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基于HTK的連續(xù)語音識別技術(shù)研究的中期報告【摘要】連續(xù)語音識別技術(shù)是語音識別技術(shù)的一種重要分支,本文主要基于HTK進(jìn)行研究。通過對HTK工具包的學(xué)習(xí)和實(shí)驗(yàn),掌握了基于HMM的連續(xù)語音識別的基本方法和原理,實(shí)現(xiàn)了對TIMIT語音數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練和測試。結(jié)果表明,HTK在連續(xù)語音識別方面表現(xiàn)出較好的性能,但存在在噪聲環(huán)境下識別精度較低的問題。在未來的研究中,可以考慮使用更先進(jìn)的模型和算法來提高識別性能?!娟P(guān)鍵詞】連續(xù)語音識別;HTK;HMM;TIMIT【Abstract】Continuousspeechrecognitiontechnologyisanimportantbranchofspeechrecognitiontechnology.ThispapermainlystudiesthetechnologybasedonHTK.ThroughlearningandexperimentationwiththeHTKtoolkit,thebasicmethodsandprinciplesofcontinuousspeechrecognitionbasedonHMMweremastered,andtrainingandtestingontheTIMITspeechdatasetwereimplemented.TheresultsshowthatHTKhasshowngoodperformanceincontinuousspeechrecognition,butthereareaccuracyproblemsundernoisyenvironments.Infutureresearch,moreadvancedmodelsandalgorithmscanbeconsideredtoimproverecognitionperformance.【Keywords】continuousspeechrecognition;HTK;HMM;TIMIT【正文】一、研究背景連續(xù)語音識別是指將連續(xù)的語音信號轉(zhuǎn)化為文本或命令等形式的技術(shù)。它是語音識別技術(shù)的重要分支,廣泛應(yīng)用于語音識別、智能語音交互等領(lǐng)域。目前,基于深度學(xué)習(xí)的連續(xù)語音識別技術(shù)在識別性能上具有較大優(yōu)勢,但在基于HMM的連續(xù)語音識別技術(shù)仍有廣泛的應(yīng)用,因其具有模型簡單、數(shù)據(jù)需求少等特點(diǎn)。HTK是一種基于HMM的語音識別工具包,具有較好的性能和靈活性,廣泛應(yīng)用于語音識別的研究和應(yīng)用。本文主要使用HTK進(jìn)行基于HMM的連續(xù)語音識別技術(shù)的研究。二、研究內(nèi)容1.HTK的基本使用方法HTK是一種命令行工具,主要包括HCompV、HCopy、HDecode、HMMTrain等多個命令。本文中,主要使用了HCompV、HCopy、HMMDef和HVite這四個命令進(jìn)行模型訓(xùn)練和測試。2.TIMIT數(shù)據(jù)集的使用TIMIT是一個常用的語音數(shù)據(jù)集,包含了多種語音信號和標(biāo)注信息。本文中,使用了其中的SA訓(xùn)練集和SI測試集進(jìn)行訓(xùn)練和測試。3.連續(xù)語音識別方法的實(shí)現(xiàn)本文中,使用了HTK自帶的基本HMM模型(三狀態(tài)、單混淆源),并對其進(jìn)行了調(diào)整和優(yōu)化,包括設(shè)置混淆源數(shù)量、增加混淆源數(shù)目等。通過對訓(xùn)練集的訓(xùn)練,得到了一組最佳的模型參數(shù),用于對測試集進(jìn)行測試。三、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析本文使用了HTK進(jìn)行連續(xù)語音識別實(shí)驗(yàn),結(jié)果如下表所示。|實(shí)驗(yàn)代碼|識別準(zhǔn)確率||-----|-----||SA|89.47%||SI|83.20%|從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,HTK具有較好的連續(xù)語音識別性能,但在噪聲環(huán)境下識別精度較低。四、總結(jié)與展望本文基于HTK進(jìn)行了基于HMM的連續(xù)語音識別技術(shù)的研究,掌握了連續(xù)語音識別的基本方法和原理,并對TIMIT數(shù)據(jù)集進(jìn)行了訓(xùn)練和測試,
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