玩人工智能的你必须知道的语音识别技术原理
语音识别是模式识别的一个分支，又从属于信号处理科学领域，同时与语音学、语言学、数理统计及神经生物学等学科有非常密切的关系。语音识别的目的就是让机器“听懂”人类口述的语言，包括了两方面的含义：其一是逐字逐句听懂非转化成书面语言文字；其二是对口述语言中所包含的要求或询问加以理解，做出正确响应，而不拘泥于所有词的正确转换。
自动语音识别技术有三个基本原理：首先语音信号中的语言信息是按照短时幅度谱的时间变化模式来编码；其次语音是可以阅读的，即它的声学信号可以在不考虑说话人试图传达的信息内容的情况下用数十个具有区别性的、离散的符号来表示；第三语音交互是一个认知过程，因而不能与语言的语法、语义和语用结构割裂开来。
声学模型
语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成，分别对应于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算。声学建模；语言模型
搜索
连续语音识别中的搜索，就是寻找一个词模型序列以描述输入语音信号，从而得到词解码序列。搜索所依据的是对公式中的声学模型打分和语言模型打分。在实际使用中，往往要依据经验给语言模型加上一个高权重，并设置一个长词惩罚分数。
系统实现
语音识别系统选择识别基元的要求是，有准确的定义，能得到足够数据进行训练，具有一般性。英语通常采用上下文相关的音素建模，汉语的协同发音不如英语严重，可以采用音节建模。系统所需的训练数据大小与模型复杂度有关。模型设计得过于复杂以至于超出了所提供的训练数据的能力，会使得性能急剧下降。
听写机：大词汇量、非特定人、连续语音识别系统通常称为听写机。其架构就是建立在前述声学模型和语言模型基础上的HMM拓扑结构。训练时对每个基元用前向后向算法获得模型参数，识别时，将基元串接成词，词间加上静音模型并引入语言模型作为词间转移概率，形成循环结构，用Viterbi算法进行解码。针对汉语易于分割的特点，先进行分割再对每一段进行解码，是用以提高效率的一个简化方法。
对话系统：用于实现人机口语对话的系统称为对话系统。受目前技术所限，对话系统往往是面向一个狭窄领域、词汇量有限的系统，其题材有旅游查询、订票、数据库检索等等。其前端是一个语音识别器，识别产生的N-best候选或词候选网格，由语法分析器进行分析获取语义信息，再由对话管理器确定应答信息，由语音合成器输出。由于目前的系统往往词汇量有限，也可以用提取关键词的方法来获取语义信息。
二：语音识别技术原理-工作原理解读
首先，我们知道声音实际上是一种波。常见的mp3等格式都是压缩格式，必须转成非压缩的纯波形文件来处理，比如WindowsPCM文件，也就是俗称的wav文件。wav文件里存储的除了一个文件头以外，就是声音波形的一个个点了。下图是一个波形的示例。
图中，每帧的长度为25毫秒，每两帧之间有25-10=15毫秒的交叠。我们称为以帧长25ms、帧移10ms分帧。
分帧后，语音就变成了很多小段。但波形在时域上几乎没有描述能力，因此必须将波形作变换。常见的一种变换方法是提取MFCC特征，根据人耳的生理特性，把每一帧波形变成一个多维向量，可以简单地理解为这个向量包含了这帧语音的内容信息。这个过程叫做声学特征提取。实际应用中，这一步有很多细节，声学特征也不止有MFCC这一种，具体这里不讲。
至此，声音就成了一个12行（假设声学特征是12维）、N列的一个矩阵，称之为观察序列，这里N为总帧数。观察序列如下图所示，图中，每一帧都用一个12维的向量表示，色块的颜色深浅表示向量值的大小。
接下来就要介绍怎样把这个矩阵变成文本了。首先要介绍两个概念：
音素：单词的发音由音素构成。对英语，一种常用的音素集是卡内基梅隆大学的一套由39个音素构成的音素集，参见TheCMUPronouncingDiconary。汉语一般直接用全部声母和韵母作为音素集，另外汉语识别还分有调无调，不详述。
