摘要：【目的】将语音识别技术应用到农产品价格信息采集中,面向非特定人和限定词汇量的汉语普通话连续语音识别,提出一种适合于农产品价格采集环境的语音识别鲁棒性方法;以隐马尔科夫模型为基础,训练出适合该环境下的声学模型,以缓解因测试环境和训练环境不匹配而导致的识别率降低,进一步提高识别率。【方法】在数据采集和处理阶段,首先根据要识别的限定词汇按照一定的语法规则构建转换文法,利用该文法生成的脚本指导训练集和测试集录音;然后选择不同的农产品价格采集环境和不同的说话人进行语音采集,并进行准确的人工切分,最后构建出语音语料库;在模型训练阶段,选择自左向右无跳转结构的连续混合密度隐马尔科夫模型,对训练集中的数据提取39维的MFCC特征向量,用于模型训练。首先以单音素为建模单元,并分别训练基于隐马尔科夫模型的男声模型、女声模型及男女混合声学模型;然后,考虑到单音素稳定性差和易受协同发音现象影响等因素,以上下文相关的三音素为识别单元建模,重新训练上述模型;针对三音子建模单元带来的模型数量大量增加,进而造成的训练样本不足问题,采用决策树状态聚类方法来改善该问题;决策树的构建过程中,利用语音学知识,根据声母发音方式、发音部位的不同以及韵母构成、韵头的不同,划分出若干声韵母集合实现了二值问题集的设计;在此基础上,用增加混和高斯分量的方法来进一步使得模型描述更加精确;最后,为了解决信道的乘性噪声问题,在采用上述策略的同时利用CMN和CVN方法来缓解测试环境与训练环境不匹配问题,最终训练得到了相应的男声模型和女声模型。在测试阶段,对采用上述各方法后得到的不同模型,分别采用相同的测试集进行试验,得出不同方法下的句子识别率、词识别率以及精准度。�

关键词：语音识别 农产品价格 信息采集 决策树聚类 

单位：中国农业科学院农业信息研究所/农业部农业信息服务技术重点实验室 北京100081 青岛农业大学动漫与传媒学院 山东青岛266109