語音識別技術(shù)的發(fā)展
本文中,小編將對語音識別技術(shù)予以介紹,如果你想對它的詳細(xì)情況有所認(rèn)識,或者想要增進(jìn)對它的了解程度,不妨請看以下內(nèi)容哦。
一、語音識別技術(shù)的發(fā)展
(一)國外研究
從開始研究語音識別技術(shù)至今,語音識別技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)有半個多世紀(jì)的歷史。語音識別技術(shù)研究的開端,是Davis等人研究的Audry系統(tǒng),它是當(dāng)時第一個可以獲取幾個英文字母的系統(tǒng)。到了20世紀(jì)60年代,伴隨計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,語音識別技術(shù)也得以進(jìn)步,動態(tài)規(guī)劃和線性預(yù)測分析技術(shù)解決了語音識別中最為重要的問題——語音信號產(chǎn)生的模型問題;70年代,語音識別技術(shù)有了重大突破,動態(tài)時間規(guī)整技術(shù)(DTW)基本成熟,使語音變得可以等長,另外,矢量量化(VQ)和隱馬爾科夫模型理論(HMM)也不斷完善,為之后語音識別的發(fā)展做了鋪墊;80年代對語音識別的研究更為徹底,各種語音識別算法被提出,其中的突出成就包括HMM模型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN);進(jìn)入90年代后,語音識別技術(shù)開始應(yīng)用于全球市場,許多著名科技互聯(lián)網(wǎng)公司, 如IBM,Apple等,都為語音識別技術(shù)的開發(fā)和研究投入巨資;到了 21 世紀(jì),語音識別技術(shù)研究重點(diǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)榧磁d口語和自然對話以及多種語種的同聲翻譯。
(二)國內(nèi)研究
國內(nèi)關(guān)于語音識別技術(shù)的研究與探索從20 世紀(jì)80 年代開始,取得了許多成果并且發(fā)展飛速。例如:清華大學(xué)研發(fā)的語音識別技術(shù)以1183 個單音節(jié)作為識別基元,并對其音節(jié)進(jìn)行分解,最后進(jìn)行識別,使三字詞和四字詞的準(zhǔn)確率高達(dá)98%;中科院采用連續(xù)密度的HMM,整個系統(tǒng)的識別率達(dá)到89.5%,聲調(diào)和詞語的識別率分別是 99.5%和95%。目 前,我國的語音識別技術(shù)已經(jīng)和國際上的超級大國實(shí)力相當(dāng), 其綜合錯誤率可控制在10%以內(nèi)。
清華大學(xué)電子工程系語音技術(shù)與專用芯片設(shè)計課題組,研發(fā)的非特定人漢語數(shù)碼串連續(xù)語音識別系統(tǒng)的識別精度,達(dá)到94.8%(不定長數(shù)字串)和96.8%(定長數(shù)字串)。在有5%的拒識率情況下,系統(tǒng)識別率可以達(dá)到96.9%(不定長數(shù)字串)和98.7%(定長數(shù)字串),這是目前國際最好的識別結(jié)果之一,其性能已經(jīng)接近實(shí)用水平。研發(fā)的5000詞郵包校核非特定人連續(xù)語音識別系統(tǒng)的識別率達(dá)到98.73%,前三選識別率達(dá)99.96%;并且可以識別普通話與四川話兩種語言,達(dá)到實(shí)用要求。
中科院自動化所及其所屬模式科技(Pattek)公司2002年發(fā)布了他們共同推出的面向不同計算平臺和應(yīng)用的“天語”中文語音系列產(chǎn)品——PattekASR,結(jié)束了中文語音識別產(chǎn)品自1998年以來一直由國外公司壟斷的歷史。
2018年,科大訊飛提出深度全序列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DFCNN),使用大量的卷積直接對整句語音信號進(jìn)行建模。同年,阿里提出LFR-DFSMN模型,將低幀率算法和DFSMN算法進(jìn)行融合,語音識別錯誤率相比上一代技術(shù)降低20%,解碼速度提升3倍。2019年,百度提出了流式多級的截斷注意力模型SMLTA,該模型在LSTM和CTC的基礎(chǔ)上引入了注意力機(jī)制來獲取更大范圍和更有層次的上下文信息。在線語音識別率上,該模型比百度上一代DeepPeak2模型提升相對15%的性能。 2021年,科大訊飛提出“語音識別方法及系統(tǒng)”專利,通過“靜態(tài)+動態(tài)”網(wǎng)絡(luò)空間實(shí)時融合路徑解碼尋優(yōu)算法解決了面向多領(lǐng)域、多用戶、多場景下識別效果差、反應(yīng)速度慢、系統(tǒng)構(gòu)建時間長等技術(shù)問題,顯著地提升了語音識別效果。
二、語音識別技術(shù)的挑戰(zhàn)
1.噪音干擾:現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的噪音是影響語音識別準(zhǔn)確性的重要因素。許多語音識別系統(tǒng)在安靜的環(huán)境下表現(xiàn)良好,但在嘈雜環(huán)境中性能下降嚴(yán)重。為解決這個問題,研究人員正嘗試開發(fā)出更具魯棒性的語音識別算法,以提高在嘈雜環(huán)境中的性能。
2.口音和語速差異:不同地區(qū)的人有不同的口音和語速,這增加了語音識別的難度。系統(tǒng)需要對各種口音和語速進(jìn)行訓(xùn)練,以保證對不同用戶的語音都能進(jìn)行準(zhǔn)確識別。此外,一些研究人員正嘗試?yán)脽o監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)來提高語音識別系統(tǒng)的性能。
3.隱私和安全:隨著語音識別技術(shù)的廣泛應(yīng)用,隱私保護(hù)問題變得越來越重要。用戶擔(dān)心他們的語音數(shù)據(jù)會被濫用或泄露,因此需要有效的隱私保護(hù)策略來消除用戶的顧慮。
三、語音識別技術(shù)的機(jī)遇
1.智能助手:語音識別技術(shù)是智能助手的的關(guān)鍵技術(shù)之一。智能助手能夠理解用戶的聲音指令,并執(zhí)行相應(yīng)的操作,如播放音樂、發(fā)送信息、查詢天氣等。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,智能助手的應(yīng)用場景也將越來越廣泛。
2.智能家居:語音識別技術(shù)還可以應(yīng)用于智能家居領(lǐng)域,例如智能音響、智能電視等。用戶可以通過語音指令控制家電的開關(guān)、調(diào)節(jié)音量等。這種技術(shù)為用戶提供了更加便利的生活方式,同時也為智能家居產(chǎn)業(yè)帶來了新的發(fā)展機(jī)遇。
3.醫(yī)療領(lǐng)域:在醫(yī)療領(lǐng)域,語音識別技術(shù)被廣泛應(yīng)用于疾病診斷、藥物推薦等。醫(yī)生可以通過語音輸入患者的癥狀和病史,從而更準(zhǔn)確地診斷病情并開具處方。此外,語音識別技術(shù)還可以用于遠(yuǎn)程醫(yī)療和健康監(jiān)測等方面,為醫(yī)療行業(yè)帶來了新的發(fā)展機(jī)遇。
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