[00140680]基于反馈调节改进HMM的语音识别系统

该项目是我公司根据市场需求，全资投入一百二十万元，历时六个月研发完成的语音识别系统。本公司提出的“基于反馈调节的HMM模型”可以有效地提高实用软件识别率，在国内同类实际应用领域处于领先水平。“基于反馈调节的HMM模型”给广大的应用软件开发者提供了一个必要的，实用的工具。采用“基于反馈调节的HMM模型”的技术使得软件开发者可以直接、有效地控制相应关键参数，从而提高识别率，使语音识别应用软件符合实用要求。经检索查新证明，目前国内尚无相似产品。语音信号是一个时变的信号，而且也是一个随机过程，要建立一个语音识别系统计有一个好的语音特征还不够，还要有一个好的语音识别的模型和算法，在语音识别系统中通常分为两部分，声学层部分主要研究如何充分利用语音信号中的信息，语音学层部分主要研究如何充分利用已有语音学知识来提高系统的识别率。为了提高系统的鲁棒性，在一个反馈系统控制当中，我们常常抽出输出端的信号反馈与输入端的信号叠加，然后作为输入端信号的参考。基于同样原理，我们提出“基于反馈调节的HMM模型”，该模型提供了关键参数的输出值，经相应调节后，重新构造识别引擎参数从而得到新的输出值，提高了语音识别的识别率。应用“基于反馈调节改进HMM的语音识别技术”的《天元双桥自动语音交流系统》已成功应用于长春市树勋小学，长春市实验中学等学校，《天元网站语音交流系统》已成功应用于高新开发区超达网站、《天元税务服务语音系统》已成功应用于高新地税局。采用基于反馈调节改进HMM的语音识别技术，本公司还开发了“声控自动转接电话交换系统”、“声控股票查询系统”和“航空、铁路语音服务系统”等应用范例。测试表明，上述应用范例的识别率明显优于一般方法开发的体系。可见基于反馈调节改进HMM的语音识别技术拥有良好的应用前景和广泛的应用空间。