简介：摘要：近几十年来，在业内专家学者的努力下语音识别技术取得显著进步，已经从实验室走向市场。在这个过程中，深度学习和神经网络的发展做出不少贡献，但神经网络依赖大量数据而且神经网络模型具有不确定性，当训练数据与目标数据分布存在差异时识别效果可能非常差。在一些领域我们对识别系统的精度要求非常高。我们已经明显感觉到，语音识别技术在工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域都可以发挥重要作用。探索使用HMM模型来识别孤立词在我们的生活中具有重大意义。隐马尔可夫模型是成熟的模型，在语音识别，机器视觉等多个领域有着广泛的应用。隐马尔可夫模型能够很好地为语音等序列数据建模，可以很好地描述序列数据之间的关系。隐马尔可夫模型与GMM模型的完美融合可以使HMM模型在语音识别中更好地对状态进行建模从而提高识别率。因为GMM模型的加入使得HMM的观测矩阵更真实地贴近观测概率。加入GMM的HMM模型经过5个人的数据的训练其识别精确度可以达到87%。在数据量得到扩充的前提下效果有望达到100%。
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