基于普适环境的语音与医疗信息管理系统研究

### 基于普适环境的语音与医疗信息管理系统研究 在当今科技飞速发展的时代，语音识别系统和医疗信息管理系统都有着重要的应用价值。传统的商业语音识别系统存在一定的局限性，而普适环境下的语音识别系统以及基于分布式对象组框架的医疗信息管理系统为解决相关问题提供了新的思路。 #### 传统语音识别系统的局限 常见的商业语音识别系统，如 Voice Scribe 1000、Dragon System 的 Dragon Dictate、IBM 的 Voice Command 和德州仪器的 Speech Command 等，均为依赖说话人的孤立词识别系统，大约能识别 1000 个单词。然而，随着识别单词数量的增加，这些系统在识别速度和识别率等性能方面会出现显著下降。 #### 基于 OSGi 的语音识别系统设计 为了克服传统语音识别系统的不足，研究人员尝试设计一种在语音识别服务中利用用户上下文信息的语音识别系统（SRS）。该系统基于开放服务网关倡议（OSGi）构建。 - **OSGi 简介** - OSGi 成立于 1999 年 3 月，最初由 15 家企业组成，后来扩展到包括 50 多家软件、硬件和服务提供商公司。它是一个非营利组织，不仅定义了中间件和应用程序之间的 API，还在特定应用程序和中间件的分离中发挥作用。 - OSGi 建立的标准利用 Java 的平台独立性和执行代码的网络移动性，为小容量内存设备提供动态服务。它支持多种网络技术，如蓝牙、家庭音频/视频互操作性（HAVi）、家庭电话线网络联盟（PNA）、家庭射频（RF）、通用串行总线（USB）、视频电子标准协会（VESA）等，还为大多数产品提供管理和连接功能，包括机顶盒、电缆调制解调器、路由器、预警系统、电源管理系统、家用电器和个人电脑等。 - OSGi 服务平台由 OSGi 框架和标准服务组成，其三个主要实体为服务（Service）、捆绑包（Bundle）和框架（Framework）： - **服务（Service）**：包含执行特定功能的 Java 接口，实际实现对象，并通过预定义的服务接口进行访问。单个应用程序可以通过多个服务的协作进行配置，并在运行时请求服务。 - **捆绑包（Bundle）**：是提供服务的功能分发单元，以 JAR 文件形式存在。JAR 文件包含多个服务实现对象、资源文件和清单文件，清单文件表示每个捆绑包提供的服务以及用于实现捆绑包的其他服务。捆绑包可以使用框架中的启动（Start）和停止（Stop）功能来实现或终止。 - **框架（Framework）**：是管理捆绑包生命周期的执行环境。 - **Domain - Separated Hidden Markov Models（DHMMs）** - **HMM 概述**：语音识别通常采用模式识别方法，可分为基于模板的动态时间规整（DTW）方法和基于统计模式识别的隐马尔可夫模型（HMM）方法。HMM 是一种基于数学的算法，于 1975 年引入语音信号处理领域，广泛应用于从孤立词识别到自发语音识别。该算法在假设语音特征向量的时间序列模式遵循马尔可夫过程的前提下，可分为学习和识别过程。本研究采用 HMM 作为语音识别算法，并使用 Baum - welch 方法进行学习，使用维特比（Vitervi）算法计算概率。 - **HMM 拓扑结构**：HMM 使用的参数包括状态之间的转移概率、从属于状态的输出概率和状态的初始存在概率，可简单表示为 $\lambda = <A, B, \pi>$，其中 $A$ 表示状态转移概率分布，$B$ 表示观察符号概率分布，$\pi$ 表示初始状态分布。本研究应用了一个包含