在人際交往中，言語是最自然并且最直接的方式之一。隨著技術(shù)的進步，越來越多的人們也期望計算機能夠具備與人進行言語溝通的能力，因此，語音識別這一技術(shù)也越來越受到關(guān)注。尤其，隨著深度學習技術(shù)應用在語音識別技術(shù)中，使得語音識別的性能得到了顯著提升，也使得語音識別技術(shù)的普及成為了現(xiàn)實。

語音識別技術(shù)

自動語音識別技術(shù)，簡單來說其實就是利用計算機將語音信號自動轉(zhuǎn)換為文本的一項技術(shù)。這項技術(shù)同時也是機器理解人類言語的第一個也是很重要的一個過程。

語音識別是一門交叉學科，所涉及的領(lǐng)域有信號處理、模式識別、概率論和信息論、發(fā)聲機理和聽覺機理、人工智能等等，甚至還涉及到人的體態(tài)語言(如人民在說話時的表情手勢等行為動作可幫助對方理解)。其應用領(lǐng)域也非常廣，例如相對于鍵盤輸入方法的語音輸入系統(tǒng)、可用于工業(yè)控制的語音控制系統(tǒng)及服務領(lǐng)域的智能對話查詢系統(tǒng)，在信息高度化的今天，語音識別技術(shù)及其應用已成為信息社會不可或缺的重要組成部分。

語音識別技術(shù)的發(fā)展歷史

語音識別技術(shù)的研究開始二十世紀50年代。1952年，AT&Tbell實驗室的Davis等人成功研制出了世界上第一個能識別十個英文數(shù)字發(fā)音的實驗系統(tǒng)：Audry系統(tǒng)。

60年代計算機的應用推動了語音識別技術(shù)的發(fā)展，提出兩大重要研究成果：動態(tài)規(guī)劃(Dynamic Planning， DP)和線性預測分析(Linear Predict， LP)，其中后者較好的解決了語音信號產(chǎn)生模型的問題，對語音識別技術(shù)的發(fā)展產(chǎn)生了深遠影響。

70年代，語音識別領(lǐng)域取得突破性進展。線性預測編碼技術(shù)(Linear Predict Coding， LPC)被Itakura成功應用于語音識別;Sakoe和Chiba將動態(tài)規(guī)劃的思想應用到語音識別并提出動態(tài)時間規(guī)整算法，有效的解決了語音信號的特征提取和不等長語音匹配問題;同時提出了矢量量化(VQ)和隱馬爾可夫模型(HMM)理論。在同一時期，統(tǒng)計方法開始被用來解決語音識別的關(guān)鍵問題，這為接下來的非特定人大詞匯量連續(xù)語音識別技術(shù)走向成熟奠定了重要的基礎(chǔ)。

80年代，連續(xù)語音識別成為語音識別的研究重點之一。Meyers和Rabiner研究出多級動態(tài)規(guī)劃語音識別算法(Level Building，LB)這一連續(xù)語音識別算法。80年代另一個重要的發(fā)展是概率統(tǒng)計方法成為語音識別研究方法的主流，其顯著特征是HMM模型在語音識別中的成功應用。1988年，美國卡內(nèi)基-梅隆大學(CMU)用VQ/HMM方法實現(xiàn)了997詞的非特定人連續(xù)語音識別系統(tǒng)SPHINX。在這一時期，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語音識別中也得到成功應用。

進入90年代后，隨著多媒體時代的來臨，迫切要求語音識別系統(tǒng)從實驗走向?qū)嵱?，許多發(fā)達國家如美國、日本、韓國以及IBM、Apple、AT&T、NTT等著名公司都為語音識別系統(tǒng)實用化的開發(fā)研究投以巨資。最具代表性的是IBM的ViaVoice和Dragon公司的Dragon Dectate系統(tǒng)。這些系統(tǒng)具有說話人自適應能力，新用戶不需要對全部詞匯進行訓練便可在使用中不斷提高識別率。

當前，美國在非特定人大詞匯表連續(xù)語音隱馬爾可夫模型識別方面起主導作用，而日本則在大詞匯表連續(xù)語音神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別、模擬人工智能進行語音后處理方面處于主導地位。

