1前言
最近一直在研究HTK语音识别工具包，前几天完成了工具包的安装编译和测试，这几天又按耐不住好奇，决定自己动手搞一搞，尝试一下用这个工具包，进行简单的孤立词识别，看了几天的文档，做了各种尝试，总算跌跌撞撞的实现了，把步骤记录下来，以后作为参考。
2孤立词识别系统
在本系统中我们将要实现三个词的识别系统，词汇集为：{brightness,channel,color}。
2.1搭建步骤
A：创建语料库，brightness,channel,color各录制5次。
B：声学分析，把wavform的声音文件转换为mfcc格式。
C：模型定义，为词典里面的每一个词建立一个HMM原型。
D：模型训练，HMM模型初始化和迭代。
E：问题定义，即语法定义。
F：对测试结合进行识别
G：评测
2.2工作环境搭建
创建如下目录结构：
(1)data/:存储训练和测试数据(语音文件、语音标签、特征矢量文件)。子目录：data/train/labdata/train/wavdata/train/mfccdata/test/labdata/test/wavdata/test/mfcc
(2) analysis/:存储声学分析步骤的文件
(3)training/:存储初始化和训练步骤的文件
(4)model/:存储识别系统的模型(HMMs)的相关文件。子目录：model/proto
(5)def/:存储任务定义的相关文件
(6)test:/存储测试相关文件
2.3标准HTK工具选项
一些标准选项对于每个HTK工具都是通用的。
(1)-A:显示命令行参数
(2)-D:显示配置设置
(3)-T1:显示算法动作的相关信息
完整的选项列表请参见：htkbook
3语料库的准备
我们来录制{brightness,channel,color}这个三个词的读音。同时每个录音都要进行标注，也就是有一个文
本文件与其对应描述它的内容。
3.1录音
我们将上述三个词各录制5次，保存为wav格式。并存放在data/train/wav/brightnessdata/train/wav/channeldata/train/wav/channel中。
3.2标注
我们可以用相关的语音处理软件进行标注。并把标注的文件放到data/train/lab/brightnessdata/train/lab/brightnessdata/train/lab/color中。
标注.lab文件的格式如下：
4声学分析
从原始的声音文件转换为特征矢量文件：
需要创建的文件：
(1)analysis.conf
创建目录：training/
说明：配置文件，说明了特征矢量的特性
内容：
注：参数意义详见：htkbook
(1)targetlist_train.txt
创建目录：training/
说明：列出源文件和目的的文件的位置，即声音文件和特征文件
内容：
指令：Hcopy-A-D-Ctraining/analysis.conf-Straining/targetlist_train.txt
运行结果：
我们会看到：
5HMM定义
需要创建的文件：hmm_brightnesshmm_channelhmm_colorhmm_silbhmm_sile
创建目录：model/proto
说明：用来定义单词的HMM模型
内容：
hmm_brightness:
~o39
~h"brightness"
10
2
39
0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0
0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0
0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0
39
1.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.0
1.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.0
1.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.0
3
39
0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0
0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0
0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0
39
1.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.0
1.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.0
1.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.0
4
39
0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0
0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0
0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0
39
1.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.0
1.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.0
1.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.0
5
39
0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0
0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0
0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0
39
1.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.0
1.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.0
1.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.0
6
39
0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0
0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0
0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0
39
1.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.0
1.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.0
1.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.0
7
39
0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0
0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0
