基于HMM的连续语音识别

语音识别与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。

语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。

语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。

任务分类和应用根据识别的对象不同，语音识别任务大体可分为3类，即孤立词识别（isolated word recognition)，关键词识别（或称关键词检出，keyword spotting)和连续语音识别。

其中，孤立词识别的任务是识别事先已知的孤立的词，如“开机”、“关机”等；连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音，如一个句子或一段话；连续语音流中的关键词检测针对的是连续语音，但它并不识别全部文字，而只是检测已知的若干关键词在何处出现，如在一段话中检测“计算机”、“世界”这两个词。

根据针对的发音人，可以把语音识别技术分为特定人语音识别和非特定人语音识别，前者只能识别一个或几个人的语音，而后者则可以被任何人使用。

显然，非特定人语音识别系统更符合实际需要，但它要比针对特定人的识别困难得多。

另外，根据语音设备和通道，可以分为桌面（PC）语音识别、电话语音识别和嵌入式设备（手机、PDA等）语音识别。

不同的采集通道会使人的发音的声学特性发生变形，因此需要构造各自的识别系统。

语音识别的应用领域非常广泛，常见的应用系统有：语音输入系统，相对于键盘输入方法，它更符合人的日常习惯，也更自然、更高效；语音控制系统，即用语音来控制设备的运行，相对于手动控制来说更加快捷、方便，可以用在诸如工业控制、语音拨号系统、智能家电、声控智能玩具等许多领域；智能对话查询系统，根据客户的语音进行操作，为用户提供自然、友好的数据库检索服务，例如家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订票系统、医疗服务、银行服务、股票查询服务等等。

语音识别方法语音识别方法主要是模式匹配法。

在训练阶段，用户将词汇表中的每一词依次说一遍，并且将其特征矢量作为模板存入模板库。

隐马尔可夫模型在语音识别中的应用一、引言隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种基于概率统计的模型，由于其灵活性、通用性和有效性，使其成为自然语言处理、语音识别等领域中重要的工具之一。

语音识别是指通过计算机对语音信号进行处理和分析，从而转换成文本的过程。

本文将探讨隐马尔可夫模型在语音识别中的应用，以及其在该领域中的局限性和发展方向。

二、隐马尔可夫模型的原理隐马尔可夫模型是一种马尔可夫过程，其特点是其状态不是直接观察到的，而是通过观察到的输出来间接推断。

其由状态转移概率矩阵A、观测概率矩阵B和初始状态概率向量π三部分组成。

1.状态转移概率矩阵A状态转移概率矩阵A表示从一个状态转移到另一个状态的概率。

设隐马尔可夫模型中有N个状态，状态集合为{S1,S2,...,SN}，则状态转移概率矩阵A为：A=[aij]N×N其中，aij表示从Si转移到Sj的概率。

2.观测概率矩阵B观测概率矩阵B表示在某个状态下产生某个观测值的概率。

设观测值的集合为{O1,O2,...,OM}，则观测概率矩阵B为：B=[bj(k)]N×M其中，bj(k)表示在状态Sj下，观察到Ok的概率。

3.初始状态概率向量π初始状态概率向量π表示模型从某个状态开始的概率分布。

设初始状态的集合为{S1,S2,...,SN}，则π为：π=[π1,π2,...,πN]其中，πi表示从状态Si开始的初始概率。

三、隐马尔可夫模型在语音识别中的应用在语音识别中，隐马尔可夫模型被广泛应用，其主要应用场景包括：1.语音信号的建模在语音识别中，将语音信号建模为声学特征流是一个核心问题。

而声学特征流是通过将语音信号划分为小时间窗进行采样获得的。

在隐马尔可夫模型中，状态对应着声学特征流的各个时间窗，而观测值则对应着该时间窗的声学特征。

因此，通过隐马尔可夫模型对声学特征流进行建模，可以从语音信号中提取出关键的声学特征，并进行语音识别。

隐马尔可夫模型算法及其在语音识别中的应用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）算法是一种经典的统计模型，常被用于对序列数据的建模与分析。

目前，在语音识别、生物信息学、自然语言处理等领域中，HMM算法已经得到广泛的应用。

本文将阐述HMM算法的基本原理及其在语音识别中的应用。

一、HMM算法的基本原理1.概率有限状态自动机HMM算法是一种概率有限状态自动机（Probabilistic Finite State Automata，PFSA）。

