语音识别人工智能技术的分类应用有哪些
语音识别人工智能技术的分类应用有哪些？语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。
根据识别的对象不同，语音识别任务大体可分为3类，即孤立词识别（isolatedwordrecogniTIon），关键词识别（或称关键词检出，keywordspotTIng）和连续语音识别。其中，孤立词识别的任务是识别事先已知的孤立的词，如“开机”、“关机”等；连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音，如一个句子或一段话；连续语音流中的关键词检测针对的是连续语音，但它并不识别全部文字，而只是检测已知的若干关键词在何处出现，如在一段话中检测“计算机”、“世界”这两个词。
根据针对的发音人，可以把语音识别人工智能技术分为特定人语音识别和非特定人语音识别，前者只能识别一个或几个人的语音，而后者则可以被任何人使用。显然，非特定人语音识别系统更符合实际需要，但它要比针对特定人的识别困难得多。
另外，根据语音设备和通道，可以分为桌面（PC）语音识别、电话语音识别和嵌入式设备（手机、PDA等）语音识别。不同的采集通道会使人的发音的声学特性发生变形，因此需要构造各自的识别系统。
语音识别人工智能技术的应用领域非常广泛，常见的应用系统有：语音输入系统，相对于键盘输入方法，它更符合人的日常习惯，也更自然、更高效；语音控制系统，即用语音来控制设备的运行，相对于手动控制来说更加快捷、方便，可以用在诸如工业控制、语音拨号系统、智能家电、声控智能玩具等许多领域。
智能对话查询系统，根据客户的语音进行操作，为用户提供自然、友好的数据库检索服务，例如家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订票系统、医疗服务、银行服务、股票查询服务等等。
浅谈语音识别技术的发展趋势与应用前景
一、语音识别技术定义
语音识别技术，也被称为自动语音识别AutomaticSpeechRecognition，（ASR），其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。
二、语音识别技术原理
语音识别系统提示客户在新的场合使用新的口令密码，这样使用者不需要记住固定的口令，系统也不会被录音欺骗。文本相关的声音识别方法可以分为动态时间伸缩或隐马尔可夫模型方法。文本无关声音识别已经被研究很长时间了，不一致环境造成的性能下降是应用中的一个很大的障碍。
其工作原理：
动态时间伸缩方法使用瞬间的、变动倒频。1963年Bogertetal出版了《回声的时序倒频分析》。通过交换字母顺序，他们用一个含义广泛的词汇定义了一个新的信号处理技术，倒频谱的计算通常使用快速傅立叶变换。
从1975年起，隐马尔可夫模型变得很流行。运用隐马尔可夫模型的方法，频谱特征的统计变差得以测量。文本无关语音识别方法的例子有平均频谱法、矢量量化法和多变量自回归法。
平均频谱法使用有利的倒频距离，语音频谱中的音位影响被平均频谱去除。使用矢量量化法，语者的一套短期训练的特征向量可以直接用来描绘语者的本质特征。但是，当
语音识别技术介绍（超级详细）
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语音识别技术的应用及发展
语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门涉及面很广的交叉学科，它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。语音识别技术正逐步成为计算机信息处理技术中的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/201710/368484.htm
1、语音识别的基本原理
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：
未知语音经过话筒变换成电信号后加在识别系统的输入端，首先经过预处理，再根据人的语音特点建立语音模型，对输入的语音信号进行分析，并抽取所需的特征，在此基础上建立语音识别所需的模板。而计算机在识别过程中要根据语音识别的模型，将计算机中存放的语音模板与输入的语音信号的特征进行比较，根据一定的搜索和匹配策略，找出一系列最优的与输入语音匹配的模板。然后根据此模板的定义，通过查表就可以给出计算机的识别结果。显然，这种最优的结果与特征的选择、语音模型的好坏、模板是否准确都有直接的关系。
2、语音识别技术的发展历史及现状
1952年，ATTBell实验室的Davis等人研制了第一个可十个英文数字的特定人语音增强系统一Audry系统1956年，美国普林斯顿大学RCA实验室的Olson和Belar等人研制出能10个单音节词的系统，该系统采用带通滤波器组获得的频谱参数作为语音增强特征。195
人工智能之语音识别技术【科普】
03语音增强主要任务就是消除环境噪声对语音的影响。目前，比较常见的语音增强方法分类很多。其中基于短时谱估计增强算法中的谱减法及其改进形式是最为常用的，这是因为它的运算量较小，容易实时实现，而且增强效果也较好。此外，人们也在尝试将人工智能、隐马尔科夫模型、神经网络和粒子滤波器等理论用于语音增强，但目前尚未取得实质性进展。
声学特征提取人通过声道产生声音，声道的形状决定了发出怎样的声音。声道的形状包括舌头，牙齿等。如果我们可以准确的知道这个形状，那么我们就可以对产生的音素进行准确的描述。声道的形状在语音短时可以由功率谱的包络中显示出来。因此，准确描述这一包络的特征就是声学特征识别步骤的主要功能。接收端接收到的语音信号经过上文的预处理以后便得到有效的语音信号，对每一帧波形进行声学特征提取便可以得到一个多维向量。这个向量便包含了一帧波形的内容信息，为后续的进一步识别做准备
