1、语音识别技术综述语音识别技术综述LT别系统进行学习；(3)多人的识别系统：通常能识别一组人的语音，或者成为特定组语音识别系统，该系统仅要求对要识别的那组人的语音进行训练。 2.2从说话的方式考虑也可以将识别系统分为3类：(1)孤立词语音识别系统：孤立词识别系统要求输入每个词后要停顿；(2)连接词语音识别系统：连接词输入系统要求对每个词都清楚发音，一些连音现象开始出现；(3)连续语音识别系统：连续语音输入是自然流利的连续语音输入，大量连音和变音会出现。 2.3从识别系统的词汇量大小考虑也可以将识别系统分为3类：(1)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。(2)中等词汇量的语音识别
2、系统。通常包括几百个词到上千个词的识别系统。(3)大词汇量语音识别系统。通常包括几千到几万个词的语音识别系统。随着计算机与数字信号处理器运算能力以及识别系统精度的提高，识别系统根据词汇量大小进行分类也不断进行变化。目前是中等词汇量的识别系统到将来可能就是小词汇量的语音识别系统。这些不同的限制也确定了语音识别系统的困难度。3语音识别技术的发展3.1国外研究历史及现状语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代AT&T贝尔实验室的Audry系统，它是第一个可以识别十个英文数字的语音识别系统。 但真正取得实质性进展，并将其作为一个重要的课题开展研究则是在60年代末70年代初。这首先是因为计算机技术的
3、发展为语音识别的实现提供了硬件和软件的可能，更重要的是语音信号线性预测编码（LPC）技术和动态时间规整（DTW）技术的提出，有效的解决了语音信号的特征提取和不等长匹配问题。这一时期的语音识别主要基于模板匹配原理，研究的领域局限在特定人，小词汇表的孤立词识别，实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立词语音识别系统；同时提出了矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模型(HMM)理论。 随着应用领域的扩大，小词汇表、特定人、孤立词等这些对语音识别的约束条件需要放宽，与此同时也带来了许多新的问题：第一，词汇表的扩大使得模板的选取和建立发生困难；第二，连续语音中，各个音素、音节以及词之间没有明显的边界，各个
4、发音单位存在受上下文强烈影响的协同发音（Co-articulation）现象；第三，非特定人识别时，不同的人说相同的话相应的声学特征有很大的差异，即使相同的人在不同的时间、生理、心理状态下，说同样内容的话也会有很大的差异；第四，识别的语音中有背景噪声或其他干扰。因此原有的模板匹配方法已不再适用。 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
5、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。 统计方法将研究者的视线从微观转向宏观，不再刻意追求语音特征的细化，而是更多地从整体平均（统计）的角度来建立最佳的语音识别系统。在声学模型方面，以Markov链为基础的语音序列建模方法HMM（隐式Markov链）比较有效地解决了语音信号短时稳定、长时时变的特性，并且能根据一些基本建模单元构造成连
6、续语音的句子模型，达到了比较高的建模精度和建模灵活性。在语言层面上，通过统计真实大规模语料的词之间同现概率即N元统计模型来区分识别带来的模糊音和同音词。另外，人工神经网络方法、基于文法规则的语言处理机制等也在语音识别中得到了应用。 20世纪90年代前期，许多著名的大公司如IBM、苹果、ATT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Nu
7、anceVoicePlatform语音平台，Microsoft的Whisper,Sun的VoiceTone等。 其中IBM公司于1997年开发出汉语ViaVoice语音识别系统，次年又开发出可以识别上海话、广东话和四川话等地方口音的语音识别系统ViaVoice98。它带有一个32,000词的基本词汇表，可以扩展到65,000词,还包括办公常用词条，具有“纠错机制”，其平均识别率可以达到95%。该系统对新闻语音识别具有较高的精度，是目前具有代表性的汉语连续语音识别系统。 3.2国内研究历史及现状我国语音识别研究工作起步于五十年代，但近年来发展很快。研究水平也从实验室逐步走向实用。从1987年开始
8、执行国家863计划后，国家863智能计算机专家组为语音识别技术研究专门立项，每两年滚动一次。我国语音识别技术的研究水平已经基本上与国外同步，在汉语语音识别技术上还有自己的特点与优势，并达到国际先进水平。中科院自动化所、声学所、清华大学、北京大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、中国科技大学、北京邮电大学、华中科技大学等科研机构都有实验室进行过语音识别方面的研究，其中具有代表性的研究单位为清华大学电子工程系与中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室。 清华大学电子工程系语音技术与专用芯片设计课题组，研发的非特定人汉语数码串连续语音识别系统的识别精度，达到94.8%（不定长数字串）和96.8%（定长
