基于隐马尔可夫模型hmm的语音识别系统原理

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1、基于隐马尔可夫模型HMM的语音识别系统原理：进入21世纪以来，多媒体信息技术飞跃发展，其中的一个热点就是语音识别技术，实现人机对话及交流一直是人类梦寐以求的。古典《天方夜谭》中的“芝麻开门”就是一种语音识别。语音识别(AutomaticS!oeechR-ecogndon)就是让机器能听懂人说的话并按照人的意图去执行相应任务，是一门涉及到信号处理，神经心理学，人工智能，计算机，语言学，通信等学科的涉及面非常宽的交艾学科。近年来，在工业、军事、交通、医学等诸多方面都有着广泛的应用。　　关键词：隐马尔可夫模型；信号分析处理：语音识别　　：TN912.34　：A　：1006-8937(2011

2、)02-0089-01　　　　我们可以设想，在不久的将来坐在办公司里的经理会对电脑说：“嗨!伙计，帮我通知一下公司所有员工，今天下午3：00准时开会。”这是科学家在几十年前的设想，语音识别长久以来一直是人们的美好愿望，让计算机领会人所说的话，实现人机对话是发展人机通信的主要目标。进入21世纪，随着计算机的日益普及，怎样给不熟悉计算机的人提供一个友好而又简易的操作平台，是我们非常感兴趣的问题，而语音识别技术就是其中最直接的方法之一。　　　　20世纪80年代中期以来，新技术的逐渐成熟和发展使语音识别技术有了实质性的进展，尤其是隐马尔可夫模型(HMM)的研究和广泛应用，推动了语音识别的迅速发

3、展，同时，语音识别领域也正处在一个黄金开发的关键时期，各国的开发人员正在向特定人到非特定人，孤立词汇向连接词，小词汇量向大词汇量来扩展研究领域，可以毫不犹豫地说，语音识别会让计算机变得“善解人意”，许多事情将不再是“对牛弹琴”，最终用户的口述会取代鼠标，键盘这些传统输入设备，只需要用户的嘴和麦克风就能实现对计算机的绝对控制。　　　　1　隐马尔可夫模型HMM的引入　　　　现在假定HMM是一个输出符号序列的统计模型，具有N个状态s1，s2…sn，在一个周期内从一个状态转到另一个状态，每次转移时输出一个符号，转移到了哪个状态以及输出什么符号，分别由状态转移概率和转移时的输出概率来决定，由于只

4、能观测到输出符号序列，不能观测到状态转移序列，因此成为隐藏的马尔可夫模型。　　　　2　语音识别的特点　　　　语音识别的意思是将人说话的内容和意思转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列等。与说话人的识别不同，后者主要是识别和确认发出语音的人而非其中所包含的内容。语音识别的目的就是让机器昕匿人类口述的语言，包括了两方面的含义：第一是逐字逐句听懂而不是转化成书面的语言文字；第二是对口述语言中所包含的命令或请求加以领会，做出正确回应，而不仅仅只是拘泥于所有词汇的正确转换。　　　　3　语音识别系统的工作流程　　　　一般来说，一套完整的语音识别系统其工作过程分为7步：①对语音信号

5、进行分析和处理，除去冗余信息。②提取影响语音识别的关键信息和表达语言含义的特征信息。③紧扣特征信息，用最小单元识别字词。④按照不同语言的各自语法，依照先后次序识别字词。⑤把前后意思当作辅助识别条件，有利于分析和识别。⑥按照语义分析，给关键信息划分段落，取出所识别出的字词并连接起来，同时根据语句意思调整句子构成。⑦结合语义，仔细分析上下文的相互联系，对当前正在处理的语句进行适当修正。　　　　4　语音识别系统基本原理框图及原理　　　　语音识别系统基本原理结构如图1所示。语音识别原理有三点：①对语音信号中的语言信息编码是按照幅度谱的时间变化来进行；②由于语音是可以阅读的，也就是说声学信号可以

6、在不考虑说话人说话传达的信息内容的前提下用多个具有区别性的、离散的符号来表示；③语音的交互是一个认知过程，所以绝对不能与语法、语义和用语规范等方面分裂开来。　　预处理，其中就包括对语音信号进行采样、克服混叠滤波、去除部分由个体发音的差异和环境引起的噪声影响，此外还会考虑到语音识别基本单元的选取和端点检测问题。反复训练是在识别之前通过让说话人多次重复语音，从原始语音信号样本中去除冗余信息，保留关键信息，再按照一定规则对数据加以整理，构成模式库。再者是模式匹配，它是整个语音识别系统的核心部分，是根据一定规则以及计算输入特征与库存模式之间的相似度，进而判断出输入语音的意思。　　前端处理，先对

7、原始语音信号进行处理，再进行特征提取，消除噪声和不同说话人的发音差异带来的影响，使处理后的信号能够更完整地反映语音的本质特征。　　　　5　当前亟待解决的问题　　　　语音识别系统的性能受到许多因素的影响，包括不同说话人的发音方式、说话方式、环境噪音、传输信道衰落等等。具体要解决的问题有四点：①增强系统的鲁棒性，也就是说如果条件状况变得与训练时很不相同，系统的性能下降不能是突变的。②增加系统的适应能力，系统要能稳定连续的适应条件的变化，因为说话人存