陶 潔，張會林

（上海理工大學(xué) 光電信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院，上海 200090）

近年來，隨著語音識別技術(shù)的不斷發(fā)展，語音識別系統(tǒng)的性能不斷提高，隱馬爾可夫模型方法是當(dāng)中的一個(gè)主要識別方法。語音識別系統(tǒng)的識別率十分依賴于模型的訓(xùn)練，而經(jīng)典的訓(xùn)練算法（Baum-Welch算法）有一個(gè)致命的弱點(diǎn)，即最終所得的解十分依賴于初始值的選取，所以總是局部最優(yōu)解，影響了整個(gè)系統(tǒng)的識別率。本文將遺傳算法植入HMM模型參數(shù)的優(yōu)化當(dāng)中，使得整個(gè)語音識別系統(tǒng)的識別效果大大改善。

1 遺傳算法

遺傳算法將自然界的生物進(jìn)化原理引入待優(yōu)化參數(shù)形成的編碼串聯(lián)群體中，按所選擇的適應(yīng)度函數(shù)通過遺傳中的復(fù)制、交叉及變異對個(gè)體進(jìn)行篩選，使得適應(yīng)度高的個(gè)體被保留下來，組成新的群體。通過不斷迭代，保留下的個(gè)體適應(yīng)度不斷提高，直到滿足一定的條件。從數(shù)學(xué)的角度解釋，可以簡單地認(rèn)為，基因重組使子代基因趨向于局部最優(yōu)解，而基因變異能使子代基因突破局部范疇，經(jīng)過多代的交叉和變異，達(dá)到全局最優(yōu)解。

根據(jù)待優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型，定義適應(yīng)度函數(shù)F（ai），其中 ai為其中的一條染色體，則 F（ai）就是判斷該染色體優(yōu)劣的依據(jù)。對于每一代基因，計(jì)算所有染色體的適應(yīng)度函數(shù)，進(jìn)行排序，選擇一定數(shù)目的優(yōu)秀染色體，用于產(chǎn)生子代的父代樣本。

復(fù)制操作只能從舊種群中選擇出較優(yōu)秀的染色體，但是不能創(chuàng)造出新的染色體。交叉操作模擬了生物進(jìn)化過程中的交配過程，通過兩條染色體的分離重組，產(chǎn)生新的優(yōu)良物種。圖1為多點(diǎn)交叉重組的示意圖。交叉過程為：在匹配池中任選兩條染色體，隨機(jī)選擇一點(diǎn)或多點(diǎn)交換點(diǎn)，然后交換雙親染色體交換點(diǎn)右邊的部分，即可得到兩條新的子代染色體。

圖1 多點(diǎn)交叉重組

最佳基因是在一代一代的基因重組和基因變異中產(chǎn)生的?；蛲蛔冇脕砟M生物在自然的遺傳環(huán)境中由于各種偶然因素引起的變異突變，它以很小的概率隨機(jī)地改變?nèi)旧w編碼串中的某一位。變異算法有利于局部最優(yōu)處跳出，防止算法過早地收斂。

遺傳算法的具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

（1）隨機(jī)產(chǎn)生最初的染色體群體 p={a1，a2，…，aL}，ai為其中的一條染色體。

（2）計(jì)算各個(gè)染色體的適應(yīng)度函數(shù) F（ai），并對適應(yīng)度函數(shù) F（ai）進(jìn)行排序，根據(jù)設(shè)定的門限選取一定數(shù)目的優(yōu)秀染色體作為產(chǎn)生子代染色體的父代樣本。

（3）以一點(diǎn)或多點(diǎn)交叉產(chǎn)生新的子代染色體，交叉點(diǎn)隨機(jī)生成。

（4）設(shè)定變異概率門限，根據(jù)生成的隨機(jī)數(shù)決定染色體中的某個(gè)變量是否有突變發(fā)生。

2 HMM說話人識別系統(tǒng)

識別主要有兩個(gè)任務(wù)：一個(gè)是對每個(gè)HMM模型的訓(xùn)練，也就是計(jì)算HMM參數(shù)；另一個(gè)是識別任務(wù)，也就是已知了參考模型的HMM參數(shù)，決定未知模式與哪個(gè)參考模式是最佳匹配。訓(xùn)練采用Baum-Welch算法，識別采用Viterbi算法。

2.1 Baum-Welch估計(jì)

給定一個(gè)觀察值序列 O=o1，o2，…，oN，以及一個(gè)需要通過訓(xùn)練進(jìn)行重估參數(shù)的 HMM模型 M={A，B，π}。重估公式如下：

