在下述的內(nèi)容中，小編將會(huì)對(duì)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的相關(guān)消息予以報(bào)道，如果語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)是您想要了解的焦點(diǎn)之一，不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。

一、什么是語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)

語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，也被稱(chēng)為自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別(Automatic Speech Recognition，ASR)，其目標(biāo)是將人類(lèi)的語(yǔ)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(shuō)話(huà)人識(shí)別及說(shuō)話(huà)人確認(rèn)不同，后者嘗試識(shí)別或確認(rèn)發(fā)出語(yǔ)音的說(shuō)話(huà)人而非其中所包含的詞匯內(nèi)容。

語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)屬于人工智能方向的一個(gè)重要分支，涉及許多學(xué)科，如信號(hào)處理、計(jì)算機(jī)科學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、聲學(xué)、生理學(xué)、心理學(xué)等，是人機(jī)自然交互技術(shù)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。語(yǔ)音識(shí)別較語(yǔ)音合成而言，技術(shù)上要復(fù)雜，但應(yīng)用卻更加廣泛。語(yǔ)音識(shí)別ASR的最大優(yōu)勢(shì)在于使得人機(jī)用戶(hù)界面更加自然和容易使用。

語(yǔ)音識(shí)別是涉及心理學(xué)、生理學(xué)、聲學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、信息理論、信號(hào)處理、計(jì)算機(jī)科學(xué)、模式識(shí)別等多個(gè)學(xué)科的交叉學(xué)科，具有廣闊的應(yīng)用前景，如語(yǔ)音檢索、命令控制、自動(dòng)客戶(hù)服務(wù)、機(jī)器自動(dòng)翻譯等。當(dāng)今信息社會(huì)的高速發(fā)展迫切需要性能優(yōu)越的，能滿(mǎn)足各種不同需求的自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)。但是，這樣的目標(biāo)面臨著諸多困難，如：①語(yǔ)音信號(hào)會(huì)受 到上下文的影響而發(fā)生變化;②發(fā)音人以及口音的不同會(huì)導(dǎo)致語(yǔ)音特征在參數(shù)空間分布的不同;③同一發(fā)音人心理和生理變化帶來(lái)的語(yǔ)音變化;④不同的發(fā)音方式和習(xí)慣引起的省略、連讀等多變的語(yǔ)音現(xiàn)象;⑤環(huán)境和信道等因素造成的語(yǔ)音信號(hào)失真問(wèn)題。

對(duì)于自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別的探索，實(shí)際是早于計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)的，早期的聲碼器可以看作是語(yǔ)音合成和識(shí)別技術(shù)的雛形，20世紀(jì)20年代出現(xiàn)的“Radio Rex”玩具狗也許是人類(lèi)歷史上最早的語(yǔ)音識(shí)別機(jī)?，F(xiàn)代自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)可以追溯到上世紀(jì)50年代貝爾實(shí)驗(yàn)室的 研究員使用模擬元器件，提取分析元音的共振峰信息，實(shí)現(xiàn)了十個(gè)英文孤立數(shù)字的識(shí)別功能。到了50年代末，統(tǒng)計(jì)語(yǔ)法的概念被倫敦大學(xué)學(xué)院的研究者首次加入到語(yǔ)音識(shí)別中(Fry，1959)，具有識(shí)別輔音和元音音素功能的識(shí)別器問(wèn)世。在同一時(shí)期，用于特定環(huán)境中面向非特定人10個(gè)元音的音紊識(shí)別器也在麻省理工大學(xué)的林肯實(shí)驗(yàn)室被研制出來(lái)。概率在不確定性數(shù)據(jù)管理中扮演重要角色，但多重概率的出現(xiàn)也極大的加大了數(shù)據(jù)處理的繁雜度。

二、語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)包含哪些部分

(1)語(yǔ)音輸入的預(yù)處理模塊

對(duì)輸入的原始語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行處理，濾除掉其中的不重要信息以及背景噪聲，并進(jìn)行語(yǔ)音信號(hào)的端點(diǎn)檢測(cè)(也就是找出語(yǔ)音信號(hào)的始末)、語(yǔ)音分幀(可以近似理解為，一段語(yǔ)音就像是一段視頻，由許多幀的有序畫(huà)面構(gòu)成，可以將語(yǔ)音信號(hào)切割為單個(gè)的“畫(huà)面”進(jìn)行分析)等處理。

