語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)原理簡(jiǎn)介
自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)(Auto Speech Recognize，簡(jiǎn)稱(chēng)ASR)所要解決的問(wèn)題是讓計(jì)算機(jī)能夠“聽(tīng)懂”人類(lèi)的語(yǔ)音，將語(yǔ)音中包含的文字信息“提取”出來(lái)。ASR技術(shù)在“能聽(tīng)會(huì)說(shuō)”的智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中扮演著重要角色，相當(dāng)于給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)安裝上“耳朵”，使其具備“能聽(tīng)”的功能，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)信息時(shí)代利用“語(yǔ)音”這一最自然、最便捷的手段進(jìn)行人機(jī)通信和交互。
語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)所面臨的問(wèn)題是非常艱巨和困難的。盡管早在二十世紀(jì)五十年代，世界各國(guó)就開(kāi)始了對(duì)這項(xiàng)技術(shù)孜孜不倦的研究，特別是最近二十年，國(guó)內(nèi)外非常多的研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)都加入到語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的研究領(lǐng)域，投入了極大的努力，也取得了豐碩的成果，但是直到今天，距離該技術(shù)得到完美解決還存在著巨大的差距，不過(guò)這并不妨礙不斷進(jìn)步的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)在許多相對(duì)受限的場(chǎng)合下獲得成功的應(yīng)用。
如今，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)發(fā)展成為涉及聲學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、數(shù)字信號(hào)處理、統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別等多學(xué)科技術(shù)的一項(xiàng)綜合性技術(shù)。基于語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)研發(fā)的現(xiàn)代語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)在很多場(chǎng)景下獲得了成功的應(yīng)用，不同任務(wù)條件下所采用的技術(shù)又會(huì)有所不同。下圖是在一個(gè)相對(duì)通用的任務(wù)條件下的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)示意圖。語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)建過(guò)程整體上包括兩大部分：訓(xùn)練和識(shí)別。訓(xùn)練通常是離線完成的，對(duì)預(yù)先收集好的海量語(yǔ)音、語(yǔ)言數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行信號(hào)處理和知識(shí)挖掘，獲取語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)所需要的“聲學(xué)模型”和“語(yǔ)言模型”;而識(shí)別過(guò)程通常是在線完成的，對(duì)用戶實(shí)時(shí)的語(yǔ)音進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別。識(shí)別過(guò)程通常又可以分為“前端”和“后端”兩大模塊：“前端”模塊主要的作用是進(jìn)行端點(diǎn)檢測(cè)(去除多余的靜音和非說(shuō)話聲)、降噪、特征提取等;“后端”模塊的作用是利用訓(xùn)練好的“聲學(xué)模型”和“語(yǔ)言模型”對(duì)用戶說(shuō)話的特征向量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別(又稱(chēng)“解碼”)，得到其包含的文字信息，此外，后端模塊還存在一個(gè)“自適應(yīng)”的反饋模塊，可以對(duì)用戶的語(yǔ)音進(jìn)行自學(xué)習(xí)，從而對(duì) “聲學(xué)模型”和“語(yǔ)音模型”進(jìn)行必要的“校正”，進(jìn)一步提高識(shí)別的準(zhǔn)確率。
語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)發(fā)展歷史及現(xiàn)狀
語(yǔ)音識(shí)別的研究工作大約開(kāi)始于20世紀(jì)50年代，當(dāng)時(shí)AT&T Bell實(shí)驗(yàn)室基于共振峰提取技術(shù)實(shí)現(xiàn)了第一個(gè)可識(shí)別十個(gè)英文數(shù)字的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)——Audry系統(tǒng)。
60年代，計(jì)算機(jī)的應(yīng)用推動(dòng)了語(yǔ)音識(shí)別的發(fā)展。這時(shí)期的重要成果是提出了動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)劃(DP)和線性預(yù)測(cè)分析技術(shù)(LPC)，其中后者較好地解決了語(yǔ)音信號(hào)產(chǎn)生模型的問(wèn)題，對(duì)語(yǔ)音識(shí)別的發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。
70年代，語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域取得了較大進(jìn)展。在理論上，LP技術(shù)得到進(jìn)一步發(fā)展，動(dòng)態(tài)時(shí)間歸正技術(shù)(DTW)基本成熟，特別是提出了矢量量化(VQ)和隱馬爾可夫模型(HMM)理論。在實(shí)踐上，實(shí)現(xiàn)了基于線性預(yù)測(cè)倒譜和DTW技術(shù)的特定人孤立語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。
80年代，MFCC的參數(shù)提取技術(shù)和HMM模型的深入使用使得語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)得到進(jìn)一步的發(fā)展，語(yǔ)音識(shí)別的問(wèn)題逐步在理論體系上得到了比較完整和準(zhǔn)確的描述，同時(shí)在實(shí)踐上又逐步研發(fā)出效率較高的解決算法。
90年代以來(lái)，在美國(guó)國(guó)防部的Darpa測(cè)試、Ears計(jì)劃、近期的Gales計(jì)劃，以及我國(guó)863計(jì)劃等推動(dòng)下，一大批高水平的研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)加入到語(yǔ)音識(shí)別的研究領(lǐng)域，極大地推動(dòng)了語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)已經(jīng)從過(guò)去的小詞匯量、孤立詞識(shí)別、特定人識(shí)別、安靜環(huán)境等簡(jiǎn)單任務(wù)逐步發(fā)展到大詞匯量、連續(xù)語(yǔ)音、非特定人、噪聲環(huán)境下的識(shí)別任務(wù)，從單純的語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)發(fā)展到語(yǔ)音翻譯任務(wù)，從實(shí)驗(yàn)室系統(tǒng)走向商用系統(tǒng)。
