語音識別技術(shù)，也被稱為自動語音識別(Automatic Speech Recognition，ASR)，其目標(biāo)是將人類的語音中的詞匯內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可讀的輸入，例如按鍵、二進(jìn)制編碼或者字符序列。與說話人識別及說話人確認(rèn)不同，后者嘗試識別或確認(rèn)發(fā)出語音的說話人而非其中所包含的詞匯內(nèi)容。2019年8月17日，北京互聯(lián)網(wǎng)法院發(fā)布《互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)司法應(yīng)用白皮書》，該《白皮書》闡述了十大典型技術(shù)應(yīng)用，其中包括語音識別技術(shù)。

完整的語音芯片識別系統(tǒng)涵蓋了很多技術(shù)，成熟的語音識別技術(shù)，幾乎改變了互聯(lián)網(wǎng)和人機(jī)交互的方式，語音識別技術(shù)的發(fā)展速度也是迅速的，幾乎每年都會有新的驚喜出現(xiàn)，那么完整的語音識別系統(tǒng)到底包含哪些技術(shù)呢?

完整的語音識別系統(tǒng)包含哪些技術(shù)

一、信號處理技術(shù)

對語音信號進(jìn)行分析處理，通過靜音處理、噪音處理、語音增強(qiáng)等方法，消除外部環(huán)境對語音的影響，去除多余信息。

二、聲學(xué)特征提取技術(shù)

接收信號處理后等到的有效信號，對波形進(jìn)行聲學(xué)特征提取，提取關(guān)鍵信息和表達(dá)語言含義的特征信息。

三、聲學(xué)模型處理技術(shù)

聲學(xué)模型是語音識別技術(shù)中最關(guān)鍵的部分，它可以提取語音特征矢量序列，計(jì)算發(fā)音模板的距離，生成聲學(xué)模型分?jǐn)?shù)。

四、語音模型技術(shù)

語音模型對語音識別技術(shù)也非常的重要，通常采用的是統(tǒng)計(jì)語法的語音模型、語義和語法結(jié)構(gòu)命令語言模型為主，對語法和語義進(jìn)行分析，減少搜索空間，提高系統(tǒng)識別率。語音識別技術(shù)是將聲音轉(zhuǎn)化成文字的一種技術(shù)，類似于人類的耳朵，擁有聽懂他人說話的內(nèi)容并將其轉(zhuǎn)換成可以辨識的內(nèi)容的能力。

不妨設(shè)想一個場景，當(dāng)你加完班回到家中，疲憊地躺在沙發(fā)上，隨口一句“打開電視”，沙發(fā)前的電視按命令開啟，然后一個溫柔的聲音問候你，“今天想看什么類型的電影?”或者主動向你推薦目前流行的一些影片。

這些都是語音識別所能夠處理的場景，雖然看似科幻，但是實(shí)際上這些場景已經(jīng)不再是以往人們的設(shè)想，正在悄悄地走進(jìn)你我的生活。

2018 年，谷歌在開發(fā)者大會上演示了一個預(yù)約理發(fā)店的聊天機(jī)器人，語氣惟妙惟肖，表現(xiàn)相當(dāng)令人驚艷。相信很多讀者都接到過人工智能的推銷電話，不去仔細(xì)分辨的話，根本不知道電話那頭只是一個能夠做出語音處理的聊天機(jī)器人程序。

“語音轉(zhuǎn)換”“人機(jī)對話”“機(jī)器人客服”是語音識別應(yīng)用廣泛的三部分，也是商業(yè)價值較高的一些方向。此外，還有看圖說話等一些帶有娛樂性質(zhì)的應(yīng)用。這些統(tǒng)統(tǒng)是語音識別技術(shù)的應(yīng)用。

語音識別通常稱為自動語音識別(Automatic Speech Recognition，ASR)，主要是將人類語音中的詞匯內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可讀的輸入，一般都是可以理解的文本內(nèi)容，也有可能是二進(jìn)制編碼或者字符序列。

