TIDIGITS数据库包含11个孤立数字，分别为one,two,three,four ,five,six,seven,eight,nine,oh,zero.

1.数据准备

1.1.1 建立任务语法

它的任务语法如下:

$digit= ( one | two | three | four | five |six | seven | eight | nine | zero | oh );

([sil] <$digit sp> [sil])

将上面内容保存为digit.gram文件

注：|竖线表示可选择。尖括号<>表示一次和多次重复，[]中括号表示：可选择

HTK识别器需要一个用Standard Lattice Format (SLF)建立的词的网络。该网络描述词与词之间的转移。该词的网络可以用Hparse命令进行创建。

Hparsedigit.gram digit.net

其中digit.gram为任务语法，digit.net为生成的词网络。

digit.gram为手工编辑。

1.1.2 建立词典

建立词典之前需要一个词列表，对于简单的任务，可以用用手工的方法建立所需的词列表。这里用手工的方法制作。如下：保存为digitlist文件

one

two

three

four

five

six

seven

eight

nine

zero

oh

sil

sp

注：创建字典之前，需要创建一个词的列表文件，在本实验中，可以很方便的用手工制作这样一个文件。如果任务非常复杂的识别，需要从训练数据的句子中生成词的列表。可以从句子集sentence prompts中建立词列表 word list。

这里以词作为HMM模型，所以发音模型为整词。对于连续语音识别要用音素。

beep文件用手工编写，如下：

eight eight

five five

four four

nine nine

oh oh

one one

seven seven

sil sil

six six

sp sp

three three

two two

zero zero

我在实现的过程中出现错误：

主要原因是beep中的词不是按字母顺序排列，一定要按字母顺序排列，要不然出错。

有了词列表和发音表，就可以生成词典了。用HDMan建立词典。

HDMan -m -w wlist -n monophones1 -l dlog dict beep names

上面命令通过查找词典beep,names，生成wlist每个词的发音，创建了一个名为dict的字典。

Wlist为在任务语法中词的列表。names是手工建的一个文件，包括上面任务语法当中某些名字的发音。可以不用，当beep中的发音不全，即不包含任务语法中所有词的发音，可以手工某些发音。下图为区别，没有names的时候有三个词丢失，找不到发音。

-l选项是是告诉HDman命令生成一个日志文件dlog，它包括生成词典过程中的一些统计数据。HDMan命令还可以生成该过程中用到的发音列表，名为：monophones1，当训练数据和测试数据录好后，就要为monophones1列表的每个音素建立HMM模型。

生成的字典dict.txt内容格式如下：

WORD [outsym] p1 p2 p3 ....

代表的含义：which means that the word WORD is pronounced as the sequence of phones p1 p2 p3 ....

方括号中的词表示识别后输出的结果。如果为空，则输出WORD

当 WORD []时，输出为空。

本实验的词列表为：wlist为词列表。词对应的发音为：beep，生成用到的发音词典。monophones1，这里monophones1与wlist的内容相同,原因是用音节作为模型。后面要为monophones1中对应的发音列表建立模型。

具体命令如下：HDMan -m -w wlist/digitlist –n monophones –l dlog dict/digit.dict

beep

生成文件：digit.dict 其中包含wlist中对应词的发音

monophones 其中包含所有词用到的发音列表,等会要对该文件中的所有列表建立HMM模型。

提供的文件：wlist，词列表。由词网络digit.net生成。 beep发音词典库。

生成的字典digit.dict内容格式如下：

WORD [outsym] p1 p2 p3 ....

代表的含义：which means that the word WORD is pronounced as the sequence of phones p1 p2 p3 ....

方括号中的词表示识别后输出的结果。如果为空，则输出WORD

当 WORD []时，输出为空。

本实验中digit.dict的内容如下：

eight eight

five five

four four

nine nine

oh oh

one one

seven seven

sil sil

six six

sp sp

three three

two two

zero zero

1.1.3 建立特征提取列表文件Wav2Scp

如下格式：

data\train\wav\MAN\AE\1A_endpt.wav data\train\feature\MAN\AE\1A_endpt.mfc

data\train\wav\MAN\AE\1B_endpt.wav data\train\feature\MAN\AE\1B_endpt.mfc

data\train\wav\MAN\AE\2A_endpt.wav data\train\feature\MAN\AE\2A_endpt.mfc

data\train\wav\MAN\AE\2B_endpt.wav data\train\feature\MAN\AE\2B_endpt.mfc

data\train\wav\MAN\AE\3A_endpt.wav data\train\feature\MAN\AE\3A_endpt.mfc

data\train\wav\MAN\AE\3B_endpt.wav data\train\feature\MAN\AE\3B_endpt.mfc

1.1.4 .建立训练数据的标注文件trainwords.mlf

如下

#!MLF!#

"data\train\feature\MAN\AE\1A_endpt.lab"

one

.

"data\train\feature\MAN\AE\1B_endpt.lab"

one

.

