文档介绍：基于HMM算法的语音识别
目录
摘要 2
Abstract 3
第一章绪论 3
第二章语音识别技术 4
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5
第三章隐马尔可夫 5
6
HMM 算法 6
第四章 语音识别算法研究 8
第五章结论 9
参考文献 9
摘要
语音是我们口常生活中沟通最常用的工具，人与人之间的信息交流大部分来源于此，随 着计算机的普及，人们开始研究人与机器之间的语音交流，本文介绍了一种基于HMM算法 的语音识别方法，还捉供了两种提高语音识别准确率的改进算法，一种是遗传算法，一种是 反馈算法。
关键词：HMM语音识別
Abstract
Voice communication in our daily lives is the most commonly used tool for information exchange between people from most of this, with the popularization of computers, people began to study voice commu nication between man and machi ne, the paper introduces a speech Recog nition HMM algorithm, also offers two improved algorithms to improve the accuracy of speech recognition, a genetic algorithm, a feedback algorithm.
Keywords: HMM , Speech Recognition
第一章绪论
在我们日常生活中，有很多事情的结果是随机的，最简单的如抛掷一枚均匀硬币，它的 结果有可能是正面，有可能是反面，也有可能是立着。而为了研究这种随机现象，诞生了一 门学科，称为随机过程。随机过程在很多领域都有着广泛的应用，比如说在机器人的轨迹生 成方面，在排队系统中的应用，还有MES系统调控等等。本文主要是介绍应用随机过程中 的吗尔可夫方法来进行对语音的识别。第二章我们先介绍语音识别技术，包括其发展和结构, 第三章介绍HMM算法，第四章提供一些改进的HMM算法，最后做总结和展望。
第二章语音识别技术
随着科学技术以及计算机水平的发於，人们与机器的交流越来越多，由于它智能，方便 的优点，受到了诸多人们的喜爱。我们知道，人获取外界信息的途径绝大部分来源于我们的 视觉和听觉，也就是说我们的信息源最重要的是图像和语言，其中，语言是从古至今交流的 最佳方式。所以，在科技飞速发展的时代，有人开始想象，是否可以用自然语言来代替原本 人与机器交流所使用的如键盘、鼠标。人和机器的交流可以分成两种：一种是机器说，人听， 相当于是语音的人工合成,我们所熟知的SIRI就是一种人工合成的语音系统;另一种是人说, 机器听⑴，换而言之，就是对语音的自动识别，但是如果技术成熟，其应用领域却是十分广 泛的。
语音识别的发展大概是从50年代开始的，以AT&T Bell实验室研究的可识别十个英文数字 语音系统⑵为标志。之后60年代，提出了用动态规划方法解决语音识别中的对正问题。70年 代，在小词汇显、特定人、孤立词的语咅识别等方面的研究上取得了实质性的进展，出现了线性 预测分析技术⑶，动态时间规整算法，矢量量化技术等大量研究成果。80年代，语咅识别的研究 进一步深入，HMM的广泛应用以及人工神经元网络的成功推动了语咅识别的迅猛发展，语音识别 的任务山连接词向连续语咅扩展，迈出了一大步。之后出现了许多基于模式的语音识别系统。 其屮卡内棊梅隆大学的CMU Sphinx系统⑷被认为是80年代末90年代初的典型代表。90年代之后, 语咅识别技术更是发展得如火如荼，一些语音识别技术己经开始进入市场。
在我国，对语咅识别技术的研究也紧随国际脚步，在“863”计划中，就包含着大词汇量语 咅识别的研究。现今语音识别系统虽然发展得很迅速，但是仍然有一些不足之处，比如说：中国 有很多方言，这些方言很容易造成识别错误；在绝大部分情况下，没有办法避免噪声的干扰，而 噪声对于机器识别是个很大的干扰等等一些问题。
通常情况下，语音识别系统的基本过程包括对语音信号的采集和预处理，提取其中的特 征参数进行分析，将特征参数与模板之间进行测试，最后输出判决结果。其框图如下图所示：
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