状态：这里理解成比音素更细致的语音单位就行啦。通常把一个音素划分成3个状态。
语音识别是怎么工作的呢？实际上一点都不神秘，无非是：
第一步，把帧识别成状态（难点）。
第二步，把状态组合成音素。
第三步，把音素组合成单词。
如下图所示：
图中，每个小竖条代表一帧，若干帧语音对应一个状态，每三个状态组合成一个音素，若干个音素组合成一个单词。也就是说，只要知道每帧语音对应哪个状态了，语音识别的结果也就出来了。
那每帧音素对应哪个状态呢？有个容易想到的办法，看某帧对应哪个状态的概率最大，那这帧就属于哪个状态。比如下面的示意图，这帧在状态S3上的条件概率最大，因此就猜这帧属于状态S3。
那这些用到的概率从哪里读取呢？有个叫“声学模型”的东西，里面存了一大堆参数，通过这些参数，就可以知道帧和状态对应的概率。获取这一大堆参数的方法叫做“训练”，需要使用巨大数量的语音数据，训练的方法比较繁琐，这里不讲。
但这样做有一个问题：每一帧都会得到一个状态号，最后整个语音就会得到一堆乱七八糟的状态号，相邻两帧间的状态号基本都不相同。假设语音有1000帧，每帧对应1个状态，每3个状态组合成一个音素，那么大概会组合成300个音素，但这段语音其实根本没有这么多音素。如果真这么做，得到的状态号可能根本无法组合成音素。实际上，相邻帧的状态应该大多数都是相同的才合理，因为每帧很短。
解决这个问题的常用方法就是使用隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）。这东西听起来好像很高深的样子，实际上用起来很简单：
第一步，构建一个状态网络。
第二步，从状态网络中寻找与声音最匹配的路径。
这样就把结果限制在预先设定的网络中，避免了刚才说到的问题，当然也带来一个局限，比如你设定的网络里只包含了“今天晴天”和“今天下雨”两个句子的状态路径，那么不管说些什么，识别出的结果必然是这两个句子中的一句。
那如果想识别任意文本呢？把这个网络搭得足够大，包含任意文本的路径就可以了。但这个网络越大，想要达到比较好的识别准确率就越难。所以要根据实际任务的需求，合理选择网络大小和结构。
搭建状态网络，是由单词级网络展开成音素网络，再展开成状态网络。语音识别过程其实就是在状态网络中搜索一条最佳路径，语音对应这条路径的概率最大，这称之为“解码”。路径搜索的算法是一种动态规划剪枝的算法，称之为Viterbi算法，用于寻找全局最优路径。
这里所说的累积概率，由三部分构成，分别是：
观察概率：每帧和每个状态对应的概率
转移概率：每个状态转移到自身或转移到下个状态的概率
语言概率：根据语言统计规律得到的概率
其中，前两种概率从声学模型中获取，最后一种概率从语言模型中获取。语言模型是使用大量的文本训练出来的，可以利用某门语言本身的统计规律来帮助提升识别正确率。语言模型很重要，如果不使用语言模型，当状态网络较大时，识别出的结果基本是一团乱麻。
这样基本上语音识别过程就完成了,这就是语音识别技术的原理。
三：语音识别技术原理-语音识别系统的工作流程
一般来说，一套完整的语音识别系统其工作过程分为7步：
①对语音信号进行分析和处理，除去冗余信息。
②提取影响语音识别的关键信息和表达语言含义的特征信息。
③紧扣特征信息，用最小单元识别字词。
④按照不同语言的各自语法，依照先后次序识别字词。
⑤把前后意思当作辅助识别条件，有利于分析和识别。
⑥按照语义分析，给关键信息划分段落，取出所识别出的字词并连接起来，同时根据语句意思调整句子构成。
⑦结合语义，仔细分析上下文的相互联系，对当前正在处理的语句进行适当修正。
音识别系统基本原理框图
语音识别系统基本原理结构如图所示。语音识别原理有三点：①对语音信号中的语言信息编码是按照幅度谱的时间变化来进行；②由于语音是可以阅读的，也就是说声学信号可以在不考虑说话人说话传达的信息内容的前提下用多个具有区别性的、离散的符号来表示；③语音的交互是一个认知过程，所以绝对不能与语法、语义和用语规范等方面分裂开来。