語音識別是一項(xiàng)融合多學(xué)科知識的前沿技術(shù)，覆蓋了數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)、聲學(xué)與語言學(xué)、計(jì)算機(jī)與人工智能等基礎(chǔ)學(xué)科和前沿學(xué)科，是人機(jī)自然交互技術(shù)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。但是，語音識別自誕生以來的半個多世紀(jì)，一直沒有在實(shí)際應(yīng)用過程得到普遍認(rèn)可。一方面，語音識別技術(shù)存在缺陷，其識別精度和速度都達(dá)不到實(shí)際應(yīng)用的要求;另一方面，業(yè)界對語音識別的期望過高，實(shí)際上語音識別與鍵盤、鼠標(biāo)或觸摸屏等應(yīng)該是融合關(guān)系，而非替代關(guān)系。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)自 2015 年興起之后，已經(jīng)取得了長足進(jìn)步。語音識別的精度和速度取決于實(shí)際應(yīng)用環(huán)境，但在安靜環(huán)境、標(biāo)準(zhǔn)口音、常見詞匯場景下的語音識別率已經(jīng)超過95%，意味著具備了與人類相仿的語言識別能力，而這也是語音識別技術(shù)當(dāng)前發(fā)展比較火熱的原因。

隨著技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)在口音、方言、噪聲等場景下的語音識別也達(dá)到了可用狀態(tài)，特別是遠(yuǎn)場語音識別已經(jīng)隨著智能音箱的興起，成為全球消費(fèi)電子領(lǐng)域應(yīng)用最成功的技術(shù)之一。由于語音交互提供了更自然、更便利、更高效的溝通形式，因此語音必定成為未來主要的人機(jī)互動接口之一。

當(dāng)然，當(dāng)前技術(shù)還存在很多不足，如對于強(qiáng)噪聲、超遠(yuǎn)場、強(qiáng)干擾、多語種、大詞匯等場景下的語音識別還需要很大的提升;另外，多人語音識別和離線語音識別也是當(dāng)前需要重點(diǎn)解決的問題。雖然語音識別還無法做到無限制領(lǐng)域、無限制人群的應(yīng)用，但是至少從應(yīng)用實(shí)踐中我們看到了一些希望。當(dāng)然，實(shí)際上自然語言處理并不限于上文所說的這些，隨著人們對深度學(xué)習(xí)的了解，更多應(yīng)用正在不停地開發(fā)出來，相信讀者會親眼見證這一切的發(fā)生。

1993~2009年，語音識別一直處于高斯混合-隱馬爾科夫(GMM-HMM)時代，語音識別率提升緩慢，尤其是 2000~2009 年，語音識別率基本處于停滯狀態(tài);

2009年，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)的興起，語音識別框架變?yōu)檠h(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-隱馬爾科夫(DNN-HMM)，并且使得語音識別進(jìn)入了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)時代，語音識別精準(zhǔn)率得到了顯著提升;

2015年以后，由于“端到端”技術(shù)興起，語音識別進(jìn)入了百花齊放時代，語音界都在訓(xùn)練更深、更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，同時利用端到端技術(shù)進(jìn)一步大幅提升了語音識別的性能，直到 2017 年，微軟在 Switchboard 上達(dá)到詞錯誤率 5.1%，從而讓語音識別的準(zhǔn)確性首次超越了人類，當(dāng)然這是在一定限定條件下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，還不具有普遍代表性。

1) 高斯混合-隱馬爾科夫時代

20 世紀(jì) 70 年代，語音識別主要集中在小詞匯量、孤立詞識別方面，使用的方法也主要是簡單的模板匹配方法，即首先提取語音信號的特征構(gòu)建參數(shù)模板，然后將測試語音與參考模板參數(shù)一一進(jìn)行比較和匹配，取距離最近的樣本所對應(yīng)的詞標(biāo)注為該語音信號的發(fā)音。

該方法對解決孤立詞識別是有效的，但對于大詞匯量、非特定人的連續(xù)語音識別就無能為力。因此，進(jìn)入 80 年代后，研究思路發(fā)生了重大變化，從傳統(tǒng)的基于模板匹配的技術(shù)思路開始轉(zhuǎn)向基于統(tǒng)計(jì)模型(HMM)的技術(shù)思路。

HMM 的理論基礎(chǔ)在 1970 年前后就已經(jīng)由 Baum 等人建立起來，隨后由 CMU 的 Baker 和 IBM 的 Jelinek 等人將其應(yīng)用到語音識別中。語音識別技術(shù)主要包括語音信號處理、聲學(xué)模型、語言模型和解碼器四大部分。其中，語音信號處理用于對原始語音數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;聲學(xué)模型利用高斯混合模型、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法建立音素到聲學(xué)特征的映射關(guān)系;語言模型則用于根據(jù)語法規(guī)則預(yù)測出可能的單詞序列;解碼器則根據(jù)聲學(xué)模型和語言模型的結(jié)果，對單詞序列進(jìn)行后處理得到最終文本。