语音识别基础概念

概念

自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）技术是一种将人类语音转换为文本的技术。这项技术旨在促进人与人、人与机器之间的交流，已经在研究领域活跃了超过50年。

发展

近年来，ASR技术的发展主要得益于以下几个关键领域的进步：

1. 摩尔定律：随着多核处理器、通用计算图形处理器（GPGPU）、CPU/GPU集群等技术的进步，复杂模型的训练变得更加高效，显著降低了ASR系统的错误率。

2. 大数据时代：借助互联网和云计算，ASR系统能够获得大量真实应用场景的数据，提高了系统的鲁棒性。

3. 移动智能时代：移动设备、可穿戴设备、智能家居设备和车载娱乐系统日益普及，语音交互成为新的交互入口。

研究范畴分类

根据不同的限制条件，ASR技术的研究可以分为多个类别。具体分类如图所示。

识别任务分类

根据不同的任务，语音识别可分为四类。具体分类如图所示。

应用

语音交互作为新的交互方式，主要应用于两大领域：促进人与人的交流和人与机器的交流。

1. 人与人的交流：应用场景包括翻译系统、微信中的语音转文字、语音输入等功能。语音到语音（speech-to-speech，S2S）翻译系统可以集成到像Skype这样的交流工具中，实现自由的远程交流。S2S系统的主要组成部分是语音识别->机器翻译->文字转语音，语音识别是整个流程的第一步。

2. 人与机器的交流：应用场景包括语音搜索、个人数字助理（PDA）、游戏、车载娱乐系统等。

对话系统

我们接下来讨论的应用场景和系统都是基于语音对话系统的例子。语音识别技术只是构建完整语音对话系统的一部分，还需要其他技术的支持。

1. 语音识别系统：将语音转换为文字。
2. 语义理解系统：提取用户说话的内容。
3. 文字转语音系统：将文字转换为语音。
4. 对话管理系统：将以上系统结合，完成实际应用场景的沟通。

语音识别系统

语音识别本质上是一个模式识别问题。给定一段声音，机器需要判断是“a”还是“b”。

这个过程可以分为两个部分：生成机器能理解的声音向量和通过模型算法识别这些声音向量，最终给出识别结果。

1. 系统架构概述

   语音识别系统主要分为四个部分：信号处理和特征提取、声学模型（AM）、语言模型（LM）和解码搜索部分。

   • 信号处理和特征提取：对音频信号进行处理，消除噪声和信道失真，将信号从时域转换到频域，提取有代表性的特征向量。
   • 声学模型：利用提取的特征向量生成声学模型分数。
   • 语言模型：评估词与词之间的关系，估计假设词序列的可能性。
   • 解码搜索：综合声学模型分数和语言模型分数，确定最终的识别结果。

2. 语音识别技术详解

   语音识别的基本单元是语音单元。选择要识别的语音单元是语音识别研究的第一步。

   • 语音单元：可以是单词、音节或音素。具体选择取决于任务的需求，如词汇量大小和训练数据的多少。

   • 信号的数字化和预处理：将声音信号转换为数字信号，包括采样和量化。预处理主要是分帧处理，确保信号的稳定性。

   • 特征提取：从语音波形中提取重要信息，去除无关信息，并将其转换为一组离散的参数向量。常用特征参数包括线性预测系数（LPC）和倒谱系数（如梅尔倒谱系数MFCC）。

   • 短语音识别为单词：将每一帧识别为形状，进而组合成音素和单词。声学模型用于确定每一帧对应哪种形状。

3. 声学模型

   声学模型是识别系统的基础，用于计算语音特征向量序列与每个发音模板之间的距离。声学模型通常采用动态时间规整（DTW）、隐马尔科夫模型（HMM）或上下文相关的深度神经网络（CD-DNN-HMM）等方法。

   • 常见问题：声学模型面临的问题包括特征向量序列的可变长和音频信号的多样性。这些问题可以通过DTW和HMM解决。

4. 语言模型

   语言模型用于将识别出的单词组成有逻辑的句子，减少声学模型上的搜索范围，提高识别准确性。常用的语言模型包括N元语言模型、马尔可夫N元模型、指数模型和决策树模型等。

5. 字典

   字典存储所有单词的发音，用于连接声学模型和语言模型。通过字典，可以将识别出的音素转换为单词。

6. 解码器

   解码器将训练好的模型按照一定规则组合起来，将新输入的语音识别出来。

语音识别评价标准

在语音识别中，常用的评价标准是词错误率（Word Error Rate，WER）。WER反映了识别过程中交换、删除和插入错误的比例，是评价识别系统性能的重要指标。