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基于HTK的汉语连续语音识别研究的中期报告
该研究旨在开发一个基于HTK（theHiddenMarkovModelToolkit）的汉语连续语音识别系统。中期报告主要包含以下方面的内容：
一、研究背景和意义
随着语音技术的不断发展，语音识别技术已经广泛应用于各个领域。对于汉语连续语音识别而言，其具有很大的经济和社会价值。本研究旨在探究基于HTK的汉语连续语音识别系统的实现方法和技术。
二、研究内容及进展
1.数据预处理
数据预处理是语音识别系统中的重要步骤，可以对数据进行清洗、去噪、降维等操作。在本研究中，采用了多种预处理方法，包括信号分割、能量归一化、卷积运算等，以优化数据质量。
2.特征提取
作为语音识别系统的核心，特征提取的质量直接影响到系统的准确度。在本研究中，使用了Mel频率倒谱系数（MFCCs）以及其它常用的特征提取方法，如滤波器组方法、线性预测编码等。
3.建模方法
建模方法是语音识别系统中的核心，通常使用隐马尔可夫模型（HMMs）进行建模。在本研究中，使用了三种不同的建模方法：离散HMMs模型、混合高斯HMMs模型和分类和回归树（CART）。通过对比实验，确定了基于混合高斯HMMs模型的方法效果最好。
4.实验结果
使用两个公开数据集进行实验，即AURORA-2和TIMIT。结果表明，本研究所提出的建模方法相比于传统方法和其他对比方法，具有更好的识别率和鲁棒性。
三、总结和展望
中期报告总结了研究的进展和结果，下一步工作将继续优化各项技术指标，增强系统的稳定性，提高汉语连续语音识别系统的准确率和可靠性。