9、数字串）。在有5%的拒识率情况下，系统识别率可以达到96.9%（不定长数字串）和98.7%（定长数字串），这是目前国际最好的识别结果之一，其性能已经接近实用水平。研发的5000词邮包校核非特定人连续语音识别系统的识别率达到98.73%，前三选识别率达99.96%；并且可以识别普通话与四川话两种语言，达到实用要求。 中科院自动化所及其所属模式科技(Pattek)公司2002年发布了他们共同推出的面向不同计算平台和应用的“天语”中文语音系列产品PattekASR，结束了中文语音识别产品自1998年以来一直由国外公司垄断的历史。 4 语音识别的方法一般来说,语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知
10、识的方法、模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。 4.1基于语音学和声学的方法该方法起步较早，在语音识别技术提出的开始，就有了这方面的研究，但由于其模型及语音知识过于复杂，现阶段没有达到实用的阶段。 通常认为常用语言中有有限个不同的语音基元，而且可以通过其语音信号的频域或时域特性来区分。这样该方法分为两步实现： 第一步，分段和标号 把语音信号按时间分成离散的段，每段对应一个或几个语音基元的声学特性。然后根据相应声学特性对每个分段给出相近的语音标号 第二步，得到词序列 根据第一步所得语音标号序列得到一个语音基元网格，从词典得到有效的词序列，也可结合句子的文法和语义同时进行。 4.2模板匹配的
11、方法模板匹配的方法发展比较成熟，目前已达到了实用阶段。在模板匹配方法中，要经过四个步骤：特征提取、模板训练、模板分类、判决。常用的技术有三种：动态时间规整(DTW)、隐马尔可夫（HMM）理论、矢量量化（VQ）技术。 4.2.1动态时间规整(DTW) 语音信号的端点检测是进行语音识别中的一个基本步骤，它是特征训练和识别的基础。所谓端点检测就是在语音信号中的各种段落(如音素、音节、词素)的始点和终点的位置，从语音信号中排除无声段。在早期，进行端点检测的主要依据是能量、振幅和过零率。但效果往往不明显。60年代日本学者Itakura提出了动态时间规整算法(DTW：DynamicTimeWarping)
12、。算法的思想就是把未知量均匀的升长或缩短,直到与参考模式的长度一致。在这一过程中，未知单词的时间轴要不均匀地扭曲或弯折，以使其特征与模型特征对正。 4.2.2隐马尔可夫法(HMM) 隐马尔可夫法(HMM)是70年代引入语音识别理论的，它的出现使得自然语音识别系统取得了实质性的突破。HMM方法现已成为语音识别的主流技术，目前大多数大词汇量、连续语音的非特定人语音识别系统都是基于HMM模型的。HMM是对语音信号的时间序列结构建立统计模型，将之看作一个数学上的双重随机过程：一个是用具有有限状态数的Markov链来模拟语音信号统计特性变化的隐含的随机过程，另一个是与Markov链的每一个状态相关联的观
13、测序列的随机过程。前者通过后者表现出来，但前者的具体参数是不可测的。人的言语过程实际上就是一个双重随机过程，语音信号本身是一个可观测的时变序列，是由大脑根据语法知识和言语需要(不可观测的状态)发出的音素的参数流。可见HMM合理地模仿了这一过程，很好地描述了语音信号的整体非平稳性和局部平稳性,是较为理想的一种语音模型。 4.2.3矢量量化(VQ) 矢量量化(VectorQuantization)是一种重要的信号压缩方法。与HMM相比,矢量量化主要适用于小词汇量、孤立词的语音识别中。其过程是：将语音信号波形的k个样点的每一帧，或有k个参数的每一参数帧，构成k维空间中的一个矢量，然后对矢量进行量化。
14、量化时，将k维无限空间划分为M个区域边界，然后将输入矢量与这些边界进行比较，并被量化为“距离”最小的区域边界的中心矢量值。矢量量化器的设计就是从大量信号样本中训练出好的码书，从实际效果出发寻找到好的失真测度定义公式，设计出最佳的矢量量化系统，用最少的搜索和计算失真的运算量，实现最大可能的平均信噪比。 核心思想可以这样理解：如果一个码书是为某一特定的信源而优化设计的，那么由这一信息源产生的信号与该码书的平均量化失真就应小于其他信息的信号与该码书的平均量化失真，也就是说编码器本身存在区分能力。 在实际的应用过程中，人们还研究了多种降低复杂度的方法，这些方法大致可以分为两类：无记忆的矢量量化和有记忆
15、的矢量量化。无记忆的矢量量化包括树形搜索的矢量量化和多级矢量量化。 4.3神经网络的方法利用人工神经网络的方法是80年代末期提出的一种新的语音识别方法。人工神经网络(ANN)本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经活动的原理，具有自适应性、并行性、鲁棒性、容错性和学习特性，其强的分类能力和输入-输出映射能力在语音识别中都很有吸引力。但由于存在训练、识别时间太长的缺点，目前仍处于实验探索阶段。 由于ANN不能很好的描述语音信号的时间动态特性，所以常把ANN与传统识别方法结合，分别利用各自优点来进行语音识别。5 语音识别产品语音识别产品技术的应用可以分为两个发展方向：一个方向是大词汇量连