(2)特征提取

在去除語(yǔ)音信號(hào)中對(duì)于語(yǔ)音識(shí)別無(wú)用的冗余信息后，保留能夠反映語(yǔ)音本質(zhì)特征的信息進(jìn)行處理，并用一定的形式表示出來(lái)。也就是提取出反映語(yǔ)音信號(hào)特征的關(guān)鍵特征參數(shù)形成特征矢量序列，以便用于后續(xù)處理。

(3)聲學(xué)模型訓(xùn)練

聲學(xué)模型可以理解為是對(duì)聲音的建模，能夠把語(yǔ)音輸入轉(zhuǎn)換成聲學(xué)表示的輸出，準(zhǔn)確的說(shuō)，是給出語(yǔ)音屬于某個(gè)聲學(xué)符號(hào)的概率。根據(jù)訓(xùn)練語(yǔ)音庫(kù)的特征參數(shù)訓(xùn)練出聲學(xué)模型參數(shù)。在識(shí)別時(shí)可以將待識(shí)別的語(yǔ)音的特征參數(shù)與聲學(xué)模型進(jìn)行匹配，得到識(shí)別結(jié)果。目前的主流語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)多采用隱馬爾可夫模型HMM進(jìn)行聲學(xué)模型建模。

(4)語(yǔ)言模型訓(xùn)練

語(yǔ)言模型是用來(lái)計(jì)算一個(gè)句子出現(xiàn)概率的模型，簡(jiǎn)單地說(shuō)，就是計(jì)算一個(gè)句子在語(yǔ)法上是否正確的概率。因?yàn)榫渥拥臉?gòu)造往往是規(guī)律的，前面出現(xiàn)的詞經(jīng)常預(yù)示了后方可能出現(xiàn)的詞語(yǔ)。它主要用于決定哪個(gè)詞序列的可能性更大，或者在出現(xiàn)了幾個(gè)詞的時(shí)候預(yù)測(cè)下一個(gè)即將出現(xiàn)的詞語(yǔ)。它定義了哪些詞能跟在上一個(gè)已經(jīng)識(shí)別的詞的后面(匹配是一個(gè)順序的處理過(guò)程)，這樣就可以為匹配過(guò)程排除一些不可能的單詞。

語(yǔ)言建模能夠有效的結(jié)合漢語(yǔ)語(yǔ)法和語(yǔ)義的知識(shí)，描述詞之間的內(nèi)在關(guān)系，從而提高識(shí)別率，減少搜索范圍。對(duì)訓(xùn)練文本數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行語(yǔ)法、語(yǔ)義分析，經(jīng)過(guò)基于統(tǒng)計(jì)模型訓(xùn)練得到語(yǔ)言模型。

(5)語(yǔ)音解碼和搜索算法

解碼器是指語(yǔ)音技術(shù)中的識(shí)別過(guò)程。針對(duì)輸入的語(yǔ)音信號(hào)，根據(jù)己經(jīng)訓(xùn)練好的HMM聲學(xué)模型、語(yǔ)言模型及字典建立一個(gè)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)搜索算法在該網(wǎng)絡(luò)中尋找最佳的一條路徑，這個(gè)路徑就是能夠以最大概率輸出該語(yǔ)音信號(hào)的詞串，這樣就確定這個(gè)語(yǔ)音樣本所包含的文字了。所以，解碼操作即指搜索算法，即在解碼端通過(guò)搜索技術(shù)尋找最優(yōu)詞串的方法。

以上便是小編此次帶來(lái)的有關(guān)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的全部?jī)?nèi)容，十分感謝大家的耐心閱讀，想要了解更多相關(guān)內(nèi)容，或者更多精彩內(nèi)容，請(qǐng)一定關(guān)注我們網(wǎng)站哦。