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发表于 2010-4-5
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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AutomaTIc Speech RecogniTIon，（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Bogert et al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，当训练向量的数量很大时，这种直接的描绘是不切实际的，因为存储和计算的量变得离奇的大。所以尝试用矢量量化法去寻找有效的方法来压缩训练数据。Montacie et al在倒频向量的时序中应用多变量自回归模式来确定语者特征，取得了很好的效果。
想骗过语音识别系统要有高质量的录音机，那不是很容易买到的。一般的录音机不能记录声音的完整频谱，录音系统的质量损失也必须是非常低的。对于大多数的语音识别系统，模仿的声音都不会成功。用语音识别来辨认身份是非常复杂的，所以语音识别系统会结合个人身份号码识别或芯片卡。
语音识别系统得益于廉价的硬件设备，大多数的计算机都有声卡和麦克风，也很容易使用。但语音识别还是有一些缺点的。语音随时间而变化，所以必须使用生物识别模板。语音也会由于伤风、嗓音沙哑、情绪压力或是青春期而变化。语音识别系统比指纹识别系统有着较高的误识率，因为人们的声音不像指纹那样独特和唯一。对快速傅立叶变换计算来说，系统需要协同处理器和比指纹系统更多的效能。目前语音识别系统不适合移动应用或以电池为电源的系统。
三、语音识别的技术实现方式
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，其中，最基础的就是语音识别单元的选取。
（1）语音识别单元的选取。语音识别研究的基础是选择语音识别单元。语音识别单元有单词（句）、音节和音素三种，具体选择哪一种语音识别单元由具体研究任务的类型决定：
单词（句）单元在中小词汇语音识别系统中应用广泛，但由于模型库过于庞大，模型匹配算法复杂，实时性不强，所以不适合大词汇系统；
音节单元主要应用于汉语语音识别，因为汉语是单音节结构的语言，虽然有大约1300个音节，但无调音节共408个，相对较少，所以音节单元在中、大词汇量的汉语语音识别系统上是可行的。
音素单元之前曾广泛应用于英语语音识别，也越来越多的应用于中、大词汇量汉语语音识别系统中。原因在于汉语音节仅由22个声母和28个韵母构成，把声母细化，虽然增加了模型数量，但是提高了易混淆音节的区分能力
（2）特征参数提取技术。特征提取就是对语音信号进行分析处理，把丰富的语音信息中的冗余信息去除，获得对语音识别有用的信息。这是一个对语音信号进行信息压缩的过程，目前经常采用的特征参数提取技术是线性预测（LP）分析技术。基于LP技术提取的倒谱参数再加上Mel参数和基于感知线性预测（PLP）分析提取的感知线性预测倒谱对人耳处理声音的模拟，进一步提高了语音识别系统的性能。
（3）模式匹配及模型训练技术。早期的语音识别应用的模式匹配和模型训练技术是动态时间归正技术（DTW），它在孤立词语音识别中获得了良好性能，但是由于对大词汇量以及连续语音识别的不准确，目前已经被隐马尔可夫模型（HMM）和人工神经元网络（ANN）所取代。
四、语音识别遇到的困难
目前，语音识别研究工作进展缓慢，困难具体表现在：
（一）语音识别系统对环境敏感，采集到的语音训练系统只能应用于与之对应的环境，而且当用户输入错误时不能正确响应，应用起来相对困难；
（二）必须采取新的新号处理方法来处理人在高噪声环境下的发音变化的问题；（三）语言模型、语法及词法模型在中、大词汇量连续语音识别中无法正确、合理的运用，需要有效地利用语言学、心理学及生理学等方面的研究成果；现阶段的科学技术对人类生理学诸如听觉系统分析理解功能、大脑神经系统的控制功能等还不够，更无法应用于语音识别；语音识别系统从实验室演示系统向商品的转化过程中还有许多具体细节技术问题需要解决。
五、语音识别技术的发展状况
1.语音识别技术在国际的发展