利用式（1）、（2），訓(xùn)練步驟如下：

（1）給未知模型假設(shè)初始條件，計(jì)算 P（X|S）。

（2）使用式（1）、（2），由當(dāng)前的模型參數(shù)的估計(jì)值，重新估計(jì)新的模型S的參數(shù)。

（3）計(jì)算 P（X|S）。 如果 P（X|S）-P（X|S）>ε，S=S 并且回到步驟（1），否則停止。

2.2 Viterbi識別

給 定 一 個(gè) 觀 察 值 序 列 O=o1，o2， … ，oN， 以 及 一 個(gè)HMM模型M={A，B，π}，在最佳的意義上確定一個(gè)狀態(tài)序列 S=s1，s2，…，sN。 這里的“最佳”是指使 P（O，S|M）最大。 P（O，S|M）計(jì)算式為：

觀察式（3），定義每步轉(zhuǎn)移的代價(jià)為

3 用遺傳算法改進(jìn)HMM

基于遺傳算法改進(jìn)的HMM系統(tǒng)的設(shè)計(jì)模型如圖2所示。

圖2 改進(jìn)型HMM系統(tǒng)

在將遺傳算法引入HMM訓(xùn)練的過程中，首先要解決的是染色體的構(gòu)造問題。將HMM模型的所有參數(shù)排列成一串，構(gòu)成染色體。對于語音識別，采用自左向右的HMM模型，本文中為5狀態(tài)自左向右只含一階跳轉(zhuǎn)的HMM模型。HMM模型 λ={A，B，π}，參數(shù)由初始狀態(tài)向量π、狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣A及每個(gè)狀態(tài)的輸出概率密度函數(shù)組成。向量π含有5個(gè)元素，轉(zhuǎn)移矩陣A中共含有元素25個(gè)，其中不為0的參數(shù)為9個(gè)。各狀態(tài)的輸出概率密度函數(shù) bj（o）=ΣcjkN（o，μjk，Σjk）。 其中 j代表狀態(tài)，cjk為混合系數(shù)，N（）為高斯分布，μjk為平均矢量，Σjk為協(xié)方差矩陣。語音特征參數(shù)采用24階Mel倒譜系數(shù)，選取為5個(gè)高斯概率密度函數(shù)的混合。將初始狀態(tài)向量π、轉(zhuǎn)移矩陣A和混合系數(shù)矩陣c的參數(shù)共5+9+25=39個(gè)按行組成一串，形成染色體的前一部分，將平均矢量μjk和協(xié)方差矩陣Σjk共 5×5×（10+24×24）=14 650 個(gè)參數(shù)按行組成一串，形成染色體的后一部分。在染色體前一部分的行向量之和均為1。因此，需要在生成每一代染色體前，對這一部分行向量所對應(yīng)的每一段染色體進(jìn)行歸一化，以滿足HMM的約束條件。

實(shí)驗(yàn)中，染色體的前一部分依概率進(jìn)行二點(diǎn)或多點(diǎn)交叉，而后一部分染色體只進(jìn)行多點(diǎn)交叉，多點(diǎn)交叉概率為 ρc=0.8。染色體前一部分的變異概率為 ρm=0.1，后一部分變異概率為ρm=0.04。此外，設(shè)置系統(tǒng)最大進(jìn)化代數(shù)為 100。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)基于HMM進(jìn)行語音識別，訓(xùn)練數(shù)據(jù)取自10人，在不同SNR下獲取語音數(shù)據(jù)，時(shí)間長度為5 s，采樣率為8 kHz，A/D轉(zhuǎn)換精度為16 bit，單聲道。遺傳算法的優(yōu)化過程中適應(yīng)度函數(shù)F的變化過程如圖3所示。語音識別系統(tǒng)識別結(jié)果如表1所示。

圖3 適應(yīng)度函數(shù)F變化過程

表1 兩種系統(tǒng)不同SNR下識別率比較

表1中，系統(tǒng)I為基于HMM的語音識別系統(tǒng)，系統(tǒng)II為基于遺傳算法改進(jìn)的HMM語音識別系統(tǒng)。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，基于遺傳算法改進(jìn)的HMM模型對語音識別率有較大改善，平均提高了4～5個(gè)百分點(diǎn)。

本應(yīng)用基于HMM語音識別算法，結(jié)合遺傳算法進(jìn)行HMM模型訓(xùn)練并將其應(yīng)用于到語音識別中。經(jīng)過實(shí)際驗(yàn)證，計(jì)算簡單，效果好，基本達(dá)到了設(shè)計(jì)目的和現(xiàn)實(shí)要求。

[1]張思才，張方曉.一種遺傳算法適應(yīng)度函數(shù)的改進(jìn)方法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件，2011，23（2）：108-110.

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