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(jìn)步，越來越多的人們也期望計(jì)算機(jī)能夠具備與人進(jìn)行言語溝通的能力，因此，語音識(shí)別這一技術(shù)也越來越受到關(guān)注。尤其，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用在語音識(shí)別技術(shù)中，使得語音識(shí)別的性能得到了顯著提升，也使得語音識(shí)別技術(shù)的普及成為了現(xiàn)實(shí)。

語音識(shí)別技術(shù)

自動(dòng)語音識(shí)別技術(shù)，簡單來說其實(shí)就是利用計(jì)算機(jī)將語音信號(hào)自動(dòng)轉(zhuǎn)換為文本的一項(xiàng)技術(shù)。這項(xiàng)技術(shù)同時(shí)也是機(jī)器理解人類言語的第一個(gè)也是很重要的一個(gè)過程。

語音識(shí)別是一門交叉學(xué)科，所涉及的領(lǐng)域有信號(hào)處理、模式識(shí)別、概率論和信息論、發(fā)聲機(jī)理和聽覺機(jī)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(shí)的表情手勢等行為動(dòng)作可幫助對(duì)方理解)。其應(yīng)用領(lǐng)域也非常廣，例如相對(duì)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(wù)領(lǐng)域的智能對(duì)話查詢系統(tǒng)，在信息高度化的今天，語音識(shí)別技術(shù)及其應(yīng)用已成為信息社會(huì)不可或缺的重要組成部分。

語音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展歷史

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

60年代計(jì)算機(jī)的應(yīng)用推動(dòng)了語音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，提出兩大重要研究成果：動(dòng)態(tài)規(guī)劃(Dynamic Planning， DP)和線性預(yù)測分析(Linear Predict， LP)，其中后者較好的解決了語音信號(hào)產(chǎn)生模型的問題，對(duì)語音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。

70年代，語音識(shí)別領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展。線性預(yù)測編碼技術(shù)(Linear Predict Coding， LPC)被Itakura成功應(yīng)用于語音識(shí)別;Sakoe和Chiba將動(dòng)態(tài)規(guī)劃的思想應(yīng)用到語音識(shí)別并提出動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法，有效的解決了語音信號(hào)的特征提取和不等長語音匹配問題;同時(shí)提出了矢量量化(VQ)和隱馬爾可夫模型(HMM)理論。在同一時(shí)期，統(tǒng)計(jì)方法開始被用來解決語音識(shí)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(shí)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(shí)別成為語音識(shí)別的研究重點(diǎn)之一。Meyers和Rabiner研究出多級(jí)動(dòng)態(tài)規(guī)劃語音識(shí)別算法(Level Building，LB)這一連續(xù)語音識(shí)別算法。80年代另一個(gè)重要的發(fā)展是概率統(tǒng)計(jì)方法成為語音識(shí)別研究方法的主流，其顯著特征是HMM模型在語音識(shí)別中的成功應(yīng)用。1988年，美國卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)(CMU)用VQ/HMM方法實(shí)現(xiàn)了997詞的非特定人連續(xù)語音識(shí)別系統(tǒng)SPHINX。在這一時(shí)期，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語音識(shí)別中也得到成功應(yīng)用。

進(jìn)入90年代后，隨著多媒體時(shí)代的來臨，迫切要求語音識(shí)別系統(tǒng)從實(shí)驗(yàn)走向?qū)嵱茫S多發(fā)達(dá)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(shí)別系統(tǒng)實(shí)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(yīng)能力，新用戶不需要對(duì)全部詞匯進(jìn)行訓(xùn)練便可在使用中不斷提高識(shí)別率。

當(dāng)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(shí)別方面起主導(dǎo)作用，而日本則在大詞匯表連續(xù)語音神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別、模擬人工智能進(jìn)行語音后處理方面處于主導(dǎo)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(shí)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(xiàng)研究工作中去，其中有中科院聲學(xué)所，自動(dòng)化所，清華大學(xué)，四川大學(xué)和西北工業(yè)大學(xué)等科研機(jī)構(gòu)和高等院校，大多數(shù)研究者致力于語音識(shí)別的基礎(chǔ)理論研究工作、模型及算法的研究和改進(jìn)。但由于起步晚、基礎(chǔ)薄弱，計(jì)算機(jī)水平不發(fā)達(dá)，導(dǎo)致在整個(gè)八十年代，我國在語音識(shí)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(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。

但進(jìn)入九十年代后，我國語音識(shí)別研究的步伐就逐漸緊追國際先進(jìn)水平了，在“八五”、“九五”國家科技攻關(guān)計(jì)劃、國家自然科學(xué)基金、國家863計(jì)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(xué)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(shí)別技術(shù)方面，中科院自動(dòng)化所具有相當(dāng)?shù)募夹g(shù)優(yōu)勢：社科院語言所在漢語言學(xué)及實(shí)驗(yàn)語言科學(xué)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(yīng)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(yán)峻的挑戰(zhàn)和壓力。

語音識(shí)別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

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

語音識(shí)別的過程是一個(gè)模式識(shí)別匹配的過程。在這個(gè)過程中，首先要根據(jù)人的語音特點(diǎn)建立語音模型，對(duì)輸入的語音信號(hào)進(jìn)行分析，并抽取所需的特征，在此基礎(chǔ)上建立語音識(shí)別所需的模式。而在識(shí)別過程中要根據(jù)語音識(shí)別的整體模型，將輸入的語音信號(hào)的特征與已經(jīng)存在的語音模式進(jìn)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(hào)的定義，通過查表就可以給出計(jì)算機(jī)的識(shí)別結(jié)果。