16、续语音识别系统，主要应用于计算机的听写机，以及与电话网或者互联网相结合的语音信息查询服务系统，这些系统都是在计算机平台上实现的；另外一个重要的发展方向是小型化、便携式语音产品的应用，如无线手机上的拨号、汽车设备的语音控制、智能玩具、家电遥控等方面的应用，这些应用系统大都使用专门的硬件系统实现，特别是近几年来迅速发展的语音信号处理专用芯片（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）和语音识别片上系统（System on Chip，SOC）的出现，为其广泛应用创造了极为有利的条件。5.1 Nuance的Dragon Dictation Dragon
17、Dictation（中文名称：声龙听写）是由 Nuance 公司推出的适用于iPhone，iPad和 iPod touch用户的一款语音识别应用软件，将用户的语音转换成文字。软件目前支持美国英语、英国英语、澳大利亚英语、法语、德语、意大利语、西班牙语、日语、韩语和中文。Dragon Dictation可以将我们说的话转换成文字，然后直接发送短信、电子邮件 或是发布到微博等SNS网站上。使用剪贴板粘贴语音转成的文本保存，做其他用途。同时还有有智能选字、选词的列表建议。语音操控的修正界面为用户提供了更方便的修正功能。5.2 Google公司的Voice Actions Voice Actions是
18、google推出的语音搜索应用程序，通过它，你可以用语音给运行 Voice Actions 的 手机下命令，诸如发信息、打电话、听音乐等。它提供了非常坚实可靠的声音识别引擎，较高识别度令人称奇。并且它也推出了针对中国用户的中文版。 5.3 苹果公司的SiriSiri是苹果公司在其产品iphone4s上应用的一项语音控制功能。技术来源于美国国防部高级研究规划局所公布的 CALO 计划：一个让军方简化处理一些繁复庶务，并具学习、组织以及认知能力的数字助理，其所衍生出来的民用版软件 Siri 虚拟个人助理。Siri可以令iPhone4S变身为一台智能化机器人，利用Siri用户可以通过手机读短信、介绍
19、餐厅、询问天气、语音设置闹钟等。Siri可以支持自然语言输入，并且可以调用系统自带的天气预报、日程安排、搜索资料等应用。还能够不断学习新的声音和语调，提供对话式的应答。Siri目前支持四种语言：英文，法文，德文，日语。其中英文分美式，英式，澳大利亚式。5.4 VocreVorce是一款非常受欢迎的iPhone口译应用，它旨在帮助经常处于不同语言环境中的人们轻松突破语言障碍、实现自由沟通。有了Vocre，你在与外国人聊天时，只需打开 Vocre，选择对方的语言和性别，剩下的事情Vocre会帮你解决。当你的 iPhone 竖着放时对它讲话，把它横过来，它会自动翻译你对它说的话。Vocre 通过 N
20、uance 将语音转换成文字，通过他们自己的众包机器学习技术，将文字翻译之后，再通过 iSpeech 重新将文字转换成语音。通过Vorce软件，来自不同国家有不同语言背景的两个人可以自由交流。5.5 IBM的ViaVoice和微软的Speech SDK IBM ViaVoice 是一种通过麦克风输入中文的一种程序。特别适合电脑初学者，您所需要做的仅仅是对着话筒喊出您要输入的字符，ViaVoice就会自动判断并且帮你输入汉字。作为语音识别软件系列的产品，它可以使PC、手提设备、汽车系统和自动客户服务系统之间的信息交流变得轻松快捷。作为第一个全功能的语音指令桌面程序，运行在Windows下的Via
21、Voice支持Microsoft Office 2003，为不同要求的用户提供了精确的语音识别技术。 与其它语音识别系统一样，它能够不断学习和适应用户的特定语音，并不断提高识别的准确度。ViaVoice同样可以对识别出来的文本进行修改纠错，这也让软件变的更加实用。6.总结与展望 总结当前语音识别产品市场，语音识别产品在我们生活的各个领域有着越来越广泛的应用。从移动终端到PC终端，从电信行业到汽车行业，语音识别产品的出现极大的方便了我们的生活，为我们提供了一种更为亲切便捷的人机交互方式。同时，智能语音行业具有很高的行业技术壁垒，必须有时间的积累和资金的投入才能做出适应市场需求的产品。我们可以发现当前市场上主流的语音识别产品都是诸如google、微软、苹果这样的行业巨头推出来。对比国内和国外的相应语音识别产品，国内语音市场主要以语音合成为主，国外语音市场主要以语音识别为主，国内的技术发展水平相比国外仍然存在一定的差距，这也激励我们要用更大的付出去努力追赶。 展望未来语音识别产品，以产业界为创新主体，包括语音识别在内的信息处理发展将需要迫切与云计算相结合，从计算、存储和群体智慧等全方位产生新的突破是可以预期的。未来语音识别市场还有很大潜力可以挖掘，出现爆发式增长也是指日可待。相信未来随着科技的发展，语音识别产品终将走入寻常百姓家为人们的生活提供更大的便捷。