本文主要介绍使用最多的MFCC声学特征。
01MFCC简介
MFCC是Mel-FrequencyCepstralCoefficients的缩写，顾名思义MFCC特征提取包含两个关键步骤：转化到梅尔频率，然后进行倒谱分析
Mel频率倒谱系数的缩写。Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的，它与Hz频率成非线性对应关系。Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征
02MFCC提取流程
MFCC参数的提取包括以下几个步骤：
预滤波：CODEC前端带宽为300-3400Hz的抗混叠滤波器。
A/D变换：8kHz的采样频率，12bit的线性量化精度。
预加重：通过一个一阶有限激励响应高通滤波器，使信号的频谱变得平坦，不易受到有限字长效应的影响。
分帧：根据语音的短时平稳特性，语音可以以帧为单位进行处理，实验中选取的语音帧长为32ms，帧叠为16ms。
加窗：采用哈明窗对一帧语音加窗，以减小吉布斯效应的影响。
快速傅立叶变换（FastFourierTransformation,FFT）：将时域信号变换成为信号的功率谱。
三角窗滤波：用一组Mel频标上线性分布的三角窗滤波器（共24个三角窗滤波器），对信号的功率谱滤波，每一个三角窗滤波器覆盖的范围都近似于人耳的一个临界带宽，以此来模拟人耳的掩蔽效应。
求对数：三角窗滤波器组的输出求取对数，可以得到近似于同态变换的结果。
离散余弦变换（DiscreteCosineTransformation,DCT）：去除各维信号之间的相关性，将信号映射到低维空间。
谱加权：由于倒谱的低阶参数易受说话人特性、信道特性等的影响，而高阶参数的分辨能力比较低，所以需要进行谱加权，抑制其低阶和高阶参数。
倒谱均值减（CepstrumMeanSubtraction,CMS）：CMS可以有效地减小语音输入信道对特征参数的影响。
差分参数：大量实验表明，在语音特征中加入表征语音动态特性的差分参数，能够提高系统的识别性能。在本系统中，我们也用到了MFCC参数的一阶差分参数和二阶差分参数。
短时能量：语音的短时能量也是重要的特征参数，本系统中我们采用了语音的短时归一化对数能量及其一阶差分、二阶差分参数。
MFCC提取一般流程
模式匹配 和语言处理通过语音特征分析以后接下来就是模式匹配和语言处理
声学模型是识别系统的底层模型，并且是语音识别系统中最关键的一部分。声学模型的目的是提供一种有效的方法计算语音的特征矢量序列和每个发音模板之间的距离。声学模型的设计和语言发音特点密切相关。声学模型单元大小（字发音模型、半音节模型或音素模型）对语音训练数据量大小、系统识别率，以及灵活性有较大的影响。必须根据不同语言的特点、识别系统词汇量的大小决定识别单元的大小。
语言模型对中、大词汇量的语音识别系统特别重要。当分类发生错误时可以根据语言学模型、语法结构、语义学进行判断纠正，特别是一些同音字则必须通过上下文结构才能确定词义。语言学理论包括语义结构、语法规则、语言的数学描述模型等有关方面。目前比较成功的语言模型通常是采用统计语法的语言模型与基于规则语法结构命令语言模型。语法结构可以限定不同词之间的相互连接关系，减少了识别系统的搜索空间，这有利于提高系统的识别。语音识别过程实际上是一种认识过程。就像人们听语音时，并不把语音和语言的语法结构、语义结构分开来，因为当语音发音模糊时人们可以用这些知识来指导对语言的理解过程，但是对机器来说，识别系统也要利用这些方面的知识，只是如何有效地描述这些语法和语义还有困难：
小词汇量语音识别系统。通常包括几十个词的语音识别系统。中等词汇量的语音识别系统。通常包括几百个词至上千个词的识别系统。大词汇量语音识别系统。通常包括几千至几万个词的语音识别系统。这些不同的限制也确定了语音识别系统的困难度。模式匹配部是语音识别系统的关键组成部分，它一般采用“基于模式匹配方式的语音识别技术”或者采用“基于统计模型方式的语音识别技术”。前者主要是指“动态时间规整（DTW法”，后者主要是指“隐马尔可夫（HMM）法”。
隐马尔可夫模型（HMM）是语音信号处理中的一种统计模型，是由Markov链演变来的，所以它是基于参数模型的统计识别方法。由于其模式库是通过反复训练形成的与训练输出信号吻合概率最大的最佳模型参数而不是预先储存好的模式样本，且其识别过程中运用待识别语音序列与HMM参数之间的似然概率达到最大值所对应的最佳状态序列作为识别输出，因此是较理想的语音识别模型。
动态时间归整)算法：在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW(DynamicTimeWarping，动态时间归整)算法，该算法基于动态规划(DP)的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法，用于孤立词识别。HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。
小结：语音识别在移动终端上的应用最为火热，语音对话机器人、智能音箱、语音助手、互动工具等层出不穷，许多互联网公司纷纷投入人力、物力和财力展开此方面的研究和应用。语音识别技术也将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。尤其是在智能家居系统中语音识别将成为人工智能在家庭重要的入口，同时，未来随着手持设备的小型化，智能穿戴化也将成为语音识别技术的重要应用领域。返回搜狐，查看更多
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