0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0
39
1.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.0
1.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.0
1.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.0
8
39
0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0
0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0
0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0
39
1.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.0
1.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.0
1.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.0
9
39
0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0
0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0
0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0
39
1.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.0
1.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.0
1.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.0
10
0.01.00.00.00.00.00.00.00.00.0
0.00.50.50.00.00.00.00.00.00.0
0.00.00.50.50.00.00.00.00.00.0
0.00.00.00.50.50.00.00.00.00.0
0.00.00.00.00.50.50.00.00.00.0
0.00.00.00.00.00.50.50.00.00.0
0.00.00.00.00.00.00.50.50.00.0
0.00.00.00.00.00.00.00.50.50.0
0.00.00.00.00.00.00.00.00.50.5
0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0
注：hmm_channelhmm_color同hmm_brightness，不过最上面的名字要分别换成channel和color
hmm_silb:
~o39
~h"silb"
3
2
39
0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0
0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0
0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0
39
1.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.0
1.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.0
1.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.0
3
0.01.00.0
0.00.50.5
0.00.00.0
注：hmm_sile同hmm_silb，只修改名字就好。
6HMM训练
6.1初始化
需要创建的文件：
(1)trainlist_brightness.txttrainlist_channel.txttrainlist_color.txttrainlist_silb.txttrainlist_sile.txt
创建目录：training/
说明：特征矢量文件路径
内容：
(2)hmm0目录
创建目录：model/
说明：初始化后的HMM模型存放的位置
指令：
Hinit-A-D-T1-Straining/trainlist_brightness.txt-Mmodel/hmm0-Hmodel/proto/hmm_brightness-lbrightness-Ldata/train/lab/brightnessbrightness
Hinit-A-D-T1-Straining/trainlist_channel.txt-Mmodel/hmm0-Hmodel/proto/hmm_channel-lchannel-Ldata/train/lab/channelchannel
Hinit-A-D-T1-Straining/trainlist_color.txt-Mmodel/hmm0-Hmodel/proto/hmm_color-lcolor-Ldata/train/lab/colorcolor
Hinit-A-D-T1-Straining/trainlist_silb.txt-Mmodel/hmm0-Hmodel/proto/hmm_silb-lsilb-Ldata/train/lab/brightnesssilb
Hinit-A-D-T1-Straining/trainlist_sile.txt-Mmodel/hmm0-Hmodel/proto/hmm_sile-lsile-Ldata/train/lab/brightnesssile
初始化之后我们可以再hmm0文件夹中看到：
6.2训练
需要创建的目录：hmm1hmm2hmm3
创建位置：model/
每次，HRest迭代(即当前再估计迭代中的迭代)显示在屏幕上，通过change
量度标示收敛性。一旦这个量度值不再从一个HRest迭代到下个迭代减少(绝对值)，过程就该停止了，迭代一般2-3次就可以了。
指令：
HRest-A-D-T1-Straining/trainlist_brightness.txt-Mmodel/hmm1-Hmodel/hmm0/hmm_brightness-lbrightness-Ldata/train/lab/brightnessbrightness
HRest-A-D-T1-Straining/trainlist_brightness.txt-Mmodel/hmm2-Hmodel/hmm1/hmm_brightness-lbrightness-Ldata/train/lab/brightnessbrightness
HRest-A-D-T1-Straining/trainlist_brightness.txt-Mmodel/hmm3-Hmodel/hmm2/hmm_brightness-lbrightness-Ldata/train/lab/brightnessbrightness
HRest-A-D-T1-Straining/trainlist_channel.txt-Mmodel/hmm1-Hmodel/hmm0/hmm_channel-lchannel-Ldata/train/lab/channelchannel
HRest-A-D-T1-Straining/trainlist_channel.txt-Mmodel/hmm2-Hmodel/hmm1/hmm_channel-lchannel-Ldata/train/lab/channelchannel