PFSA是一种用于描述随机序列的有限状态自动机，在描述序列数据的时候可以考虑序列的概率分布。

PFSA主要包括以下几个部分：（1）一个有限状态的集合S={s_1,s_2,…,s_N}，其中s_i表示第i个状态。

（2）一个有限的输出字母表A={a_1,a_2,…,a_K}，其中a_i表示第i个输出字母。

（3）一个大小为N×N的转移概率矩阵Ψ={ψ_ij}，其中ψ_ij表示在状态s_i的前提下，转移到状态s_j的概率。

（4）一个大小为N×K的输出概率矩阵Φ={φ_ik}，其中φ_ik 表示在状态s_i的前提下，输出字母a_k的概率。

2. 隐藏状态在HMM中，序列的具体生成过程是由一个隐藏状态序列和一个观测序列组成的。

隐藏状态是指对于每个观测值而言，在每个时刻都存在一个对应的隐藏状态，但这个隐藏状态对于观测者来说是不可见的。

这就是所谓的“隐藏”状态。

隐藏状态和观测序列中的每个观测值都有一定的概率联系。

3. HMM模型在HMM模型中，隐藏状态和可观察到的输出状态是联合的，且它们都服从马尔可夫过程。

根据不同的模型，HMM模型可以划分为左-右模型、符合模型、环模型等。

其中最常见的是左-右模型。

在这种模型中，隐藏状态之间存在着马尔可夫链的转移。

在任何隐藏状态上，当前状态接下来可以转移到最多两个状态：向右移动一格或不变。

4. HMM的三个问题在HMM模型中，有三个基本问题：概率计算问题、状态路径问题和参数训练问题。

电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering电子技术Electronic Technology语音识别算法及其在嵌入式系统中的应用李青云(晋中信息学院信息工程学院山西省晋中市030800 )摘要：本文简单概述了语音识别算法，对不同的嵌入式语音识别系统进行了比较和分析，最后详细介绍了嵌入式语音识别系统的 构建。

关键词：语音识别；识别算法；嵌入式系统；算法运用近年以来，国内的社会经济实现了快速的发展和推进，其重要 表现之一就是计算机技术的飞速发展，目前计算机己经成为了现代 社会大众日常工作和生活中必不可少的一部分，然而人机交互水平 与计算机技术发展水平不相符合，影响了现代社会大众对于计算机 系统的应用。

在这种情况下，就需要实现高水平的语音识别算法在 嵌入式系统中的应用，使得计嵌入式系统的语音识别性能得到提升，这样才能实现复杂的语音识别，嵌入式系统也才能实现智能化发展。

而且语音识别算法及其在嵌入式系统中的应用也更加符合现代社会 大众的使用习惯和切实需求，因此语音识别算法的运用是具有充分 的可行性和必要性的，对于各个社会领域的发展也是极为重要的。

1语音识别算法在社会大众的显示工作和生活当中，语音识别系统应用范围比 较广，并且这种交互方式是人类自身最自然的一种交互方式，使用 起来符合人类自身的习惯，同时嵌入式设备自身的小型化对于语音 识别算法的应用也大有裨益。

目前所应用的嵌入式设备通常情况下 是针对特定的应用进行设计的，只需要对几十个词的语音命令进行 识别，属于小型的语音识别系统，一旦遇到大词汇量和连续的语音 识别，其应用的局限性就会变得尤其明显，难以满足当代社会大众 对于嵌入式设备的要求和需求。

而在实际的语音识别算法及其在嵌 入式系统中的应用过程中，还具有很多其他的因素需要进行综合性 的考量，这样才能达到理想的语音识别效果，并且可以在显示社会 发展过程中进行对应的应用其中成本因素就是需要考量的因素之一，因为未来的语言识别系统的应用将是十分广泛的，其成本投 入过大的情况下，不能形成良好的性价比。

基于HMM的连续小词量语音识别系统的研究高建【摘要】The research based on the principle of speech recognition and chips of UDA1314TS DPS and ARM S3C2410,the acoustic models of HMM and Viterbi algorithm model was used for training model and recognition, and a speech recogni tion system of continuous and small vocabulary was designed. Examples show that the speech recognition system has a good practical and transplantation. The laboratory and outside recognition rate reach as high as 95. 6％ and 92. 3％.%为了提高语音识别效率及对环境的依赖性,文章对语音识别算法部分和硬件部分做了分析与改进,采用ARMS3C2410微处理器作为主控制模块,采用UDA1314TS音频处理芯片作为语音识别模块,利用HMM声学模型及Viterbi算法进行模式训练和识别,设计了一种连续的、小词量的语音识别系统.实验证明,该语音识别系统具有较高的识别率和一定程度的鲁棒性,实验室识别率和室外识别率分别达到95.6%,92.3%.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)011【总页数】3页(P205-207)【关键词】语音识别;嵌入式系统;Hidden Markov Models;ARM;Viterbi算法【作者】高建【作者单位】辽宁大学计算中心,辽宁沈阳110036【正文语种】中文【中图分类】TN912-340 引言嵌入式语音识别系统是应用各种先进的微处理器在板级或是芯片级用软件或硬件实现的语音识别。