我國在七十年代末就開始了語音技術(shù)的研究，但在很長一段時間內(nèi)，都處于緩慢發(fā)展的階段。直到八十年代后期，國內(nèi)許多單位紛紛投入到這項研究工作中去，其中有中科院聲學所，自動化所，清華大學，四川大學和西北工業(yè)大學等科研機構(gòu)和高等院校，大多數(shù)研究者致力于語音識別的基礎(chǔ)理論研究工作、模型及算法的研究和改進。但由于起步晚、基礎(chǔ)薄弱，計算機水平不發(fā)達，導致在整個八十年代，我國在語音識別研究方面并沒有形成自己的特色，更沒有取得顯著的成果和開發(fā)出大型性能優(yōu)良的實驗系統(tǒng)。

但進入九十年代后，我國語音識別研究的步伐就逐漸緊追國際先進水平了，在“八五”、“九五”國家科技攻關(guān)計劃、國家自然科學基金、國家863計劃的支持下，我國在中文語音技術(shù)的基礎(chǔ)研究方面也取得了一系列成果。

在語音合成技術(shù)方面，中國科大訊飛公司已具有國際上最領(lǐng)先的核心技術(shù);中科院聲學所也在長期積累的基礎(chǔ)上，研究開發(fā)出頗具特色的產(chǎn)品：在語音識別技術(shù)方面，中科院自動化所具有相當?shù)募夹g(shù)優(yōu)勢：社科院語言所在漢語言學及實驗語言科學方面同樣具有深厚的積累。但是，這些成果并沒有得到很好的應用，沒有轉(zhuǎn)化成產(chǎn)業(yè);相反，中文語音技術(shù)在技術(shù)、人才、市場等方面正面臨著來自國際競爭環(huán)境中越來越嚴峻的挑戰(zhàn)和壓力。

語音識別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

主要包括語音信號的采樣和預處理部分、特征參數(shù)提取部分、語音識別核心部分以及語音識別后處理部分，圖中給出了語音識別系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。

語音識別的過程是一個模式識別匹配的過程。在這個過程中，首先要根據(jù)人的語音特點建立語音模型，對輸入的語音信號進行分析，并抽取所需的特征，在此基礎(chǔ)上建立語音識別所需的模式。而在識別過程中要根據(jù)語音識別的整體模型，將輸入的語音信號的特征與已經(jīng)存在的語音模式進行比較，根據(jù)一定的搜索和匹配策略，找出一系列最優(yōu)的與輸入的語音相匹配的模式。然后，根據(jù)此模式號的定義，通過查表就可以給出計算機的識別結(jié)果。

語音識別系統(tǒng)的分類

根據(jù)識別的對象不同，語音識別任務大體可分為三類，即孤立詞識別(isolated word recognition)，關(guān)鍵詞識別(或稱關(guān)鍵詞檢出，keyword spotting)和連續(xù)語音識別。

孤立詞識別的任務是識別事先已知的孤立的詞，如“開機”、“關(guān)機”等;連續(xù)語音識別的任務則是識別任意的連續(xù)語音，如一個句子或一段話;連續(xù)語音流中的關(guān)鍵詞檢測針對的是連續(xù)語音，但它并不識別全部文字，而只是檢測已知的若干關(guān)鍵詞在何處出現(xiàn)，如在一段話中檢測“計算機”、“世界”這兩個詞。

根據(jù)針對的發(fā)音人，可以把語音識別技術(shù)分為特定人語音識別和非特定人語音識別，前者只能識別一個或幾個人的語音，而后者則可以被任何人使用。顯然，非特定人語音識別系統(tǒng)更符合實際需要，但它要比針對特定人的識別困難得多。

另外，根據(jù)語音設(shè)備和通道，可以分為桌面(PC)語音識別、電話語音識別和嵌入式設(shè)備(手機、PDA等)語音識別。不同的采集通道會使人的發(fā)音的聲學特性發(fā)生變形，因此需要構(gòu)造各自的識別系統(tǒng)。

語音識別技術(shù)類型

目前具有代表性的語音識別技術(shù)主要有動態(tài)時間規(guī)整技術(shù)(DTW)、隱馬爾可夫模型(HMM)、矢量量化(VQ)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、支持向量機(SVM)等技術(shù)方法。

動態(tài)時間規(guī)整算法(DynamicTime Warping，DTW)

