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第四章 汉语数码串语音识别分析
§4.1 声学模型
4.1.1 语音特征参数
采用MFCC参数为语音特征参数，MFCC参数的提取步骤已在第二章中详细给出，这里不再叙述。
4.1.2 基于整词模型的上下文无关连续HMM
本文的语音模型一共有13个，其中包括11个数字(“1”有 [yi] 和 [yao] 两种念法)，一个静音模型和一个词间暂停模型。隐含马尔科夫模型(Hidden Markov Model，HMM)是语音识别中描述语音的最常用的模型，大部分的语音识别系统都是基于HMM的。 因此本文也采用HMM描述语音。
根据描述的语音单位的大小，HMM可分为：
基于整词模型的HMM(Word based HMM)。其优点为可以很好地描述词内音素协同发音的特点，建模过程也较为简单。因此很多小词汇量语音识别系统均采用整词模型HMM。但在大词汇量语音识别中由于所需建立的模型太多而无法使用。
基于子词模型的HMM(Sub Word based HMM)。该类HMM描述的语音单位比词小，如英语语音识别中的基本音素，汉语语音识别中的半音节等。其优点为模型总数少，所以在大词汇量语音识别中得到了广泛的应用。其缺点在于其描述词内协同发音的能力劣于整词模型，但由于子词模型已经得到了非常充分的研究，所以近年来在很多小词表应用识别系统中也用了子词模型。
本文采用较为简单的整词模型HMM。
根据是否考虑上下文的影响，HMM可以分为：
上下文无关(Context Independent，CI)HMM。CI-HMM不考虑上下文的影响，其优点在于所需建立的模型少，易于获得较多的训练语音，缺点在于没有考虑上下文协同发音的影响，会对识别性能有所影响。
上下文相关(Context Dependent，CD)HMM。CD-HMM需要考虑上下文的影响，需要建立的模型远多于CI-HMM，因此无法对每一个模型获得足够多的训练语音，需要利用聚类技术(如决策树算法等)合并相近的模型。故CD-HMM的建模
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