基于小波分析和HMM的语音识别模型建立与仿真

摘要：

利用隐马尔可夫模型HMM优异的时序建模能力及小波变换可以对信号进行多尺度分析并有效提取信号的局部信息的特点,建立了混合语音识别模型.在语音信号的识别过程中考虑到了信号的非平稳性,采用并行识别的方法分别获取分类信息,根据混合模型的识别算法做出识别决策,减小了系统对环境的依赖性,提高了其自适应能力.仿真实验结果表明,混合模型识别结果比单一HMM模型或小波模型识别结果更佳,提高了整体的识别速度和识别率.

关键词：语音识别、隐马尔可夫模型(HMM)、小波分析、鲁棒性

分类号：TN912.3

资助基金：河南省自然科学基金03110111600

在线出版日期：2007-11-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：72-75