HRest-A-D-T1-Straining/trainlist_channel.txt-Mmodel/hmm3-Hmodel/hmm2/hmm_channel-lchannel-Ldata/train/lab/channelchannel
HRest-A-D-T1-Straining/trainlist_color.txt-Mmodel/hmm1-Hmodel/hmm0/hmm_color-lcolor-Ldata/train/lab/colorcolor
HRest-A-D-T1-Straining/trainlist_color.txt-Mmodel/hmm2-Hmodel/hmm1/hmm_color-lcolor-Ldata/train/lab/colorcolor
HRest-A-D-T1-Straining/trainlist_color.txt-Mmodel/hmm3-Hmodel/hmm2/hmm_color-lcolor-Ldata/train/lab/colorcolor
HRest-A-D-T1-Straining/trainlist_silb.txt-Mmodel/hmm1-Hmodel/hmm0/hmm_silb-lsilb-Ldata/train/lab/brightnesssilb
HRest-A-D-T1-Straining/trainlist_silb.txt-Mmodel/hmm2-Hmodel/hmm1/hmm_silb-lsilb-Ldata/train/lab/brightnesssilb
HRest-A-D-T1-Straining/trainlist_silb.txt-Mmodel/hmm3-Hmodel/hmm2/hmm_silb-lsilb-Ldata/train/lab/brightnesssilb
HRest-A-D-T1-Straining/trainlist_sile.txt-Mmodel/hmm1-Hmodel/hmm0/hmm_sile-lsile-Ldata/train/lab/brightnesssile
HRest-A-D-T1-Straining/trainlist_sile.txt-Mmodel/hmm2-Hmodel/hmm1/hmm_sile-lsile-Ldata/train/lab/brightnesssile
HRest-A-D-T1-Straining/trainlist_sile.txt-Mmodel/hmm3-Hmodel/hmm2/hmm_sile-lsile-Ldata/train/lab/brightnesssile
7.任务定义
7.1建立语法规则和字典
需要创建的文件：
(1)gram.txt
创建的目录：def
说明：在使用我们的单词模型之前，要定义识别器的基本结构(任务语法)。我们首先定义最简单的语法：开始停顿、接着简单单词(这里指brightness,channel,color)、结束停顿。
内容：
注：用括号{}括住START_SIL和END_SIL表示其可不存在或者重复多次(允许在单词之前或之后长时间的停顿，或者根本没有停顿)。括号[]括住$WORD表示零个或一次出现(如果没有单词，可能只是识别停顿)。
(2)dict.txt
创建的目录：def
说明：系统要知道HMM模型与语法变量BRIGHTNESS、CHANNEL、COLOR、START_SIL和END_SIL的对应关系。这种信息存储在文本文件中，命名为任务字典。
内容：
7.2网络
建立任务网络：
生成的文件：net.slf
命令：Hparse-A-D-T1def/gram.txtdef/net.slf
运行结果：
8识别
8.1准备测试数据
需要准备的文件：
(1)hmmlist.txt
创建的目录：test/
说明：列出了要使用的模型的名字(brightness,channel,color,silb,sile)，每个一行，最后要加一个空行。
内容：
(2)targetlist_test.txt
创建的目录：test/
内容：
命令：
Hcopy-A-D-Ctest/analysis.conf-Stest/targetlist_test.txt
8.2识别
基本方法：
需要创建的文件：
(1)result文件夹
(2)reco.mlf
创建的目录：result/
初始内容：
#!MLF!#
(3)hmmsdef.mmf
创建的目录：test
命令等同于：-Hmodel/hmm3/hmm_brightness-Hmodel/hmm3/hmm_channel-Hmodel/hmm3/hmm_color-Hmodel/hmm_silb-Hmodel/hmm3/hmm_sile
内容：hmm3中的所有文件的内容一起粘贴。
注意：只保留一个"~O"
命令：
Hvite-A-D-T1-Htest/hmmsdef.mmf-iresult/reco.mlf-wdef/net.slfdef/dict.txttest/hmmlist.txtdata/test/mfcc/brightness/brightness1.mfcc
结果会在reco.mlf中显示：
交互方式：
需要创建的文件：
directin.conf
创建的目录：test
说明：是Hvite的配置文件，允许使用直接音频输入，为了允许从输入信号中直接提取声学系数，这个文件必须包含前面训练数据使用的声学分析配置参数。
内容：
指令：
Hvite-A-D-T1-Ctest/directin.conf-g-Htest/hmmsedf.mmf-wdef/net.mlfdef/dict.txttest/hmmlist.txt
9性能测试
9.1主标签文件
在性能评测之前，我们需要创建两个文件，命名为主标签文件，扩展名是.mlf：
·第一个文件包含整个训练集的正确副本，即是通过手工标注的副本。把ref.mlf记作参考副本。
·第二个文件包含整个测试集的识别副本，即识别器产生的假设副本。把reco.mlf记为识别副本。
通过比较每项数据的参考副本和识别假设，进行性能评测。
内容：
ref.mlf
需要创建的文件：testlist.txt
说明：测试路径
内容：
命令：
Hvite-A-D-T1-Stest/testlist.txt-Htest/hmmsdef.mmf-iresult/reco.mlf-wdef/net.slfdef/dict.txttest/hmmlist.txt
运行之后会看到：
reco.mlf中：
9.2错误率
需要创建的文件：
labellist.txt
说明：出现在副本文件中的标签列表
创建的目录：result
内容：
results.txt
创建的目录：result
说明：存放错误率结果
命令：
HResults-A-D-T1-e???sil -
Iresult/ref.mlfresult/labellist.txtresult/reco.mlf>result/results.txt
最后显示结果为：
注：由于选取的数据集很小只有9个词，非常有限，所以识别率是100%。
第一行(SENT)给出句子的识别率(%Correct=100.00)，第二行(WORD)给出的是单词的识别率(%Corr=100.00)。上图中，这两个比率是相同的，这是因为我们的任务语法仅使用一个单词(除了停顿之外)作为句子。这是孤立词识别任务。这里只要考虑第一行(SENT)就够了。H=9给出的是测试数据被正确识别的数量，S=0，表示识别相反的数量。N=0表示测试数据总数。
10总结
经过了几天的学习和测试，终于完成了基于HTK工具包进行孤立词识别的工作，掌握了孤立词识别的基本使用方法，具体的细节参数使用在日后的工作中还需要再斟酌。