是在非特定人語音識別中一種簡單有效的方法，該算法基于動態(tài)規(guī)劃的思想，解決了發(fā)音長短不一的模板匹配問題，是語音識別技術(shù)中出現(xiàn)較早、較常用的一種算法。在應用DTW算法進行語音識別時，就是將已經(jīng)預處理和分幀過的語音測試信號和參考語音模板進行比較以獲取他們之間的相似度，按照某種距離測度得出兩模板間的相似程度并選擇最佳路徑。

語音識別系統(tǒng)是一種通過捕捉語音信號后對其進行分析和處理的技術(shù)。它主要依賴于模式匹配、統(tǒng)計建模和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法來進行語音識別操作。語音識別系統(tǒng)本質(zhì)上是一種模式識別系統(tǒng)，包括特征提取、模式匹配、參考模式庫等三個基本單元。它的基本結(jié)構(gòu)是先將輸入的語音進行預處理，然后提取語音的特征，在此基礎(chǔ)上建立語音識別所需的模板。然后根據(jù)此模板的定義，通過查表就可以給出計算機的識別結(jié)果。顯然，這種最優(yōu)的結(jié)果與特征的選擇、語音模型的好壞、模板是否準確都有直接的關(guān)系。

語音識別技術(shù)的應用可以分為兩個發(fā)展方向：大詞匯量連續(xù)語音識別系統(tǒng)，主要應用于計算機的聽寫機，以及與電話網(wǎng)或者互聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合的語音信息查詢服務系統(tǒng);另外一個重要的發(fā)展方向是小型化、便攜式語音產(chǎn)品的應用，如無線手機上的撥號、汽車設(shè)備的語音控制、智能玩具、家電遙控等方面。

以下是語音識別系統(tǒng)的五個部分：

1. 前端聲學處理：這一部分主要負責捕獲原始語音信號，并進行初步處理，如預加重、分幀、加窗、端點檢測等。

2. 特征提?。涸趯⒄Z音信號數(shù)字化之后，這一部分負責提取語音的特征，例如梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)或線性預測編碼(LPC)等。

3. 聲學模型：聲學模型負責將提取的特征向量與語音單元(如音素、詞等)進行匹配。它通?；诮y(tǒng)計學習方法(如隱馬爾可夫模型HMM或深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN)進行訓練。

4. 語言模型：語言模型負責根據(jù)語法規(guī)則和語言知識進行翻譯操作。它通常基于統(tǒng)計語言模型(如n-gram或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN)進行訓練，以預測可能的詞序列。

5. 解碼器：解碼器負責對聲學模型和語言模型的輸出進行解碼，生成最終的識別結(jié)果。它通常采用動態(tài)規(guī)劃算法(如Viterbi算法)進行最佳路徑搜索。

這些部分協(xié)同工作，共同完成語音識別任務。在實際應用中，根據(jù)不同的需求和場景，可以選擇不同的技術(shù)方法和模型結(jié)構(gòu)，以提高語音識別的準確率和性能。

語音識別系統(tǒng)的原理主要是通過將輸入的語音信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號，然后利用各種算法和模型進行分析和識別，最終將其轉(zhuǎn)化為相應的文字或命令。

整個語音識別過程可以分為以下幾個步驟：

采集語音信號：使用麥克風或其他音頻設(shè)備采集語音信號，并將其轉(zhuǎn)化為模擬電信號。

預處理：對采集到的模擬電信號進行預處理，例如去除噪音、降低回聲等，以提高后續(xù)識別的準確性。

采樣和量化：將預處理后的模擬電信號進行采樣和量化處理，將其轉(zhuǎn)化為離散的數(shù)字信號。采樣是指以固定的時間間隔對模擬信號進行采集，而量化是將每個采樣點的信號強度量化為一個離散值。

特征提?。簭臄?shù)字信號中提取出一系列特征，用于描述語音的頻譜特性。常用的特征包括梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)、線性預測編碼(LPC)等。

聲學模型：將提取到的特征輸入到聲學模型中，聲學模型是一種統(tǒng)計模型，通常基于隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)或深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Network, DNN)，用于對輸入的特征序列進行識別，并輸出對應的文字或命令。

解碼和后處理：根據(jù)聲學模型輸出的概率分布，采用解碼算法(如維特比算法)確定最有可能的識別結(jié)果。在得到識別結(jié)果后，還可以進行語言模型的匹配和后處理操作，進一步提高識別的準確性。