基于隐马尔可夫和人工神经网络混合模型的语音识别.pdf

### 基于隐马尔可夫和人工神经网络混合模型的语音识别 #### 概述 本文档探讨了一种结合隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）与人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）的混合模型应用于语音识别中的方法。通过融合这两种模型的优点，旨在提高在噪声环境下的语音识别准确率。 #### 隐马尔可夫模型（HMM） 隐马尔可夫模型是一种统计模型，特别适用于时间序列分析，如语音识别、手写识别等领域。HMM 通过状态序列和观察序列来描述问题，其中状态序列不可见（隐藏），而观察序列则可见。HMM 的优点在于能够很好地模拟随时间变化的过程，但也有其局限性，比如分类决策能力较弱，且需要预先知道一些关于输入信号的统计特性。 #### 人工神经网络（ANN） 人工神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型，用于识别模式、分类数据等任务。ANN 由大量简单的处理单元（称为神经元）组成，这些单元通过加权连接相互连接。ANN 在分类和处理非线性数据方面表现出色，但由于其静态特性，在处理随时间变化的数据时存在局限性。 #### 混合模型 本文档提出的混合模型结合了 HMM 和 ANN 的优势。具体而言，该模型利用 HMM 对动态时间序列的强建模能力以及 ANN 的分类决策能力。通过这种方式，可以在保持 HMM 对时间序列的建模优势的同时，弥补其分类决策方面的不足。此外，这种方法还能提高模型在噪声环境下的鲁棒性。 #### 特征提取 对于语音识别而言，有效的特征提取至关重要。文档中提到了两种常用的特征参数：线性预测倒谱系数（LPCC）和 Mel 频率倒谱系数（MFCC）。这两种方法都是从不同的角度出发，试图捕捉语音信号的关键特征。然而，在噪声环境下，这些传统方法的表现会受到影响。 为了应对这一挑战，文中还介绍了一种基于小波变换的去噪方法。小波变换能够有效地去除噪声，保留信号的主要成分。通过将去噪后的信号转化为 Mel 频率下的倒谱系数，可以进一步增强抗干扰能力，并反映语音信号的动态特性，从而提高识别率。 #### 实验结果 实验表明，提出的基于 HMM 和 ANN 的混合模型在噪声背景下的语音识别性能优于传统的 HMM 模型。尤其是在信噪比较低的情况下，该模型的识别率明显高于纯 HMM 方法。这表明，混合模型不仅提高了分类准确性，而且增强了对噪声的抵抗能力。 #### 结论 基于隐马尔可夫模型和人工神经网络的混合模型为语音识别提供了一种有效的方法。通过结合两种模型的优势，该方法不仅能够提高识别准确率，还能在复杂环境中展现出更好的鲁棒性。未来的研究还可以探索更多优化算法和技术，进一步提高模型的性能。