语音是人类自然沟通的重要方式。自从计算机问世以来，实现机器对人类语言的理解和正确回应就成了人们的追求目标。我们都希望能拥有像科幻电影里的先进机器人助手那样，能够在语音交流中准确理解我们的意图。语音识别技术使这一梦想成为了现实。这项技术相当于“机器的听觉系统”，使得机器能够通过识别和理解，将语音信号转化为相应的文本或命令。

语音识别技术简介

语音识别技术，也称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR），旨在将人类语音中的词汇内容转化为计算机可读的输入，如按键、二进制代码或字符序列。这项技术使得机器能够理解并转化语音信号为文本或命令。

语音识别技术的交叉学科属性

语音识别技术是一个跨学科领域，与声学、语音学、语言学、信息论、模式识别理论及神经生物学等学科有着紧密联系。随着技术的发展，语音识别已成为计算机信息处理技术的关键组成部分。

语音识别技术的发展历程

语音识别技术的研究始于20世纪50年代，1952年贝尔实验室开发了首个十位数字的识别系统。从20世纪60年代起，美国卡耐基梅隆大学的Reddy等人开始了连续语音识别的研究，尽管初期进展较慢。1969年，贝尔实验室的Pierce甚至认为语音识别短期内无法实现。

20世纪80年代，基于统计模型的方法，尤其是隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM），逐渐成为语音识别研究的主流。HMM模型能够很好地描述语音信号的短时稳定性，并将声学、语言学和句法知识整合在一起。例如，当时在卡耐基梅隆大学就读的李开复开发了SPHINX系统，其核心框架为GMM-HMM模型，其中GMM（高斯混合模型）用于建模语音的观测概率，而HMM则用于建模语音的时间序列。

20世纪80年代末期，人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）作为深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）的前身，也开始应用于语音识别研究，但其性能一般不如GMM-HMM模型。

20世纪90年代，基于GMM-HMM声学模型的判别训练准则和模型自适应方法的提出，推动了语音识别研究和应用的热潮。剑桥大学发布的HTK开源工具包极大地降低了研究门槛。然而，尽管如此，基于GMM-HMM框架的语音识别系统整体效果仍远未达到实用水平，研究一度陷入停滞。

2006年，Hinton提出使用受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine, RBM）对神经网络节点进行初始化，即深度置信网络（Deep Belief Network, 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，从而开启了深度学习的新篇章。

2009年，Hinton和他的学生Mohamed将DBN应用于语音识别的声学建模，并在小词汇量连续语音识别数据库TIMIT上取得了成功。