孤立詞語音識別隱馬爾可夫模型訓(xùn)練及學(xué)習(xí)算法的研究.pdf

1、語音識別技術(shù)就是讓機(jī)器通過識別和理解過程把語音信號轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的文本或命令的高技術(shù)。近二十年來，語音識別在計算機(jī)、信息處理、通信與電子系統(tǒng)、自動控制等領(lǐng)域有著越來越廣泛的應(yīng)用。
　　目前幾乎所有成功的語音識別方法都是基于統(tǒng)計的、概率的或信息理論的方法，其中隱馬爾可夫模型(HiddenMarkovModels,HMM)法是最具代表性的。
　　HMM訓(xùn)練及學(xué)習(xí)算法的優(yōu)劣是語音識別成功與否的關(guān)鍵。本論文進(jìn)行了HMM統(tǒng)計概率模型的訓(xùn)練

2、及學(xué)習(xí)算法的研究和學(xué)習(xí)算法的ASIC設(shè)計。
　　本文首先介紹了語音識別相關(guān)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及研究成果，描述了語音識別的基本系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。
　　然后討論了隱馬爾可夫模型理論，包括模型結(jié)構(gòu)，訓(xùn)練算法，識別搜索算法等，以及在應(yīng)用中的一些實際問題，包括初始化技術(shù)，防止溢出處理等。研究了隱馬爾可夫模型基于最大后驗概率準(zhǔn)則(MaximumaPosteriori,MAP)的學(xué)習(xí)方法。
　　接著進(jìn)行了孤立詞語音識別系統(tǒng)訓(xùn)練及學(xué)習(xí)算法的系統(tǒng)實