語音識別的技術歷程及工作原理

語音識別技術，也被稱為自動語音識別（Automatic Speech Recognition，ASR），是以語音為研究對象，通過語音信號處理和模式識別讓機器理解人類語言，并將其轉換為計算機可輸入的數字信號的一門技術。

語音識別的技術歷程

現代語音識別可以追溯到1952年，Davis等人研制了世界上第一個能識別10個英文數字發音的實驗系統，從此正式開啟了語音識別的進程。語音識別發展到今天已經有70多年，但從技術方向上可以大體分為三個階段。

下圖是從1993年到2017年在Switchboard上語音識別率的進展情況，從圖中也可以看出1993年到2009年，語音識別一直處于GMM-HMM時代，語音識別率提升緩慢，尤其是2000年到2009年語音識別率基本處于停滯狀態。2009年隨著深度學習技術，特別是DNN的興起，語音識別框架變為DNN-HMM，語音識別進入了DNN時代，語音識別精準率得到了顯著提升。

2015年以后，由于“端到端”技術興起，語音識別進入了百花齊放時代，語音界都在訓練更深、更復雜的網絡，同時利用端到端技術進一步大幅提升了語音識別的性能，直到2017年微軟在Swichboard上達到詞錯誤率5.1%，從而讓語音識別的準確性首次超越了人類，當然這是在一定限定條件下的實驗結果，還不具有普遍代表性。

語音識別原理

語音識別的本質是一種基于語音特征參數的模式識別，即通過學習，系統能夠把輸入的語音按一定模式進行分類，進而依據判定準則找出最佳匹配結果。目前，模式匹配原理已經被應用于大多數語音識別系統中。如圖1是基于模式匹配原理的語音識別系統框圖。

一般的模式識別包括預處理，特征提取，模式匹配等基本模塊。如圖所示首先對輸入語音進行預處理，其中預處理包括分幀，加窗，預加重等。其次是特征提取，因此選擇合適的特征參數尤為重要。

常用的特征參數包括：基音周期，共振峰，短時平均能量或幅度，線性預測系數（LPC），感知加權預測系數（PLP），短時平均過零率，線性預測倒譜系數（LPCC），自相關函數，梅爾倒譜系數（MFCC），小波變換系數，經驗模態分解系數（EMD），伽馬通濾波器系數（GFCC）等。

在進行實際識別時，要對測試語音按訓練過程產生模板，最后根據失真判決準則進行識別。常用的失真判決準則有歐式距離，協方差矩陣與貝葉斯距離等。

語音識別技術涉及的領域有哪些

它涉及的領域相當廣泛，包括但不限于以下幾個方面：

智能語音助手：智能語音技術為我們帶來了智能助理，如Siri、小愛同學等。用戶可以通過語音與智能助理進行交流，詢問天氣、定鬧鐘、發送消息等，實現更加直觀、便捷的操作。

智能家居：借助智能語音技術，用戶可以通過簡單的口頭指令控制家居設備，例如開關燈、調整溫度、播放音樂等，實現智能家居的全方位控制和管理。

醫療領域：語音識別技術可以輔助醫生對病人進行診斷，對病人的病情和治療方案進行記錄等。此外，它還可以應用于醫療設備的操作中，使得醫療設備更加智能化和便利化。

教育領域：語音識別技術可以輔助學生進行口語練習，提高學生的英語口語水平等。另外，它還可以應用于教育評測中，通過語音識別來評估學生的語音表達能力、語感等。

金融領域：語音識別技術可以用于身份驗證、語音指令操作等。此外，它還可以應用于金融客戶服務中，使得客戶可以通過語音來查詢賬戶信息、進行轉賬等操作，更加便捷快速。

游戲領域：語音識別技術可以應用于游戲領域，如通過語音識別來與游戲角色進行交互，使得游戲更加真實、有趣。

智能客服：語音識別技術可以幫助用戶通過語音指令獲取客服服務，解決客服等待時間長的問題。

語音翻譯：在全球化的今天，語音識別技術可以幫助人們實現不同語言之間的翻譯。

隨著技術的不斷發展和完善，語音識別技術將在更多領域得到應用，并為人們的生活帶來更多便利。

審核編輯：黃飛