语音识别技术分析与应用

北方民族大学电气信息工程学院 樊海花

语音识别技术分析与应用

北方民族大学电气信息工程学院 樊海花

语音识别作为人机交互的重要方式，正在被人们所研究。针对语音识别的算法有很多，本文对基于HMM的语音识别声学建模、基于深度神经网络的声学建模、基于统计模型的语音增强算法等算法做了阐述，为对语音识别作进一步的研究做了基础。

语音识别；HMM；深度神经网络；统计模型

1 引言

随着移动互联网的飞速发展，语音识别作为简单快捷的人机交互方式，被人们所认识，越来越多的研究被投入其中。随着各种电子设备如智能手机、家用电器成为人们生活所必不可少的组成部分，人机交互变得越来越重要，而语音识别作为最方便的人机交互方式，被人们所使用。

2 语音识别技术分析

语音识别技术的应用具体可以从贝尔实验室首先发明的英文数字识别器开始[1]，到线性预测编码技术和动态时间规整技术应用于大规模连续词语音识别，到普林斯顿大学将隐马模型应用到语音识别过程中，再到对于解决海量语音信息识别的基于深度学习的语音识别技术的应用[1]。语音识别本质上可以看做是一个序列分类的问题，声学建模可以看做是解决语音特征观察序列和状态序列匹配的问题。

3 语音识别技术的应用

3.1 基于HMM声学建模

隐马尔科夫模型是由隐马尔科夫链演变而来的，用于描述随机过程中的统计特性的一种方法，它的基本思想是通过一串观测值用前验概率计算公式估算出模型参数，在语音识别训练阶段，训练的数据越多，识别结果就会越接近于实际值。……