基于DHMM的语音识别算法及DSP实现

陈 兵，尹 曼

(中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北石家庄050081)

0 引言

语音识别技术是信息技术领域的重要发展方向，非特定人孤立词识别是其一个具有广泛应用背景的分支，在工业控制、智能对话查询系统、语音拨号系统、智能家电、声控点歌系统及声控智能玩具等领域有着重要的应用价值。目前语音识别算法主要分为针对特定人的语音识别算法，如动态时间规划(DTW)技术［1，2］和线性预测编码(LPC)分析技术［3，4］等;针对非特定人的语音识别算法，如人工神经网络(ANN)［5］和隐形马尔科夫模型(HMM)［6］等算法。但这些算法存在针对特定人或运算复杂及不利于实时处理等问题。

针对以上问题，提出了一种基于离散隐形马尔科夫模型的快速语音识别算法，通过仿真验证了算法对非特定人的孤立词语音识别具有高识别正确率，并通过算法的DSP实现说明了识别算法具有良好的处理时效性。

算法首先对语音信号进行预处理和端点检测以提取有用信号，进而完成语音特征参数提取和矢量量化，最后采用DHMM模型利用Viterbi搜索算法实现语音识别，在训练阶段完成码本设计和DHMM模型参数的生成。该算法抗噪性能好，识别率高，具用实时处理能力和广泛应用前景。

1 语音识别算法

语音识别算法典型的实现流程如图1所示。输入语音信号首先要进行预处理和端点检测，包括预加重、分帧和截取有用语音信息等。有用信号经过特征提取和矢量量化后，实现特征参数提取和对特征参数的矢量量化，将一个特征矢量变成标量。……