基于HMM和神经网络的语音识别摘要：随着计算机技术的不断发展和信息技术的不断进步，各类智能机器也逐步进入到人们的生活中。

语音识别是一种前景广阔、社会效益广泛、经济效益明显的技术，在快速发展的同时也不可避免地产生了一些问题。

本文主要针对基于hmm和神经网络的语音识别系统进行了细致的分析，期待能对我国语音识别系统的研究和实践提供有效的借鉴和参考。

关键词：语音识别；神经网络；隐马尔可夫中图分类号：tn912.34 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2012） 24-0110-02语音识别简单来说，就是让机器听懂人类语言表达的意思。

在人工智能的研究领域里，语音识别技术更是人机实现对话的的有效媒介。

现今的语音识别技术主在语音拨号、语音控制及语音导航等方面有着普遍的应用。

1 基于hmm的语音识别研究1.1 隐马尔可夫模型定义hmm就是hidden markov model，即隐马尔可夫模型。

hmm是统计分析模型的中的一马尔可夫链的一种，隐马尔可夫模型和传统的马尔可夫模型相比，最明显的不同是无法直接观察到它的状态。

随着计算机技术的时步，现今的隐马尔可夫模型的应用除了语音识别研究领域外，在机器翻译、生物学及基因组学等相关领域也均有应用。

1.2 基于隐马尔可夫模型的语音识别在开展基于hmm的语音识别系统研究之前，要先解决hmm模型的两个基本问题。

（1）隐马尔可夫模型型的两个基本问题在 hmm 模型解决实际遇到的应用问题中，其中模型识别、状态转移有模型训练等两个基本问题一定要先行解决：第一，模型识别问题。

观察序列和模型属于已知，应该怎样计算由这个模型产生这个观察序列的概率？这个问题的根本就是必须选取合适的方法从多个模型中挑出和观察序列最为匹配的模型，针对该问题，可有用“前向”算法解决。

第二，状态转移问题观察序列和模型属于已知，怎样选出一个符合要求的状态序列，使之地产生，即选取合适的方法选出最佳的状态序列？这个问题的根本就是估计出模型出现观察序列时最可能的路径。

HMM在基于参数的语音合成系统中的应用摘要语音合成是人机交互的关键技术之一。

随着电子计算机的迅猛发展，语音合成技术由早期的基于拼接调整合成，逐渐发展为目前基于参数的语音合成技术。

本文主要是对隐马尔可夫模型(HMM)在基于参数的语音合成系统中的应用方面进行了研究和探索。

本文的主要研究工作如下:首先，基于对现有语音自动切分技术框架的分析，提出了不定长单元模型，改善切分的精度。

目前，基于拼接的语音合成系统需要首先对语料库进行语音自动切分，基于隐马尔可夫模型的语音自动切分方法普遍采用的声学模型是三音子模型。

本文针对一些语音单元间的协同发音现象和音变现象对切分精度造成的不利影响，提出了基于不定长单元模型的语音自动切分方法。

具体定义了不定长语音单元，讨论了不定长单元的选取，并对建立相应的模型，在模型的训练方面也给出了解决的方案。

实验结果，长单元的边界切分精度比三音子模型有了很大的提高，精度从原先的79.55%提高到了89.13%，同时总体切分精度也有了一定的提高。

结果表明, 不定长单元模型对于语音自动切分，特别是对三音子模型表现较差的长单元边界上，能达到比三音子模型更好的效果本文首先介绍基于HMM的自动切分的基本流程，并通过分析由于不同音子间的紧密结合而产生的音变现象，提出一种基于不定长单元模型并给出其训练算法。

基于HMM的自动切分技术的分析和改进工作，为后面基于HMM的可训练语音合成的深入研究奠定一定的基础。

其次，基于现有的模型训练和参数生成技术，对基于参数的语音合成的技术框架中的一些关键技术进行分析，并根据需要构建了中文的基于参数的语音合成系统。

本文建立了一整套的基于参数的语音合成系统，包括模型的训练流程和相应的语音合成模块。

它可以根据原始的语音数据进行训练，并自动生成一个的合成系统。

同时，本文在此框架基础上进行了中文基于参数的语音合成系统的训练和构建，对基于参数的语音合成技术进行效果验证。

此外，本文根据基于最小化生成误差的训练准则，对模型进行了改进，在新的准则下优化合成语音的音质。