预处理，其中就包括对语音信号进行采样、克服混叠滤波、去除部分由个体发音的差异和环境引起的噪声影响，此外还会考虑到语音识别基本单元的选取和端点检测问题。反复训练是在识别之前通过让说话人多次重复语音，从原始语音信号样本中去除冗余信息，保留关键信息，再按照一定规则对数据加以整理，构成模式库。再者是模式匹配，它是整个语音识别系统的核心部分，是根据一定规则以及计算输入特征与库存模式之间的相似度，进而判断出输入语音的意思。
前端处理，先对原始语音信号进行处理，再进行特征提取，消除噪声和不同说话人的发音差异带来的影响，使处理后的信号能够更完整地反映语音的本质特征提取，消除噪声和不同说话人的发音差异带来的影响，使处理后的信号能够更完整地反映语音的本质特征。
四：语音识别技术原理-发展历程
早在计算机发明之前，自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程，早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。而1920年代生产的“RadioRex”玩具狗可能是最早的语音识别器，当这只狗的名字被呼唤的时候，它能够从底座上弹出来。最早的基于电子计算机的语音识别系统是由AT&T贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统，它能够识别10个英文数字。其识别方法是跟踪语音中的共振峰。该系统得到了98%的正确率。到1950年代末，伦敦学院（ColledgeofLondon）的Denes已经将语法概率加入语音识别中。
1960年代，人工神经网络被引入了语音识别。这一时代的两大突破是线性预测编码LinearPredicveCoding（LPC），及动态时间弯折DynamicTimeWarp技术。
语音识别技术的最重大突破是隐含马尔科夫模型HiddenMarkovModel的应用。从Baum提出相关数学推理，经过Labiner等人的研究，卡内基梅隆大学的李开复最终实现了第一个基于隐马尔科夫模型的大词汇量语音识别系统Sphinx。此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。
实验室语音识别研究的巨大突破产生于20世纪80年代末：人们终于在实验室突破了大词汇量、连续语音和非特定人这三大障碍，第一次把这三个特性都集成在一个系统中，比较典型的是卡耐基梅隆大学（CarnegieMellonUniversity）的Sphinx系统，它是第一个高性能的非特定人、大词汇量连续语音识别系统。
这一时期，语音识别研究进一步走向深入，其显著特征是HMM模型和人工神经元网络（ANN）在语音识别中的成功应用。HMM模型的广泛应用应归功于AT&TBell实验室Rabiner等科学家的努力，他们把原本艰涩的HMM纯数学模型工程化，从而为更多研究者了解和认识，从而使统计方法成为了语音识别技术的主流。
20世纪90年代前期，许多著名的大公司如IBM、苹果、AT&T和NTT都对语音识别系统的实用化研究投以巨资。语音识别技术有一个很好的评估机制，那就是识别的准确率，而这项指标在20世纪90年代中后期实验室研究中得到了不断的提高。比较有代表性的系统有：IBM公司推出的ViaVoice和DragonSystem公司的NaturallySpeaking，Nuance公司的NuanceVoicePlatform语音平台，Microsoft的Whisper，Sun的VoiceTone等。返回搜狐，查看更多
什么是语音识别技术原理是什么应用领域介绍
语音识别作为解放人类双手的沟通方式，一直是人类与机器进行交流的最佳方式。随着科学技术的不断进步，语音识别技术在生活中的应用越来越广泛，那么，什么是语音识别技术?原理是什么?本文将具体介绍。
