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基于HTK的汉语数码语音识别系统
基于HTK的汉语数码语音识别系统
摘要：
汉语数码语音识别技术与智能语音交互具有广泛的应用场景。基于英文语音识别技术的研究比较成熟，但汉语语音识别的特点与英文有所不同，需要进行针对性的研究。本文基于HTK工具包，研究了汉语数码语音识别技术，并建立了相应的识别模型。实验结果表明，所建立的汉语数码语音识别系统具有较高的识别率与鲁棒性。
关键词：汉语数码语音识别；HTK；识别模型；识别率；鲁棒性
一、引言
随着智能硬件和移动终端的发展，语音识别技术日益受到重视。汉语数码语音识别技术是语音识别技术中的一种，主要应用于电话自动接听、语音搜索、语音输入等领域。与英文语音识别不同，汉语语音识别存在着声调、字音等方面的复杂性，需要进行更加细致的研究。本文基于HTK工具包，研究了汉语数码语音识别技术，并建立了相应的识别模型。
二、相关工作
在汉语数码语音识别技术的研究中，常用的工具包有HTK、Kaldi、CMUSphinx等。HTK是HMM工具包中的一种，是用于语音识别、语音合成、自然语言处理等方面的研究和应用的全面工具包。Kaldi是一个自由、开源的语音识别工具包，具有高效、可扩展、高质量的特点。CMUSphinx是CarnegieMellonUniversity开发的免费开源的语音识别工具，提供多个工具集和API，支持多种语言的语音识别。
三、识别模型建立
3.1数据集
本文使用了清华大学THCHS30数据集，该数据集是包含的普通话数字0-9，共有13388条数据。其中，训练集和测试集的比例为9:1。
3.2特征提取
在HTK中，常用的特征参数有MFCC和PLP，本文使用了MFCC参数。MFCC是一种用于语音识别中的特征提取方法，通过对信号的前期预处理、快速傅里叶变换、Mel滤波器组以及离散余弦变换等多个步骤，将语音信号转换成能反映人耳听觉特性的特征参数。MFCC参数提取后，使用加窗技术将信号切分成一定长度的帧，进行归一化处理。
3.3识别模型训练
本文使用HTK工具包进行识别模型训练，主要包括三个步骤：语音信号的前期处理、HMM模型的建立、训练和识别。在建立HMM模型时，选择了3层、32个状态，使用了带有变化点和转移模型的HMM，同时也使用了多个高斯分布的混合模型。
四、实验结果分析
基于HTK工具包，本文建立了汉语数码语音识别系统，并对系统进行了测试。测试结果表明，该系统对于数字0-9的识别率达到了96.5%，且在不同的噪声环境中识别率较为稳定。
五、结论与展望
本文基于HTK工具包，研究了汉语数码语音识别技术，并建立了相应的识别模型。实验结果表明，所建立的汉语数码语音识别系统具有较高的识别率与鲁棒性。在未来的研究中，可以进一步探究其他的特征提取和模型训练方法，提高汉语数码语音识别的准确率和效率。