基于HMM的语音识别技术在嵌入式系统中的应用(2)

DTW和模板匹配技术的缺点是只对特定人语音识别有较好的识别性能，并且在使用前需要对所有词条进行训练。这一应用从20世纪90年代就进入成熟期。目前的努力方向是进一步降低成本、提高稳健性（采用双模板）和抗噪性能。

（2）基于隐含马尔科夫模型HMM（Hidden Markov Model）的识别算法。这是Rabiner等人在20世纪80年代引入语音识别领域的一种语音识别算法。该算法通过对大量语音数据进行数据统计，建立识别条的统计模型，然后从待识别语音中提取特征，与这些模型匹配，通过比较匹配分数以获得识别结果。通过大量的语音，就能够获得一个稳健的统计模型，能够适应实际语音中的各种突发情况。因此，HMM算法具有良好的识别性能和抗噪性能。

基于HMM技术的识别系统可用于非特定人，不需要用户事先训练。它的缺点在于统计模型的建立需要依赖一个较大的语音库。这在实际工作中占有很大的工作量。且模型所需要的存储量和匹配计算（包括特征矢量的输出概率计算）的运算量相对较大，通常需要具有一定容量SRAM的DSP才能完成。

在嵌入式语音识别系统中，由于成本和算法复杂度的限制，HMM算法特别CHMM（Continuous density HMM）算法尚未得到广泛的应用。

（3）人工神经网络ANN（Artificial Neural Network）。ANN在语音识别领域的应用是在20世纪80年代中后期发展起来的。其思想是用大量简单的处理单元并行连接构成一种信息处理系统。这种系统可以进行自我更新，且有高度的并行处理及容错能力，因而在认知任务中非常吸引人。但是ANN相对于模式匹配而言，在反映语音的动态特性上存在重大缺陷。单独使用ANN的系统识别性能不高，所以目前ANN通常在多阶段识别中与HMM算法配合使用。

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