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孤立词语音识别算法研究与实现的中期报告
一、研究背景
孤立词语音识别作为语音识别技术的一种重要分支，在语音控制、智能家居、智能客服等领域广泛应用。其核心是将音频信号转换成对应的文本信息，不同于连续语音识别的在语音流向的连续性，孤立词语音识别可以针对单独的声音片段进行处理，因此它可以实现更高的精度和更快的响应速度。
二、研究内容
本次研究主要围绕孤立词语音识别算法进行探索和实现。具体研究内容包括声音信号的分帧和预加重、共振峰频率识别、语音特征提取等关键技术，以及基于GMM和HMM模型的语音识别算法等。
三、实验设计
（1）数据准备：从公开数据集中获取英文数字语音信号，进行格式转换和预处理。
（2）信号分帧和预加重：将语音信号均匀分帧，对每帧采用预加重技术加权处理，以提高后续处理的精度和准确性。
（3）共振峰频率提取：利用倒谱分析法获取语音信号的共振峰频率，对其进行归一化和平滑处理。
（4）语音特征提取：基于共振峰频率和其他特征，如MFCC等，提取语音特征，并将其转化为对应的特征向量。
（5）GMM模型训练：根据提取的特征向量训练GMM模型，得到各个声音的高斯混合模型参数。
（6）HMM模型训练：利用GMM模型参数训练HMM模型，并进行模型参数调优。
（7）语音识别结果输出：使用语音信号识别算法，对输入的语音信号进行识别，输出对应的文本结果。
四、进展与成果
已完成语音信号的分帧和预加重处理，以及共振峰频率的提取和归一化处理。正在进行语音特征提取、GMM模型训练和HMM模型训练及参数调优等后续工作，预计在未来几周内完成算法的实现和验证。