改进的小波变换HMM语音识别算法

• 作者: 徐皓 施晓钟 洪淑月
• 来源期刊: 浙江师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 小波变换 降噪 HMM模型 语音识别
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 物理
• 页码范围: 398-403
• 分类号: TP391
• 字数: 3321字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-5051.2011.04.007

摘要

语音识别系统的识别率十分依赖基于Hidden Markov Models (HMM)模型的训练技术.然而,经典的训练算法(Baum-Welch算法)有一个致命的缺陷,即所得最终解依赖于初始值的选取,只得局部最优解,这就影响了系统的最终识别率.针对传统语音识别系统识别率较低的现状,提出了一种改进的小波变换HMM语音识别算法.该算法首先通过小波变换对原始语音信号进行了降噪处理,然后使用语音样本对利用遗传算法改进后的HMM模型进行训练,并用于语音识别.实验结果表明:所提出的算法实用有效,识别率显著提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	洪淑月	浙江师范大学数理与信息工程学院	15	202	6.0	14.0
2	施晓钟	浙江师范大学行知学院	13	92	4.0	9.0
3	徐皓	浙江师范大学数理与信息工程学院	1	9	1.0	1.0