早在三四十年前，美国的一些大学和实验室就开始了语音识别技术的研究，50年代的AT& T Bell实验室研发的Audry系统第一个实现了可识别十个英文数字。60和70年代，提出了线性预测分析技术（LP）等相关理论并深入研究，创造出可以实现特定人孤立语音识别系统；80年代和90年代是语音识别技术应用研究方向的高潮，HMM模型和人工神经元网络（ANN）的成功应用，使得语音识别系统的性能比以往更优异；伴随着多媒体时代的来临，微软，Apple等著名公司都研发出相当成功的商业应用语音识别系统，比如，Apple的Siri系统，微软的Phone Query （电话语音识别）引擎等。
2.语音识别技术在国内的发展
我国的语音识别研究工作虽然起步较晚，但由于国家的重视，研究工作进展顺利，相关研究紧跟国际水平。由于中国有不可忽视的庞大市场，国外对中国的语音识别技术也非常重视，汉语语音语义的特殊性也使得中文语音识别技术的研究更具有挑战。但是，国内研究机构在进行理论研究的同时，应注重语音识别系统在商业中的应用，加快从实验室演示系统到商品的转化。
现如今，许多用户已经能享受到语音识别技术带来的方便，比如智能手机的语音操作等。但是，这与实现真正的人机交流还有相当遥远的距离。目前，计算机对用户语音的识别程度不高，人机交互上还存在一定的问题，语音识别技术还有很长的一段路要走，必须取得突破性的进展，才能做到更好的商业应用，这也是未来语音识别技术的发展方向。
六、语音识别技术的发展趋势
1.进一步提高可靠性
目前语音识别系统很难做到排除各种声学环境因素的影响，而人类语言在日常生活中的随意性和不确定性给语音识别系统造成极大的识别困难。所以，要应用现代技术智能化语音识别系统，以达到更好的识别效果；
2.增加词汇量
目前语音识别系统使用的声学模型和语音模型过于局限，需要通过改进系统建模方法、提高搜索算法的效率来做到词汇量无限制和多重语言混合，减少词汇量对语音识别系统的限制；
3.微型化并降低成本
语音识别系统在商业上的用途相当广泛，利用先进的微电子技术，将具有先进功能和性能的语音识别应用系统固化到更加微小的芯片或模块上，可以缩减成本，更方便的推广和使用。语音识别系统和微电子芯片技术的发展将引领信息技术革命到一个新的台阶。语音识别系统使人沟通更加自由，使人可以方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务。这必然会成为语音识别技术研究和应用的重要发展趋势。
七、语音识别技术的前景和应用
在电话与通信系统中，智能语音接口正在把电话机从一个单纯的服务工具变成为一个服务的“提供者”和生活“伙伴”；使用电话与通信网络，人们可以通 过语音命令方便地从远端的数据库系统中查询与提取有关的信息；随着计算机的小型化，键盘已经成为移动平台的一个很大障碍，想象一下如果手机仅仅只有一个手 表那么大，再用键盘进行拨号操作已经是不可能的。语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘， 通过语音命令进行操作。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。
语音识别技术发展到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98％，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。这些技术已经能 够满足通常应用的要求。由于大规模集成电路技术的发展，这些复杂的语音识别系统也已经完全可以制成专用芯片，大量生产。在西方经济发达国家，大量的语音识 别产品已经进入市场和服务领域。一些用户交机、电话机、手机已经包含了语音识别拨号功能，还有语音记事本、语音智能玩具等产品也包括语音识别与语音合成功 能。人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的机票、旅游、银行信息，并且取得很好的结果。调查统计表明多达85％以上的人对语音识别的信息 查询服务系统的性能表示满意。
可以预测在近五到十年内，语音识别系统的应用将更加广泛。各种各样的语音识别系统产品将出现在市场上。人们也将调整自己的说话方式以适应各种各样 的识别系统。在短期内还不可能造出具有和人相比拟的语音识别系统，要建成这样一个系统仍然是人类面临的一个大的挑战，我们只能一步步朝着改进语音识别系统 的方向一步步地前进。至于什么时候可以建立一个像人一样完善的语音识别系统则是很难预测的。就像在60年代，谁又能预测今天超大规模集成电路技术会对我们 的社会产生这么大的影响。 |
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