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原文档由会员 杨洋洋 发布

HMM的语音识别技术的毕业设计

本文共计47页，，23624字；

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

Abstract

With the development of computer technology and voice technology,inter- communtion with computer by using voice have been a symbol of modern scientific achievements, that also made speech recognition and speech synthesization a research direction of computer technology.

Speech recognition technology is concerned with many research fields of varied subject ,they have contributed a lot to the development of speech recongnition. These characters include levity, dynamic, instantaneousness, continuum and so on .The process of computer recognize speech are essentially the same as that of human’s. Now the mainsteam of Speech recognition technology is base on the basic theory of statistic mode recongnition.

目 录

摘 要I

AbstractII

第1章 绪论1

1.1 课题背景1

1.2 国内外语音识别技术的历史发展及研究1

1.2.1 国外研究历史及现状1

1.2.2国内研究历史及现状3

1.2.3语音识别技术的前景和应用4

第2章基于HMM的语音识别技术概述5

2.1 语音识别技术简介5

2.2基于隐马尔可夫(HMM)语音识别方法7

第3章 HMM模型参数的获得9

3.1 语音信号数字处理的基本常识9

3.1.1语音信号的频谱10

3.1.2音素和音节10

3.1.3语音信号的短时特性10

3.2语音信号的特征矢量的获取11

3.2.1倒谱11

3.2.2DFT以及FFT12

3.2.3线性预测编码(LPC)12

3.2.4线性预测倒谱系数(LPCC)14

3.2.5Mel倒谱参数(MFCC)15

3.2.6倒谱的算法16

第4章 隐马尔可夫模型基本理论18

4.1隐马尔可夫模型概述18

4.1.1马尔可夫过程及隐马尔可夫模型18

4.1.2隐马尔可夫模型的结构和类型20

4.2 HMM模型的关键技术及解决算法22

4.2.1P(O|M)的解决算法23

4.2.2最佳状态序列的选择24

4.2.3HMM的训练算法25

4.2.3 HMM的训练28

4.3HMM模型的缺陷及改进29

4.3.1HMM存在的问题及解决29

4.3.2对HMM模型的改进30

第5章语音识别处理中HMM性能分析32

5.1语音识别基本原理32

5.2孤立词识别33

5.3实验结果及总结34

5.3.1实验准备34

5.3.2实验结果与分析35

结 论36

参考文献37

附录1错误！未定义书签。

附录2错误！未定义书签。

致谢39

部分参考文献

1 赵力.语音信号处理.北京：机械工业出版社，2003，p253～297

2 易克初，田斌，付强.语音信号处理.北京：国防工业出版社，2000，p196～246

3 胡航.语音信号处理.哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2005，p35～96

4 傅国康.语音识别的马尔可夫理论研究.西安：西北工业大学，1999，p25～110

5 胡钢.汉语孤立词语音识别算法分析与研究.(硕士学位论文)辽宁：鞍山科技大学，2003，p16～59

6 胡可，张大力.一类广义隐马尔可夫的建模与参数估计.见：中国科学院研究生学报.合肥：中国科学技术大学自动化系，2005，p3～10

7 李云霞，吴亚栋.基于HMM的关键词识别系统.见：计算机工程.上海：上海交通大学计算机系，2004，p12～23