[发明专利]基于HMM的失语症患者语音识别算法及装置在审
| 申请号： | 202210556984.6 | 申请日： | 2022-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN115064159A | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 李月凤;王向;闫慧聪;李金泽 | 申请（专利权）人： | 河北科技大学 |
| 主分类号： | G10L15/14 | 分类号： | G10L15/14 |
| 代理公司： | 石家庄新世纪专利商标事务所有限公司 13100 | 代理人： | 呼春辉 |
| 地址： | 050018 *** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 hmm 失语症 患者 语音 识别 算法 装置 | ||
1.一种基于HMM的失语症患者语音识别算法，其特征在于：包括如下步骤，S1获得HMM模型，获得HMM模型；S2语音识别，基于上一步骤获得的获得HMM模型，识别语音。
2.根据权利要求1所述的基于HMM的失语症患者语音识别算法，其特征在于：在步骤S1中，基于K均值算法进行改进，采用动态改变模型参数，获得更大范围的最优解，K均值算法是聚类算法，K均值为从样本中选择样本的聚簇中心值，计算剩下的样值和中心值的矢量距离的模值，当做最小的聚簇中，得到一系列的簇，然后计算中心值，然后继续执行上面几步，不停的迭代，一直到稳定为止。
3.一种基于HMM的失语症患者语音识别装置，其特征在于：包括如下程序模块，获得HMM模型模块，用于控制器获得HMM模型；语音识别模块，用于控制器基于HMM模型，识别语音。
4.根据权利要求3所述的基于HMM的失语症患者语音识别装置，其特征在于：获得HMM模型模块，还用于控制器基于K均值算法，采用动态改变模型参数，获得更大范围的最优解。
5.根据权利要求4所述的基于HMM的失语症患者语音识别装置，其特征在于：获得HMM模型模块，还用于K均值算法是聚类算法，K均值为从样本中选择样本的聚簇中心值，计算剩下的样值和中心值的矢量距离的模值，当做最小的聚簇中，得到一系列的簇，然后计算中心值，然后继续执行上面几步，不停的迭代，一直到稳定为止。
6.一种基于HMM的失语症患者语音识别装置，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器执行计算机程序时实现权利要求1或2中相应的步骤。
7.一种基于HMM的失语症患者语音识别装置，包括计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1或2中相应的步骤。
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