基于 HMM 实现中文语音识别含 Matlab 源码

基于 HMM 实现中文语音识别含 Matlab 源码

隐马尔可夫模型在语音识别领域具有广泛的应用，本篇文章介绍了如何使用 HMM 实现中文语音识别，并提供了相应的 Matlab 源码。

一、准备工作

在开始之前，我们需要准备好语音识别所需的数据集和相关工具。本篇文章使用的数据集为数字0-9的语音样本，可以从公开数据集中获取。另外，我们需要安装 Matlab 软件，并安装相应的声音处理工具箱。

二、HMM 模型

隐马尔可夫模型是一种概率统计模型，由状态序列和观测序列组成。在语音识别中，状态序列表示发音状态，观测序列表示语音信号的特征向量。HMM 模型包括三个要素：初始概率分布、状态转移矩阵和观测概率分布。通过这三个要素，我们可以得到所有可能观测序列对应的概率，并选择概率最大的观测序列作为最终识别结果。

在语音识别中，我们通常使用 GMM-HMM 或 DNN-HMM 等混合模型来提高识别精度。在本文中，我们将使用基于 HMM 的语音识别模型。

三、中文语音识别实现

在 Matlab 中实现基于 HMM 的中文语音识别，主要步骤如下：

1. 数据预处理：将语音信号转换为 MFCC 特征向量。MFCC 特征是一种能够描述语音信号特征的向量，通常包括频谱信息、梅尔倒谱