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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)作可幫助對方理解）。其應(yīng)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(wù)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(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。

 

 

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。

 

 

根據(jù)識(shí)別的對象不同，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)。

 

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。

 

 

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。

 

 

是語音信號(hào)處理中的一種統(tǒng)計(jì)模型，是由Markov鏈演變來的，所以它是基于參數(shù)模型的統(tǒng)計(jì)識(shí)別方法。由于其模式庫是通過反復(fù)訓(xùn)練形成的與訓(xùn)練輸出信號(hào)吻合概率最大的最佳模型參數(shù)而不是預(yù)先儲(chǔ)存好的模式樣本，且其識(shí)別過程中運(yùn)用待識(shí)別語音序列與HMM參數(shù)之間的似然概率達(dá)到最大值所對應(yīng)的最佳狀態(tài)序列作為識(shí)別輸出，因此是較理想的語音識(shí)別模型。

 

 

 

是一種重要的信號(hào)壓縮方法。與HMM相比，矢量量化主要適用于小詞匯量、孤立詞的語音識(shí)別中。其過程是將若干個(gè)語音信號(hào)波形或特征參數(shù)的標(biāo)量數(shù)據(jù)組成一個(gè)矢量在多維空間進(jìn)行整體量化。把矢量空間分成若干個(gè)小區(qū)域，每個(gè)小區(qū)域?qū)ふ乙粋€(gè)代表矢量，量化時(shí)落入小區(qū)域的矢量就用這個(gè)代表矢量代替。矢量量化器的設(shè)計(jì)就是從大量信號(hào)樣本中訓(xùn)練出好的碼書，從實(shí)際效果出發(fā)尋找到好的失真測度定義公式，設(shè)計(jì)出最佳的矢量量化系統(tǒng)，用最少的搜索和計(jì)算失真的運(yùn)算量實(shí)現(xiàn)最大可能的平均信噪比。

 

在實(shí)際的應(yīng)用過程中，人們還研究了多種降低復(fù)雜度的方法，包括無記憶的矢量量化、有記憶的矢量量化和模糊矢量量化方法。

 

 

是20世紀(jì)80年代末期提出的一種新的語音識(shí)別方法。其本質(zhì)上是一個(gè)自適應(yīng)非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，模擬了人類神經(jīng)活動(dòng)的原理，具有自適應(yīng)性、并行性、魯棒性、容錯(cuò)性和學(xué)習(xí)特性，其強(qiáng)大的分類能力和輸入—輸出映射能力在語音識(shí)別中都很有吸引力。其方法是模擬人腦思維機(jī)制的工程模型，它與HMM正好相反，其分類決策能力和對不確定信息的描述能力得到舉世公認(rèn)，但它對動(dòng)態(tài)時(shí)間信號(hào)的描述能力尚不盡如人意，通常MLP分類器只能解決靜態(tài)模式分類問題，并不涉及時(shí)間序列的處理。盡管學(xué)者們提出了許多含反饋的結(jié)構(gòu)，但它們?nèi)圆蛔阋钥坍嬛T如語音信號(hào)這種時(shí)間序列的動(dòng)態(tài)特性。由于ANN不能很好地描述語音信號(hào)的時(shí)間動(dòng)態(tài)特性，所以常把ANN與傳統(tǒng)識(shí)別方法結(jié)合，分別利用各自優(yōu)點(diǎn)來進(jìn)行語音識(shí)別而克服HMM和ANN各自的缺點(diǎn)。

 

近年來結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隱含馬爾可夫模型的識(shí)別算法研究取得了顯著進(jìn)展，其識(shí)別率已經(jīng)接近隱含馬爾可夫模型的識(shí)別系統(tǒng)，進(jìn)一步提高了語音識(shí)別的魯棒性和準(zhǔn)確率。

 

 

是應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的一種新的學(xué)習(xí)機(jī)模型，采用結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理（Structural Risk Minimization，SRM），有效克服了傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化方法的缺點(diǎn)。兼顧訓(xùn)練誤差和泛化能力，在解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別方面有許多優(yōu)越的性能，已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用到模式識(shí)別領(lǐng)域。

