 间归整 算法 一 获得 高识 别率 ，Ｈ ＭＭ 算法 需要 大 量 的训练 样本 和存 储 量 ，训练 发音 具 有 随机性 ， 同一个 人在 不 同时 间 ，不 同场 合 对 同一个 过 程要 耗 费较 多时 间 ，识 别过程 较 简单 ， 多用于 连续 大词 汇 量语 字 的发 音长 度都 不 是完全 一 样的 。在 语音 识别 的模 版 匹配 中 ，这 音识 别系 统 。 些 长度 不一 的发 音将 降低 系 统的 识别 率 。为 了解 决 这一 问题 ，我 二 、系统 设计 实现 们 引入 动态 时 间归整 算法 （ ｙ ａ ｉ ＴｍｅＷａ ｉ ，Ｄ Ｗ ） 。在 Ｄ ｎ ｍｃ ｉ ｒ ｎ ｐｇ Ｔ 语音 识别 系统 由预 处 理 、特 征 提取 、模 型 库和 模式 匹配 等 四 语 音 识别 中 ， Ｔ 算法 是较 早 出现 ，较为 经典 的算 法 ， 是基 于 个基 本 单元 构成 。系 统 的基本 结构 如 图 １ 示 ： ＤＷ 它 所 动 态 规划 （ Ｐ Ｄ ）的 。 ｊ 提取 参 考 语 音 信 号 的特 征 参 数 存 入 特 征 模板 库 建 立 参 考 模 板 ， 取 待识 别语 音号 的特 征参 数建 立测试 模 板 。 Ｔ 算 法就 是 提 ＤＷ 计算 参考 模板 和测 试模 板各 帧 矢量之 间的距 离之 和 ，总距 离越 小 说 明相似 度越 高 ，最后 选取 最 小 的总距离 作 为匹配 结 果 。 这种 识别 算法 虽然 较 为简 单 、有 效 ，但 是计 算量 大 ，存储 空 间 占用 多 ，响应 时间 长 。因此 ，文 中对 该算 法进 行 改进 ， 以避 免 以上 缺 点 。 改进 后 的 Ｄ Ｗ 算 法将 归整 函数 限制 在一 个平 行 四边形 中（ Ｔ 其 图 １ 语音 识别 系统 的原理框 图［ ５ ］ 中两条 边 的斜率 为 １ ，另 外两条 边 的斜率 为 ２ 。在计 算 总距离 ／ ２ ） （ ）预 处理 一 时 只需 计算 平行 四边 形之 内各 交 点 的匹配距 离和 累积 距 离 ，这样 通过 话筒 将语 音信 号变 成 电信 号输 入 到语 音识 别系 统 中 。首 减 少 了计算 量 ，提 高 了系 统 的反应 速度 ，节 省 了存储 空 间 。 先对 信号 进行 一系 列 的预处 理 ，包 括采 样 、量 化 、加 窗 、端 点 检 （ ）隐 马尔 可夫算 法 二 测 、预加 重等 。 隐马 尔可 夫模 型是在 马尔可 夫链 基础 上发 展起 来 的～种 语音 采样 和量 化就 是将 离 散信 号分 别在 时间上 和幅 度上 转化 成 离 信 号 统计 模型 ， 自从用 来描 述语 音信 号 后 ，该模 型迅速 发 展 ，使 散形 式 。为 了滤 除低频 干扰 ，提升 信号 高频 部 分 ，对信 号进 行 预 得Ｈ ＭＭ 理论 逐渐 成 为语音 研究 中 的热 点， 语音 识别 的主 流技 术。 加重 处理 。 由于系 统对 信 号 的处理 都是 以短时 为前 提 的 ，这 就 要 隐 马尔可 夫模 型 Ｈ ＭＭ 是一 个双 重随 机过 程 ，一重 是可直 接 将信 号分 割成 许 多语音 段 ， 即对语 音信 号分 帧 、加 窗处 理 。原 始 观测的马尔可夫链，用于描述状态的转移 ；另一重是隐含在观察 语音 信 号往往 包含 无音 段 和有 音 段 ，端 点检测 就 是运用 数 字处 理 序 列 中 的随机 过程 ， 用于 描述 状态 和观 察值 之 间的统 计对 应关 系 。 技 术来 判断 各语 音段 的起 点和 终 点 ，从而 找 到有 用 的语音 成分 。 将Ｈ ＭＭ 用于 语音 识 别系统 前 ，必须 解决 三个 基本 问 ３ 】 ： 文 中使 用基 于短 时 能量和 短 时平 均过 零率 的检 测方 法 判 定语音 信 １ 型评估 ． 模 号 的起 始 点和终 止 点 ，即双 门限 比较 法 。 已知 一个 观察 序 列和 一个 Ｈ ＭＭ 模型 ，如 何计 算 由此模 型产 （ ）提取 特 征参 数 二 生此 观察 符号 序列 的输 出概 率 。 经 过预 处理 的语音信 号 中并 不 是所 有信 息都 是有 用 的 ，这就 ２ 优状 态序 列搜 索 ． 最 需要将 语音 信 号经 过一 次变 换 ，去 掉冗 余部 分 ，提 取代 表语 音本 已知一个 观察 序 列和 一个 Ｈ ＭＭ 模型 ，如 何确 定 一个最 佳状 质 的特 征参 数 。文 中采用 近年 来运 用 比较广 泛 的 Ｍｅ频 率倒 谱 参 ｌ 态序 列 ，使之 产 生的观 察序 列 的概 率最 大 。 数 ，先将频 谱 转变 为美 尔频 标 的非 线性 频谱 ，接 着 再转 换到 倒谱 ３ 型 训练 ． 模 域上 Ｉ。ＭＦ Ｃ参 数充 分 考虑 了人 耳的 听觉 特性 ，有 很 高 的稳健 Ｃ 已知一个 观察 序 列和 一个 Ｈ ＭＭ 模型 ，如 何根 据观 察序 列来