8、阿拉伯语元音的自动语音识别与共振峰分析

阿拉伯语元音的自动语音识别与共振峰分析

1. 研究背景与相关概念

在语音识别领域，对阿拉伯语元音的研究具有重要意义。此前已有学者开发了自动阿拉伯语元音识别系统，旨在实现对孤立阿拉伯语元音和单词的识别。

1.1 隐马尔可夫模型（HMM）

基于隐马尔可夫模型（HMM）的自动语音识别（ASR）系统在20世纪80年代中期开始流行。HMM是一种广泛使用的统计方法，用于表征语音帧的频谱特征。其基本假设是语音信号可以被很好地描述为参数化随机过程，并且该随机过程的参数可以以精确、明确的方式进行预测。HMM方法为广泛的语音识别应用提供了自然且高度可靠的方式。

在主要的识别模块中，特征向量会与参考模式（即声学模型）进行匹配。这些参考模式通常是针对整个单词或更常见的针对作为语言单位的音素训练的隐马尔可夫模型。HMM能够处理时间变化，这一点很重要，因为参考语音信号和待识别语音信号中单个音素的持续时间可能会有所不同。然而，在阿拉伯语的长短元音中，这一方法并不实用，因为元音的持续时间对词义起着决定性作用。线性归一化时间轴在这里是不够的，因为并非所有音位变体在时间上的扩展或压缩方式都相同。例如，塞辅音（如“d”、“t”、“g”、“k”、“b”和“p”）的长度变化不大，而元音的长度则强烈依赖于整体的说话速率。

最近开发的隐马尔可夫模型工具包（HTK）是一个用于构建和操作HMM模型的便携式工具包。它主要用于设计、测试和实现ASR及其相关研究任务。HTK是一个通用的HMM模型工具包，主要面向语音识别，但也可用于其他任务。它包含大量用于训练和操作HMM、处理发音词典、n - 元语法和有限状态语言模型、录制和转录语音等的工具。

1.2 共振峰解读