基于HMM的分布式語音識別系統(tǒng)的研究與應用.pdf

1、傳統(tǒng)的嵌入式語音識別系統(tǒng)存在結構復雜、硬件要求高、靈活性和魯棒性差以及詞庫更新難等不足。本文從網絡應用的角度研究了基于HMM的分布式漢語語音識別系統(tǒng)的相關技術，包括服務器上詞庫的分類、更新和訓練方法，以及在嵌入式終端中端點檢測和特征提取過程的優(yōu)化實現等。通過建立語言模型將孤立字識別轉換為詞識別以及將語音訓練和識別過程從嵌入式終端轉移到網絡服務器等方法，降低了終端的計算量，提高了系統(tǒng)整體的靈活性和響應能力。本文的主要工作和創(chuàng)新點如下：

2、r>　　 (1)利用分布式信息處理的思想，將語音訓練和識別分布在服務器上、語音特征提取分布在終端。終端將提取出的語音特征格式化成數據包，通過網絡傳遞給服務器，由服務器進行語音識別并返回結果。
　　 (2)提出在服務器端用標簽對詞庫進行分類和更新的方法。將詞匯集中的每個詞賦以標識該詞所在分類信息的標簽后存儲到數據庫。當獲得該詞的足量語音樣本時進行訓練并創(chuàng)建聲學模型和語言模型。本文還提出了個性化語音識別方法，通過顯式或隱式搜集特定

3、用戶的語料，對通用語音模型進行個性化調整，提高系統(tǒng)對特定用戶語音識別的準確率，同時不失通用語音識別系統(tǒng)的普適性優(yōu)勢。
　　 (3)在嵌入式終端將頻域端點檢測和特征提取同步進行，結合算法優(yōu)化、查表和定點實現等措施降低計算時間，并將得到的語音特征通過網絡傳遞給服務器并由服務器進行語音識別計算，最后接收服務器的識別結果．
　　 (4)將網絡服務器和嵌入式終端通過網絡互聯，以一個網絡新聞推薦系統(tǒng)(智能網絡搜音機服務平臺及終端)為