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非特定人孤立词语音识别系统若干关键技术研究
摘要：
孤立词语音识别技术是语音识别的基础之一，而非特定人孤立词语音识别技术是在音频信号的基础上，通过对语音信号进行预处理、特征提取和模型训练等环节，实现对语音信号进行识别分类的技术。本文综述了现有的非特定人孤立词语音识别技术的研究现状和关键技术，包括信号预处理、特征提取、模型训练和分类器设计等方面。同时，本文还对语音识别技术的发展趋势进行了探讨，为今后该领域的研究提供了参考。
关键词：孤立词语音识别；特征提取；模型训练；分类器设计
1.引言
语音识别技术是指通过机器学习等方法对人类声音进行分类识别的技术，被广泛应用于人机交互、语音搜索、语音翻译等领域。在语音识别技术中，孤立词语音识别是最基础的语音识别技术之一，它是指仅识别单个词汇，对发音的要求较高，但识别精度相对较高。非特定人孤立词语音识别是指对未知说话人的语音进行识别，不需要进行个性化训练。为了提高非特定人孤立词语音识别的识别率和稳定性，需要提高信号处理、特征提取、模型训练和分类器设计等关键技术。
2.信号预处理
信号预处理是语音识别技术中的重要环节，其主要目的是对语音信号进行去噪、归一化、分段等处理，从而提高特征提取和分类准确度。常用的信号预处理方法包括：语音信号的降噪、信号的归一化和分帧等。其中，语音信号降噪是利用滤波器对语音信号中的噪声进行滤除，有助于提高语音信号的清晰度和识别准确率；信号归一化是对语音信号的强度进行标准化，有利于不同说话者之间的比较；分帧是指将语音信号分割成很短的时间段，每个时间段称为一帧，每帧之间一般存在一定的重叠，使识别算法在时间和频域的处理更为有效[1]。
3.特征提取
特征提取是语音识别技术中最重要的环节之一，它是将语音信号转化为数学特征的过程，传统的特征提取方法主要有时域特征和频域特征两种。时域特征包括最大幅度值、能量、过零率、短时平均幅度、短时平均功率、自相关系数等，时域特征的提取简单，计算速度快，但表示能力有限。频域特征包括功率谱、倒谱系数、线性预测系数、梅尔频率倒谱系数等，频域特征通过离散傅里叶变换将时域信号转化为频率域信号，更能反映音色特征，表达能力更强，但计算量较大。在特征提取中，最常用的特征提取算法是梅尔频率倒谱系数（MFCC），它是将语音信号分成若干帧，每一帧通过傅里叶变换后，再将频谱转换成梅尔频率，然后用离散余弦变换压缩信息，得到差分梅尔频率倒谱系数[2]。
4.模型训练
模型训练是指利用机器学习方法将语音特征与标签相匹配，从而通过建立一种有效的分类模型，在未知输入语音信号时进行识别分类。常用的模型训练方法包括：高斯混合模型（GMM）、隐马尔可夫模型（HMM）、人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）等[3]。其中，GMM是一种常用的统计模型，它是一个能够用于表示语音特征的高斯概率分布的混合模型，利用极大似然估计将观测值与模型中的高斯分布相对应。HMM是一种基于时间序列的统计模型，它的核心思想是利用有限状态自动机来对语音信号进行建模分类，常用于非特定人孤立词语音识别的建模，其优点是带有时序信息，能够处理时间序列的动态变化。而ANN是一种基于人工神经元的模型，其在语音识别中被广泛应用，常用于模拟与生物神经元的处理方式。SVM是一种基于统计学的机器学习方法，常用于分类问题中，其具有处理高维数据和非线性分类问题的优势。
5.分类器设计
分类器是指将训练好的模型应用于未知语音信号的分类器，其目的是将特定的语音识别标签与特征向量相对应。常用的分类器包括最近邻分类算法、朴素贝叶斯分类器、决策树分类器、支持向量机分类器等。其中，支持向量机分类器是一种非常有效的分类器，在非特定人孤立词语音识别中被广泛使用。SVM分类器通过将数据投影到高维空间中，将数据分割成两个不同的数据类别。SVM分类器的训练过程是利用训练样本数据逐步调整分类平面和分类界限，从而寻求最佳分类结果[4]。
6.总结与展望
通过对非特定人孤立词语音识别技术的研究，可以发现其关键技术包括信号预处理、特征提取、模型训练和分类器设计四个方面。其中，特征提取算法是非常重要的一环，它对识别准确度和分类性能有很大的影响。而在模型训练中，HMM是最常用的建模方法之一，它带有时序信息能够更加有效地捕捉语音信号的动态变化。在分类器设计上，SVM分类器是非常实用的分类器之一，它适合处理高维数据和非线性分类问题。今后在非特定人孤立词语音识别技术的研究中，需要更加关注深度学习、大数据和云计算等技术的应用，以进一步提高语音识别技术的准确度和实用性。
参考文献：
[1]刘秉勋.数字信号处理教程[M].北京：电子工业出版社，2007.
[2]HuangXD,LiuYH.Areviewonmelfrequencycepstralcoefficientsfor