DHMM在家用安全門藏文語音識別中的應用

裴春寶

( 西藏大學 藏文信息技術研究中心，拉薩 850000)

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DHMM在家用安全門藏文語音識別中的應用

裴春寶

( 西藏大學 藏文信息技術研究中心，拉薩 850000)

對于家用安全門的防護措施，除了傳統的安全鎖，目前也使用一些指紋識別技術。給出了一種安全性更高的基于DHMM的家用安全門藏文語音識別系統。通過語音的監控方式，引入矢量量化(VQ)算法，同時建立安全門語音的離散隱馬爾科夫模型(DHMM)。通過MFCC的特征參數抽取，將LBG算法應用在藏文碼書設計中，導出多觀察序列的參數重估形式。在實驗中選擇30個人的語音信號作為實現對象，結果表明，識別準確率達到99%以上，驗證了此方法的可適用性。

隱馬爾科夫模型；藏文語音識別；矢量量化

隨著時代的發展，人們對于生活的要求越來越高，應運而生的無線傳感技術、無線通信技術以及無線網絡技術都有了長足的發展。傳統的家用安全門是針對安全鎖進行升級，使得用戶通過盡可能繁瑣地調整鎖來保證人身和財產的安全，但會導致一旦鑰匙丟失，或者密碼鎖的密碼遺忘，都會給用戶帶來不必要的麻煩，對自身的物力和財力都會造成消耗。

本設計提出的離散隱馬爾科夫模型是一種統計模型，在語音識別領域得到了很好的應用。其理論基礎源于1970年左右Baum等[3-4]，隨后，CMU的Baker和IBM公司的Jelinek等將它引入到語音識別中[1]。真正的HMM模型被全世界的語音研究人員所認識是通過Bell實驗室的Rabiner等人的努力。隨著HMM模型的進一步演化，它的應用領域也在不斷擴大，目前已在金融市場的波動分析、手寫字識別[9]、手勢識別[11]、旋轉機械啟動故障診斷[2,16]、電源監控[10]、經濟預算、語音識別、神經生理學與生物遺傳等方面有了很好的應用。家用安全門設計的音頻信號是非平穩的，DHMM模型是一種模擬非平穩動態模型的多元統計工具[12]。在很多領域圖形識別和語音識別被廣泛地應用，需要通過對局部結構特征的分析得到關于目標和背景的先驗分布信息，再進一步對比度特征和空間位置關系特征進行抽取[13-14]。

1 DHMM模型算法的應用

DHMM模型是一種隨機過程的統計模型。在某一時刻的一個事件必然是處于一個狀態，t時刻的狀態會受到前一個時刻狀態的影響，同時會產生一個觀測值，觀測值都會對應一個概率分布。

用參數集α=(π,C,D)描述DHMM模型。假設st，是通過有限狀態空間Θ={1,2，…,M}的齊次馬爾科夫鏈，Lt，t≥1是觀測序列，取值范圍為集合R={r1,r2,…,rn}。定義模型的參數：

初始分布η：

(η=(η1,η2,…,ηm)

ηi=P(s1=i),i∈Θ)

狀態轉移概率矩陣C=(cij)：

cij=P(st+1=j|st=i),i,j∈Θ

觀察值概率矩陣D=(di(rj))：

di(rj)=P(Lt=rj|st=i),i∈Θ,rj∈R

1.1 DHMM觀察序列的參數重估

給定觀察序列L是DHMM模型的重要內容。通過調整模型參數α，得到概率P(L|α)的最大值，實現參數的重估。標定需要很多樣本的參與才能解決前后向變量的溢出問題。

多觀察序列的Baum-Welch的重估公式為[5-7]：

(1)

(2)

(3)

同理，可得多觀察序列觀察值重估公式的標定形式為：

(4)

1.2 對隱狀態的估計

κt(i)為沿某條路徑s1,s2,…,st，t時刻的狀態st=i同時生成觀察序列l1,l2,…,lt的最大概率：

由歸納法可算出st(i)，推理公式為

(5)

然而在計算機上實現時，κt(i)會超出雙精度而出現溢出狀態，所以實際計算κt(i)的對數值的步驟如下：

初始化：

lg[κ1(i)]=lg(ηi)+lg[di(l1)],1≤i≤M；

ψ1(i)=0,1≤i≤M；

對公式(5)取對數得到遞推公式為：

則最佳狀態的概率對數值為：

2 DHMM模型在家用安全門語音識別的應用

DHMM模型在家用安全門語音識別的結構系統主要分為訓練過程和識別過程。這里提取的是語音的倒譜域參數，主要分為MFCC和LPCC參數[15]，它們都是多維矢量，分別得出48維的MFCC和LPCC參數。HMM模型可把矢量序列轉換為標量序列，矢量量化能很好地完成這樣的任務。通過LBG算法[8]可完成碼書的設計。

在模型的訓練和語音識別中，以得到訓練和識別語音的特征參數矢量和碼書各個碼字的歐式距離。通過最小序號的碼字為觀察值的幀，可以完成輸入語音到觀察序列的轉換，能很好地應用于DHMM模型的訓練和識別。

2.1 MFCC參數和LPCC參數的特征抽取

MFCC參數和LPCC參數是不同的兩種特性區別，其中，MFCC參數通過人耳聽覺來判斷，而LPCC參數通過語音識別模型獲得。MFCC參數抽取的過程如圖1所示。

圖1 MFCC特征參數的抽取

語音首先通過預加重和分幀以及加窗過程后，通過對每幀進行快速的傅里葉(FFT)轉換，得到短時頻譜；然后頻譜通過48個Mel頻率三角濾波器過濾。通過濾波器輸出的每一個能量去對數，得到對數的能量，由對數能量得出DCT的倒譜。

