基于连续高斯混合密度HMM的汉语全音节语音识别研究

本文在大量语音分析实验的基础上，对ＨＭＭ用于汉语全音节语音识别进行了较为深入的探讨，建立了一个连续高斯混合密度ＨＭＭ的汉语全音节语音识别系统．该系统在训练算法上撇开了传统的Ｂａｕｍ－Ｗｅｌｃｈ算法，代之以计算复杂度小、存储量小、迭代次数少且具有自动分割效应的分段Ｋ平均算法。对于ＨＭＭ的模型单元的选择，单元的结构以及模型参数的选取，充分考虑了汉语语音的特点；并在语音特征上做了深入的实验分析工作，采用了符合人耳听觉特性的Ｍｅｌ－Ｓｃａｌｅｄ参数，用ＦＦＴ倒谱代替了ＬＰＣ倒谱，同时利用了语音的动态谱特征和能量特征。另外，本文还针对汉语声母的特点，独特地提出了变帧移分析策略。整个识别系统的首选正识率为９１．１％．