 

語音識(shí)別技術(shù)的難點(diǎn)及對策

 

語音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，達(dá)不到實(shí)用要求的，主要表現(xiàn)在以下方面 ：

 

(1) 自適應(yīng)問題 。

 

語音識(shí)別系統(tǒng)的自適應(yīng)性差體現(xiàn)在對環(huán)境條件的依賴性強(qiáng)。 現(xiàn)有倒譜歸一化技術(shù)、相對譜(RASTA)技術(shù)、LINLOG RASTA 技術(shù)等自適應(yīng)訓(xùn)練方法。

 

(2)噪聲問題。

 

語音識(shí)別系統(tǒng)在噪聲環(huán)境下使用，講話人產(chǎn)生情緒或心里上的變化 ，導(dǎo)致發(fā)音失真、發(fā)音速度和音調(diào)改變 ，產(chǎn)生Lombard/Loud 效應(yīng)。 常用的抑制噪聲的方法有譜減法、環(huán)境規(guī)正技術(shù)、不修正語音信號(hào)而是修正識(shí)別器模型使之適合噪聲、建立噪聲模型。

 

(3)語音識(shí)別基元的選取問題 。

 

一般地，欲識(shí)別的詞匯量越多，所用基元應(yīng)越小越好。

 

(4 )端點(diǎn)檢測。 

 

語音信號(hào)的端點(diǎn)檢測是語音識(shí)別的關(guān)鍵第一步。研究表明，即使在安靜的環(huán)境下，語音識(shí)別系統(tǒng)一半以上的識(shí)別錯(cuò)誤來自端點(diǎn)檢測器。提高端點(diǎn)檢測技術(shù)的關(guān)鍵在于尋找穩(wěn)定的語音參數(shù) 。

 

(5 )其它如識(shí)別速度問題 、拒識(shí)問題以及關(guān)鍵詞檢測技術(shù)(即從連續(xù)語音中去除 “啊”、“唉”的語氣助詞，獲得真正待識(shí)別的語音部分 )、對用戶的錯(cuò)誤輸入不能正確響應(yīng)等問題 。

 

 

       

 

語音識(shí)別可以應(yīng)用的領(lǐng)域大致分為大五類：

 

 

辦公室或商務(wù)系統(tǒng)。典型的應(yīng)用包括：填寫數(shù)據(jù)表格、數(shù)據(jù)庫管理和控制、鍵盤功能增強(qiáng)等等。

 

 

在質(zhì)量控制中，語音識(shí)別系統(tǒng)可以為制造過程提供一種“不用手”、“不用眼”的檢控（部件檢查）。

 

 

相當(dāng)廣泛的一類應(yīng)用在撥號(hào)電話系統(tǒng)上都是可行的，包括話務(wù)員協(xié)助服務(wù)的自動(dòng)化、國際國內(nèi)遠(yuǎn)程電子商務(wù)、語音呼叫分配、語音撥號(hào)、分類訂貨。

 

 

這方面的主要應(yīng)用是由聲音來生成和編輯專業(yè)的醫(yī)療報(bào)告。

 

 

包括由語音控制和操作的游戲和玩具、幫助殘疾人的語音識(shí)別系統(tǒng)、車輛行駛中一些非關(guān)鍵功能的語音控制，如車載交通路況控制系統(tǒng)、音響系統(tǒng)。

 

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，尤其是移動(dòng)終端的小型化、多樣化變化趨勢，語音識(shí)別成為區(qū)別于鍵盤、觸屏的人機(jī)交互手段之一。隨著語音識(shí)別算法模型、自適應(yīng)性的加強(qiáng)，相信在未來很長一段時(shí)間內(nèi)，語音識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用將更加廣泛與深入，更多豐富的移動(dòng)終端語音識(shí)別產(chǎn)品將步入人們的日常生活。


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