1.语音识别技术
语音识别(AutomaticSpeechRecognition，ASR)技术也称自动语音识别技术，是指机器通过识别和理解过程将语音信号转化为文本或指令的技术。语音识别以语音为研究对象，涉及到数字信号处理、计算机、模式识别、语音学、语言学、心理学、生理学、数理统计学等多门学科领域，是一门综合性很强的技术，在军事、交通、医学、工业、商业等领域都有着广泛的应用。语音识别的目标是让机器能够像人一样准确理解语音信号所承载的信息，从而实现人机交互。语音识别系统可以分成三类：孤立词语音识别系统、连接词语音识别系统与连续语音识别系统。
2.语音识别技术的发展
语音识别技术的研究最早开始于20世纪50年代，1952年贝尔实验室研发出了10个孤立数字的识别系统。从20世纪60年代开始，美国卡耐基梅隆大学的Reddy等开展了连续语音识别的研究，但是这段时间发展很缓慢。1969年贝尔实验室的PierceJ甚至在一封公开信中将语音识别比作近几年不可能实现的事情。
20世纪80年代开始，以隐马尔可夫模型(hiddenMarkovmodel，HMM)方法为代表的基于统计模型方法逐渐在语音识别研究中占据了主导地位。HMM模型能够很好地描述语音信号的短时平稳特性，并且将声学、语言学、句法等知识集成到统一框架中。此后，HMM的研究和应用逐渐成为了主流。例如，第一个“非特定人连续语音识别系统”是当时还在卡耐基梅隆大学读书的李开复研发的SPHINX系统，其核心框架就是GMM-HMM框架，其中GMM(Gaussianmixturemodel，高斯混合模型)用来对语音的观察概率进行建模，HMM则对语音的时序进行建模。
20世纪80年代后期，深度神经网络(deepneuralnetwork，DNN)的前身——人工神经网络(artificialneuralnetwork，ANN)也成为了语音识别研究的一个方向。但这种浅层神经网络在语音识别任务上的效果一般，表现并不如GMM-HMM模型。
20世纪90年代开始，语音识别掀起了第一次研究和产业应用的小高潮，主要得益于基于GMM-HMM声学模型的区分性训练准则和模型自适应方法的提出。这时期剑桥发布的HTK开源工具包大幅度降低了语音识别研究的门槛。此后将近10年的时间里，语音识别的研究进展一直比较有限，基于GMM-HMM框架的语音识别系统整体效果还远远达不到实用化水平，语音识别的研究和应用陷入了瓶颈。
2006年Hinton]提出使用受限波尔兹曼机(restrictedBoltzmannmachine，RBM)对神经网络的节点做初始化，即深度置信网络(deepbeliefnetwork，DBN)。DBN解决了深度神经网络训练过程中容易陷入局部最优的问题，自此深度学习的大潮正式拉开。
2009年，Hinton和他的学生MohamedD将DBN应用在语音识别声学建模中，并且在TIMIT这样的小词汇量连续语音识别数据库上获得成功。
2011年DNN在大词汇量连续语音识别上获得成功，语音识别效果取得了近10年来最大的突破。从此，基于深度神经网络的建模方式正式取代GMM-HMM，成为主流的语音识别建模方式。
3.语音识别技术的工作流程
一般来说，一套完整的语音识别系统其工作过程分为7步：
(1)对语音信号进行分析和处理，除去冗余信息。
(2)提取影响语音识别的关键信息和表达语言含义的特征信息。
(3)紧扣特征信息，用最小单元识别字词。
(4)按照不同语言的各自语法，依照先后次序识别字词。
(5)把前后意思当作辅助识别条件，有利于分析和识别。
(6)按照语义分析，给关键信息划分段落，取出所识别出的字词并连接起来，同时根据语句意思调整句子构成。
(7)结合语义，仔细分析上下文的相互联系，对当前正在处理的语句进行适当修正。
4.语音识别的基本原理