2.2 DHMM模型的訓練過程

對語音分段的階段，需要選同一樣的語音，一般每段語音的長度為20幀到600幀。訓練過程是一個迭代的過程。觀察值概率矩陣很重要，因此需要首先得出D的初始值。對于影響小的C和α可以根據訓練模型的要求手動設置。計算D的初值，需要根據α、C、D的初值應用Viterbi算法得出語音的隱狀態，同時得出各個觀測值的概率，然后得到D的初值。

通過初始值可以實現參數重估的一直循環。應用Baum-Welch算法對模型進行重估，然后通過Viterbi算法計算重估模式下觀測值序列出現的概率，穩定概率后，才可以停止參數重估的循環。為了確保訓練模型準確率更高，選擇迭代次數為 1 000 次。由多次的循環結束得到的結果，可以看到矩陣D的元素大多值為0，這樣會使Viterbi算法算出的結果無效，需要在每次參數重估以后進行矩陣D的矯正，將0都改為最小的正數10-5，同時還要滿足每一行的元素之和為1。

語音的開始都是從第一個字或者音素，開始和結束的狀態固定。為了計算的方便，把發音的開始狀態強制定義為1，則它的初始概率可以表示為

α=(1,0,…,0)

對于安全門的語音識別信號，需要對信號進行分割。通過隨機的分割，來判斷聲音與原訓練的語音模型是否相符。本文的模型狀態是10個，所以它的初始狀態為等概率狀態為：

α=(0.1,0.1,…,0.1)

DHMM模型的參數C決定了模型的形式。DHMM模型的語音識別方式是開始狀態和結束狀態都是固定的，最后一個只能傳到自身。

2.3 語音識別過程

3 實驗結果分析

選擇30個人的聲音作為語音識別對象進行實驗。每種音頻10個樣本用于訓練DHMM模型，另外10個樣本用于識別，HMM模型的訓練次數是 1 000 次。語音音頻的采樣頻率為6MHz，經過截止頻率為3MHz的低通濾波器后分幀，每幀為256個采樣點，幀移為60個采樣點。訓練出的狀態轉移概率矩陣為Y：

從表1可以看出：語音男的概率對數值大部分相同，語音女的概率對數值大部分也相似，說明他們的音頻相似，與實際情況相同。

語音識別的關鍵在于實時性，因此能無延時地識別語音而自動執行相關命令，具有很高的實用性。采用Viterbi算法實現識別功能，在Matlab仿真中，50幀長度的語音識別需要0.23s左右。

通過選擇合適的幀，使得識別準確率更加的合理。從圖2可以看出幀數與識別率的關系，幀數在30幀到80幀的時候識別準確率是比較高的；在幀數低于10時，識別準確率下降很快，高于80以后識別準確率也稍有下降。

表1 30語音個人在DHMM模型下的概率對數值

圖2 語音的識別準確率與幀數的關系

去噪環境下，對MFCC參數的識別率在93%左右，LPCC的識別率在93.4%左右。在有噪聲干擾的情況下，識別準確性會有所下降。當HMM個數減少時，準確識別率反而增高；碼書的距離越大，識別率也越高，但會由于計算量的增加而延時，這樣更便于用戶對家用安全門的使用。

4 結束語

針對家用安全門的語音識別，采用MFCC作為DHMM模型的特征參數，同時應用矢量量化來進行構造模型和訓練，完成對語音的分析和識別功能，使得語音識別的準確率達到96.5%以上，可應用在家用安全門以及一些其他方面。當有噪聲干擾時，識別率會下降，需要進一步的研究。如果語音的音頻不正確，則拒絕服務，這樣能為人們生活的安全和方便帶來深遠的影響。

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(責任編輯 楊黎麗)

The Application of DHMM in Home-Security Door with Tibetan Speech Recognition

PEI Chun-bao

(Tibetan Information Technology Research Center, Tibet University, Lhasa 850000, China)

Besides the traditional security lock, the protective measures of home-security door includes fingerprint identification.This study provides a more secure Tibetan speech recognition system based DHMM. By voice monitoring methods and the introduction of the vector quantization (VQ) algorithm, it established a security door voice discrete hidden Markov model (DHMM). By MFCC feature parameters extraction, it applied LBG algorithm in Tibetan code-book design, and exported observe parameters revaluation form sequence.30 persons’voice signals was chosen as the experiment object. The result showed a recognition accuracy rate of more than 99%, which verifies the applicability of this method.

hidden Markov model; Tibetan speech recognition; vector quantification

2016-04-18 基金項目：2016年度教育部人文社會科學青年基金資助項目(16XZJCZH001)；西藏自治區自然科學基金資助項目(2015ZR-14-1)；2014年度西藏大學青年科研培育基金資助項目(ZDPJZK201403)；國家哲學社會科學重大項目(14ZDB101)；西藏自治區高校青年教師創新支持計劃資助項目(QC2015-19)；西藏大學珠峰學者人才發展計劃“杰出青年學者”階段性成果

裴春寶(1980—)，女，碩士研究生，主要從事語音識別研究，E-mail:375394610@qq.com。

裴春寶.DHMM在家用安全門藏文語音識別中的應用[J].重慶理工大學學報(自然科學)，2016(11):150-154.

format：PEI Chun-bao.The Application of DHMM in Home-Security Door with Tibetan Speech Recognition[J].Journal of Chongqing University of Technology(Natural Science)，2016(11):150-154.

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2016.11.024

TP39

A

1674-8425(2016)11-0150-05