公开(公告)号：CN109192200B

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN201810514662.9

申请日：2018-05-25

Applicant: 华侨大学

Inventor： 范文涛 ,  杜吉祥 ,  符江鹏

IPC: G10L15/14 ,  G10L25/24 ,  G10L25/27

Abstract: 本发明涉及一种语音识别方法，其包括所述语音识别方法包括输入语音信号，使用梅尔频率倒谱系数MFCC提取语音信号的特征向量；将提取的MFCC特征向量输入到狄利克雷分布混合模型中计算观测概率，其中使用变分推断更新优化模型参数；将所述MFCC特征向量和所述观测概率输入隐马尔科夫模型HMM，使用隐马尔科夫模型对语音信号时间序列结构进行建模；根据所述语音信号中的隐马尔科夫模型HMM的观测序列概率，判断并提取词语。本发明在现有高斯混合隐马尔科夫模型的方法基础上，提出使用狄利克雷混合模型来对隐马尔科夫混合模型的观测概率来进行建模，同时使用变分推断实现模型参数的求解，谋求模型鲁棒性和提高准确率。

公开(公告)号：CN109192200A

公开(公告)日：2019-01-11

申请号：CN201810514662.9

申请日：2018-05-25

Applicant: 华侨大学

Inventor： 范文涛 ,  杜吉祥 ,  符江鹏

IPC: G10L15/14 ,  G10L25/24 ,  G10L25/27

Abstract: 本发明涉及一种语音识别方法，其包括所述语音识别方法包括输入语音信号，使用梅尔频率倒谱系数MFCC提取语音信号的特征向量；将提取的MFCC特征向量输入到狄利克雷分布混合模型中计算观测概率，其中使用变分推断更新优化模型参数；将所述MFCC特征向量和所述观测概率输入所述隐马尔科夫模型HMM，使用隐马尔科夫模型对语音信号时间序列结构进行建模；根据所述语音信号中的隐马尔科夫模型HMM的观测序列概率，判断并提取词语。本发明在现有高斯混合隐马尔科夫模型的方法基础上，提出使用狄利克雷混合模型来对隐马尔科夫混合模型的观测概率来进行建模，同时使用变分推断实现模型参数的求解，谋求模型鲁棒性和提高准确率。