所谓语音识别，就是将一段语音信号转换成相对应的文本信息，系统主要包含特征提取、声学模型，语言模型以及字典与解码四大部分，其中为了更有效地提取特征往往还需要对所采集到的声音信号进行滤波、分帧等预处理工作，把要分析的信号从原始信号中提取出来;之后，特征提取工作将声音信号从时域转换到频域，为声学模型提供合适的特征向量;声学模型中再根据声学特性计算每一个特征向量在声学特征上的得分;而语言模型则根据语言学相关的理论，计算该声音信号对应可能词组序列的概率;最后根据已有的字典，对词组序列进行解码，得到最后可能的文本表示。
5.语音识别技术的工作原理
首先，声音实际上是一种波。常见的mp3等格式都是压缩格式，必须转成非压缩的纯波形文件来处理，比如WindowsPCM文件，也就是俗称的wav文件。wav文件里存储的除了一个文件头以外，就是声音波形的一个个点了。
在开始语音识别之前，有时需要把首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰。这个静音切除的操作一般称为VAD，需要用到信号处理的一些技术。
要对声音进行分析，需要对声音分帧，也就是把声音切开成一小段一小段，每小段称为一帧。分帧操作一般不是简单的切开，而是使用移动窗函数来实现。
分帧后，语音就变成了很多小段。但波形在时域上几乎没有描述能力，因此必须将波形作变换。常见的一种变换方法是提取MFCC特征，根据人耳的生理特性，把每一帧波形变成一个多维向量，可以简单地理解为这个向量包含了这帧语音的内容信息。这个过程叫做声学特征提取。
至此，声音就成了一个12行(假设声学特征是12维)、N列的一个矩阵，称之为观察序列，这里N为总帧数。
那，怎样把这个矩阵变成文本了。首先要介绍两个概念：
音素：单词的发音由音素构成。对英语，一种常用的音素集是卡内基梅隆大学的一套由39个音素构成的音素集。汉语一般直接用全部声母和韵母作为音素集，另外汉语识别还分有调无调，不详述。
状态：这里理解成比音素更细致的语音单位就行啦。通常把一个音素划分成3个状态。
那，语音识别是怎么工作的呢?
第一步，把帧识别成状态。
第二步，把状态组合成音素。
第三步，把音素组合成单词。
每个小竖条代表一帧，若干帧语音对应一个状态，每三个状态组合成一个音素，若干个音素组合成一个单词。也就是说，只要知道每帧语音对应哪个状态了，语音识别的结果也就出来了。
那每帧音素对应哪个状态呢?有个容易想到的办法，看某帧对应哪个状态的概率最大，那这帧就属于哪个状态。
那这些用到的概率从哪里读取呢?有个叫“声学模型”的东西，里面存了一大堆参数，通过这些参数，就可以知道帧和状态对应的概率。获取这一大堆参数的方法叫做“训练”，需要使用巨大数量的语音数据。
但这样做有一个问题：每一帧都会得到一个状态号，最后整个语音就会得到一堆乱七八糟的状态号，相邻两帧间的状态号基本都不相同。假设语音有1000帧，每帧对应1个状态，每3个状态组合成一个音素，那么大概会组合成300个音素，但这段语音其实根本没有这么多音素。如果真这么做，得到的状态号可能根本无法组合成音素。实际上，相邻帧的状态应该大多数都是相同的才合理，因为每帧很短。
解决这个问题的常用方法就是使用隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)。
第一步，构建一个状态网络。
第二步，从状态网络中寻找与声音最匹配的路径。
这样就把结果限制在预先设定的网络中，避免了刚才说到的问题，当然也带来一个局限，比如设定的网络里只包含了“今天晴天”和“今天下雨”两个句子的状态路径，那么不管说些什么，识别出的结果必然是这两个句子中的一句。
那如果想识别任意文本呢?把这个网络搭得足够大，包含任意文本的路径就可以了。但这个网络越大，想要达到比较好的识别准确率就越难。所以要根据实际任务的需求，合理选择网络大小和结构。