然后将trainwords.mlf转换成音素级别的mlf

命令如下:

HLEd -l '*' -d dict/dict.txt -i lists/phones0.mlf edfiles/mkphones0.led lists/trainwords.mlf

其中-l是为了设置路径，dict为词典，-n命令输出所用到的音素.保存在扩展名位mnl的文件名中。phones0.mlf为生成的音素级的MLF文件。mkphones0.led为一些命令，内容如下：

EX //用dict词典中的发音替换word.mlf文件中每个词

IS sil sil // IS命令是在每个句子前面和后面加上一个静音sil模型

DE sp// DE命令删除发音词典标签中所有的sp，因为在音素级的标记文件不需要这些标记

本实验为孤立词识别，不需要上面过程。

1.1.5.提取语音特征参数

用HCopy命令。

提取参数配置文件：

# Coding parameters

TARGETKIND = MFCC_0

TARGETRATE = 100000.0

SAVECOMPRESSED = T //以压缩的方式存储，并且增加循环冗余检查

SAVEWITHCRC = T

WINDOWSIZE = 250000.0//窗口长度：25ms

USEHAMMING = T //使用汉明窗

PREEMCOEF = 0.97

NUMCHANS = 26 //三角滤波器个数

CEPLIFTER = 22

NUMCEPS = 12

ENORMALISE = F //能量是否归一化

提取特征参数的命令如下：

HCopy -T 1 -C config -S codetr.scp

2.训练过程

a.建立HMM模型原型,如下

~o <VecSize> 13 <MFCC_E> <StreamInfo> 1 13

<BeginHMM>

<NUMSTATES> 5

<STATE> 2<NUMMIXES> 1

<STREAM> 1

<MIXTURE> 1 1.000000e+000

<MEAN> 13

0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

<VARIANCE> 13

1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0

<STATE> 3<NUMMIXES> 1

<STREAM> 1

<MIXTURE> 1 1.000000e+000

<MEAN> 13

0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

<VARIANCE> 13

1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0

<STATE> 4<NUMMIXES> 1

<STREAM> 1

<MIXTURE> 1 1.000000e+000

<MEAN> 13

0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

<VARIANCE> 13

1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0

<TRANSP> 5

0.000000e+000 1.000000e+000 0.000000e+000 0.000000e+000 0.000000e+000

0.000000e+000 6.000000e-001 4.000000e-001 0.000000e+000 0.000000e+000

0.000000e+000 0.000000e+000 6.000000e-001 4.000000e-001 0.000000e+000

0.000000e+000 0.000000e+000 0.000000e+000 6.000000e-001 4.000000e-001

0.000000e+000 0.000000e+000 0.000000e+000 0.000000e+000 0.000000e+000

<ENDHMM>

然后用HCompV工具扫描所有的训练数据，计算全局均值和方差，让每个ＨＭＭ模型中的高斯函数有相同的均值和方差。

假设训练数据列表存在trainFea.scp

如下命令可以为每个ＨＭＭ模型赋相同的均值和方差：

HCompV -C config -f 0.01 –o hcompv.hmm train.scp -M hmms/hmm0

hmms/template.hmm

其中config为提取特征时用到的配置文件。 Train.scp为所有训练数据集列表.mfc，-m计算均值和方差， -M hmms/hmm0初始化后模型存放的文件夹，hmms/template.hmm为HMM模型原型。

-f输出0.01乘以全局方差矩阵。它是方差的一个最低限，保存在文件vFloors中，在后面的训练要用。

从生成的hcompv.hmm可以看出：它们的转移概率没变。每个高斯函数的均值和方差都变了，它们是通过MLE (maximum likelihood estimate)算法从训练样本中得到的。

b.拷贝Hcompv.hmm文件的内容，为每个音素模型建立hmm模型。所有的模型保存在一个文件中。Macro.init，这样做的目的是防止太多的HMM模型定义文件，把它们放在一个文件中更方便。

Macro.inti包括11音素的HMM模型参数（sil、ling、i、er、san、si、wu、liou、qi、ba、jiou) acoustic models

该过程可以通过手工完成，包括sil模型参数

c.用mxup.led修改macro.init模型生成macro.0文件，增加高斯分量。

先拷贝hmms\hmm1\macro.init 到hmms\hmm1\macro.0

然后用 HHED命令修改macro.0

HHED为HMM模型编辑工具，工作模式如同HLED

mxup.led

MU 3 {*.state[2-4].mix}

该命令表示为第二到第四个状态增加高斯分量，从开始的1个增加到3个。

macro.0 各个状态的三个分量的方差相同,但是均值不同.

d.重新估计macro.0中各模型的参数.生成macro.1 ~ macro.5

用HERest命令进行嵌入式重估

HERest -C config -I phones0.mlf -t 250.0 150.0 1000.0 \

-S train.scp -H hmm0/macros -H hmm0/hmmdefs -M hmm1 monophones0

说明：加载hmm0/hmmdefs中在monophones0列出的所有HMM模型，然后用train.scp列出的数据训练模型，训练好的模型保存在hmm1目录下。

Macros为全局宏命令，其中包括~o <MFCC_0_D_A> <VecSize> 39

和vFloors和每运行一次HERest命令进行重估一次。要进行多次训练的时候要不断改变—H和—M后的值

3.识别过程以及分析

HVite -H maro.HMM -l * -i result_train.mlf -w networks\\digit.net -S Trainfea.scp dict\\digit.dict monophones

dos('findstr /v "sp" result_train.mlf > result_train_no_sp.mlf');

dos('findstr /v "sil" result_train_no_sp.mlf > result_train_no_sp_sil.mlf');

dos('HResults -p -e ??? sil-I phones0.mlf dict/digit.dict result_train_no_sp_sil.mlf > insideTest.txt');

type insideTest.txt

contents=fileread('insideTest.txt');

keyStr='WORD: %Corr=';

startIndex=strfind(contents, keyStr)+length(keyStr);

inRR=eval(contents(startIndex:startIndex+4));

fprintf('训练数据的识别率为：%g%%\n', inRR);

完成所有的步骤之后，我的文件夹如下：