語音識(shí)別系統(tǒng)的分類

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

孤立詞識(shí)別的任務(wù)是識(shí)別事先已知的孤立的詞，如“開機(jī)”、“關(guān)機(jī)”等;連續(xù)語音識(shí)別的任務(wù)則是識(shí)別任意的連續(xù)語音，如一個(gè)句子或一段話;連續(xù)語音流中的關(guān)鍵詞檢測針對(duì)的是連續(xù)語音，但它并不識(shí)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(jì)算機(jī)”、“世界”這兩個(gè)詞。

根據(jù)針對(duì)的發(fā)音人，可以把語音識(shí)別技術(shù)分為特定人語音識(shí)別和非特定人語音識(shí)別，前者只能識(shí)別一個(gè)或幾個(gè)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(shí)別系統(tǒng)更符合實(shí)際需要，但它要比針對(duì)特定人的識(shí)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(shí)別、電話語音識(shí)別和嵌入式設(shè)備(手機(jī)、PDA等)語音識(shí)別。不同的采集通道會(huì)使人的發(fā)音的聲學(xué)特性發(fā)生變形，因此需要構(gòu)造各自的識(shí)別系統(tǒng)。

語音識(shí)別技術(shù)類型

目前具有代表性的語音識(shí)別技術(shù)主要有動(dòng)態(tài)時(shí)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(jī)(SVM)等技術(shù)方法。

動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法(DynamicTime Warping，DTW)

是在非特定人語音識(shí)別中一種簡單有效的方法，該算法基于動(dòng)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(shí)別技術(shù)中出現(xiàn)較早、較常用的一種算法。在應(yīng)用DTW算法進(jìn)行語音識(shí)別時(shí)，就是將已經(jīng)預(yù)處理和分幀過的語音測試信號(hào)和參考語音模板進(jìn)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(shí)別系統(tǒng)是一種通過捕捉語音信號(hào)后對(duì)其進(jìn)行分析和處理的技術(shù)。它主要依賴于模式匹配、統(tǒng)計(jì)建模和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法來進(jìn)行語音識(shí)別操作。語音識(shí)別系統(tǒng)本質(zhì)上是一種模式識(shí)別系統(tǒng)，包括特征提取、模式匹配、參考模式庫等三個(gè)基本單元。它的基本結(jié)構(gòu)是先將輸入的語音進(jìn)行預(yù)處理，然后提取語音的特征，在此基礎(chǔ)上建立語音識(shí)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(jì)算機(jī)的識(shí)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(zhǔn)確都有直接的關(guān)系。

語音識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用可以分為兩個(gè)發(fā)展方向：大詞匯量連續(xù)語音識(shí)別系統(tǒng)，主要應(yīng)用于計(jì)算機(jī)的聽寫機(jī)，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(wù)系統(tǒng);另外一個(gè)重要的發(fā)展方向是小型化、便攜式語音產(chǎn)品的應(yīng)用，如無線手機(jī)上的撥號(hào)、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(shí)別系統(tǒng)的五個(gè)部分：

1. 前端聲學(xué)處理：這一部分主要負(fù)責(zé)捕獲原始語音信號(hào)，并進(jìn)行初步處理，如預(yù)加重、分幀、加窗、端點(diǎn)檢測等。

2. 特征提取：在將語音信號(hào)數(shù)字化之后，這一部分負(fù)責(zé)提取語音的特征，例如梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)或線性預(yù)測編碼(LPC)等。

3. 聲學(xué)模型：聲學(xué)模型負(fù)責(zé)將提取的特征向量與語音單元(如音素、詞等)進(jìn)行匹配。它通?；诮y(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法(如隱馬爾可夫模型HMM或深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN)進(jìn)行訓(xùn)練。

4. 語言模型：語言模型負(fù)責(zé)根據(jù)語法規(guī)則和語言知識(shí)進(jìn)行翻譯操作。它通?；诮y(tǒng)計(jì)語言模型(如n-gram或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN)進(jìn)行訓(xùn)練，以預(yù)測可能的詞序列。

5. 解碼器：解碼器負(fù)責(zé)對(duì)聲學(xué)模型和語言模型的輸出進(jìn)行解碼，生成最終的識(shí)別結(jié)果。它通常采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法(如Viterbi算法)進(jìn)行最佳路徑搜索。

這些部分協(xié)同工作，共同完成語音識(shí)別任務(wù)。在實(shí)際應(yīng)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(shí)別的準(zhǔn)確率和性能。

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

整個(gè)語音識(shí)別過程可以分為以下幾個(gè)步驟：

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

預(yù)處理：對(duì)采集到的模擬電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，例如去除噪音、降低回聲等，以提高后續(xù)識(shí)別的準(zhǔn)確性。

采樣和量化：將預(yù)處理后的模擬電信號(hào)進(jìn)行采樣和量化處理，將其轉(zhuǎn)化為離散的數(shù)字信號(hào)。采樣是指以固定的時(shí)間間隔對(duì)模擬信號(hào)進(jìn)行采集，而量化是將每個(gè)采樣點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度量化為一個(gè)離散值。

特征提?。簭臄?shù)字信號(hào)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(yù)測編碼(LPC)等。

聲學(xué)模型：將提取到的特征輸入到聲學(xué)模型中，聲學(xué)模型是一種統(tǒng)計(jì)模型，通?；陔[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(duì)輸入的特征序列進(jìn)行識(shí)別，并輸出對(duì)應(yīng)的文字或命令。

解碼和后處理：根據(jù)聲學(xué)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(shí)別結(jié)果。在得到識(shí)別結(jié)果后，還可以進(jìn)行語言模型的匹配和后處理操作，進(jìn)一步提高識(shí)別的準(zhǔn)確性。