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English Speech Recognition Method Based on Hidden Markov Model

机译：基于隐马尔可夫模型的英语语音识别方法

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This paper aims to tackle the problem of English speech recognition, which is to seek the most suitable word sequence given a segment of English voice. In this paper, the English speech recognition system is made up of four parts, that is, 1) Voice acquisition, 2) Speech model, 3) Speech recognition and 4) Speech recognition results. Main idea of this paper is to identify English speech with Hidden Markov model. To enhance performance of the HMM, we discuss how to optimize parameters in HMM. To demonstrate the effectiveness of our method, The Aurora 2 English language database is utilized. Then, we test the English speech recognition accuracy of four different noisy environments. Experimental results prove that the proposed approach can effectively enhance accuracy of English speech recognition process.
机译：本文旨在解决英语语音识别问题，即在给定一段英语语音的情况下寻找最合适的单词序列。本文的英语语音识别系统由四个部分组成，即1）语音获取，2）语音模型，3）语音识别和4）语音识别结果。本文的主要思想是用隐马尔可夫模型识别英语语音。为了提高HMM的性能，我们讨论了如何在HMM中优化参数。为了证明我们方法的有效性，使用了Aurora 2英语数据库。然后，我们测试了四种不同嘈杂环境下的英语语音识别准确性。实验结果证明，该方法可以有效提高英语语音识别过程的准确性。

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