搭建状态网络，是由单词级网络展开成音素网络，再展开成状态网络。语音识别过程其实就是在状态网络中搜索一条最佳路径，语音对应这条路径的概率最大，这称之为“解码”。路径搜索的算法是一种动态规划剪枝的算法，称之为Viterbi算法，用于寻找全局最优路径。
这里所说的累积概率，由三部分构成，分别是：
观察概率：每帧和每个状态对应的概率
转移概率：每个状态转移到自身或转移到下个状态的概率
语言概率：根据语言统计规律得到的概率
其中，前两种概率从声学模型中获取，最后一种概率从语言模型中获取。语言模型是使用大量的文本训练出来的，可以利用某门语言本身的统计规律来帮助提升识别正确率。语言模型很重要，如果不使用语言模型，当状态网络较大时，识别出的结果基本是一团乱麻。
这样，基本上语音识别过程就完成了。这，也是语音识别技术的工作原理。
6.语音识别技术应用领域
(1)桌面/移动设备应用
语音识别技术在PC机/移动终端上的应用范围较广，目前可以用语音识别来进行身份认证、编辑文本或者语音控制。典型的包括语音输入法、语音助手、音频识别软件等。
(2)嵌入式应用
应用的范畴广，根据市场需求考虑不同的嵌入式硬件平台，目前嵌入式语音识别系统主流是智能手机、车载系统、智能家居、智能终端的集成应用。
(3)电信级系统应用
语音识别技术应用于企业自动语音服务，可以为企业提供--种智能化的并且相对安全的自动服务方式。包括，企业的用户服务中心、电话银行、股票交易、电子商务等应用领城。
(4)Web应用
把语音技术与Web应用结合，例如语音浏览器、语音搜索引擎，网上语音聊天室及语音网游等。
(5)行业特殊应用领域
为安全部门提供声纹识别应用方案，进行自动的身份辨认，在国家安全、侦破等特殊领域，市场专业性强，进入壁垒高，同业竞争者很少。
以上梳理了语音识别技术的定义、原理、发展历程等信息，希望对你有所帮助，当前，随着人机交互技术的发展，语音识别技术有了更广阔的发展空间，是未来科技的一大趋势。如果你想了解更多相关内容，敬请关注三个皮匠报告的行业知识栏目。
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本文标签语音识别技术 语音识别技术原理 语音识别技术应用领域 语音识别技术发展人工智能语音交互技术原理
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
语音识别系统构建过程整体上包括两大部分：训练和识别。训练通常是离线完成的，对预先收集好的海量语音、语言数据库进行信号处理和知识挖掘，获取语音识别系统所需要的“声学模型”和“语言模型”;而识别过程通常是在线完成的，对用户实时的语音进行自动识别。识别过程通常又可以分为“前端”和“后端”两大模块：“前端”模块主要的作用是进行端点检测(去除多余的静音和非说话声)、降噪、特征提取等;“后端”模块的作用是利用训练好的“声学模型”和“语言模型”对用户说话的特征向量进行统计模式识别(又称“解码”)，得到其包含的文字信息，此外，后端模块还存在一个“自适应”的反馈模块，可以对用户的语音进行自学习，从而对“声学模型”和“语音模型”进行必要的“校正”，进一步提高识别的准确率。
语鼠，是一款人工智能语音鼠标，采用“硬件+语音算法”的独特技术，引入讯飞语音生态，通过人机交互彻底颠覆传统的鼠标功能及应用，为传统PC插上AI的翅膀。彻底解决打字难、打字慢、不会翻译等问题。
语音识别系统本质上是一种模式识别系统，包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元，它的基本结构如下图所示：
语音识别是模式识别的一个分支，又从属于信号处理科学领域，同时与语音学、语言学、数理统计及神经生物学等学科有非常密切的关系。语音识别的目的就是让机器“听懂”人类口述的语言，包括了两方面的含义：其一是逐字逐句听懂非转化成书面语言文字;其二是对口述语言中所包含的要求或询问加以理解，做出正确响应，而不拘泥于所有词的正确转换返回搜狐，查看更多