基于HTK平台的语言学模型

介绍了基于HTK（HMM Tools Kit）平台生成二元语言模型的具体实现过程。并对其生成的模型进行测试，最后的测试结果表明，在某特定领域训练的语言模型，用同样类别数据进行测试，其混淆度比用其它领域测试文本的混淆度低，这说明限定领域进行语言学模型训练可以在一定程度上提高模型性能。

基于HTK的汉语语音售票系统的设计与实现

为了解决火车站售票系统处理售票业务效率低、速度慢和低智能化等问题,提出了一种基于HTK(HMM Tool Kit,隐马尔科夫模型工具箱)的汉语语音售票系统。详细阐述了基于HTK的语音识别等关键技术的基本原理,并给出了系统实现的关键代码。在语音识别测试中,语句级识别正确率为98.00%;字词级识别正确率达到了98.67%。实验结果表明所提出的语音售票系统具有较高的可行性与实用性。

基于电话语料的维吾尔连续音素识别

结合维吾尔语的语音特征和语义信息,在大量电话语音语料库的基础上,以建立维吾尔语连续音素识别平台为目标,通过构建隐马尔科夫模型工具HTK(Hidden Markov Model Toolkit)工具实现了维吾尔语连续音素识别算法:首先根据具体技术指标完成了较大规模电话语音语料库的录制和标注工作;确定音素为基元,通过训练获得了每个音素的HMM(Hidden Markov Model)声学模型,随后对输入的语音进行识别,声学模型在不同的高斯混合数目下,得出了识别结果;统计了32个音素的识别率并对它进行分析,为了进一步提高识别率奠定了基础。