语音识别的历程与现状

语音识别技术自半个世纪前诞生以来，一直不温不火，直到2009年深度学习技术的发展才显著提高了语音识别的精度。虽然这项技术仍无法广泛应用于所有场景，但它已经成为许多实际场景中的高效沟通工具。本文将从技术和产业两个角度回顾语音识别的发展历程和现状，并探讨未来的趋势。

语音识别概述

语音识别，也被称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR），是指将人类语音转换为计算机可读的输入，通常是文本。然而，我们通常理解的语音识别实际上是狭义的语音转文字过程，称为语音转文本识别（Speech To Text，STT），以便与语音合成（Text To Speech，TTS）相对照。

语音识别是一项跨学科的技术，涵盖数学与统计学、声学与语言学、计算机与人工智能等领域。然而，语音识别自诞生以来，一直没有得到广泛应用，主要因为其技术缺陷和业界对其期望过高。实际上，语音识别与键盘、鼠标或触摸屏应是互补关系，而非替代关系。

深度学习技术自2009年起迅速发展，语音识别在安静环境、标准口音和常见词汇场景下的识别率已超过95%，表明其具备与人类相仿的语言识别能力。此外，口音、方言和噪声等场景下的语音识别也达到了可用水平，特别是在智能音箱领域，语音识别已成为最成功的消费电子技术之一。

尽管如此，当前技术仍存在诸多不足，如强噪声、超远场、强干扰和多语种等场景下的识别还需改进。此外，多人语音识别和离线语音识别也是亟待解决的问题。

语音识别的技术历程

现代语音识别的起源

现代语音识别始于1952年，Davis等人研发了世界上首个能识别十个英文数字发音的实验系统。此后，语音识别经历了三个主要阶段。

GMM-HMM时代

在20世纪70年代，语音识别主要集中在小词汇量和孤立词识别，采用模板匹配方法。进入80年代，研究转向基于统计模型（HMM）的技术思路。HMM模型假设一个音素包含3到5个状态，同一状态的发音相对稳定，不同状态间可以按一定概率跳转。GMM-HMM框架中，HMM描述语音的动态特性，GMM描述每个状态的发音特征。这些方法对语音识别研究产生了深远影响，并为下一代技术奠定了基础。

DNN-HMM时代

2006年，Hinton提出深度置信网络（DBN），推动了深度神经网络（DNN）的研究。2009年，Hinton将DNN应用于语音声学建模，并在TIMIT上获得最佳结果。2011年底，微软研究院的俞栋和邓力将DNN技术应用于大词汇量连续语音识别，显著降低了识别错误率。自此，语音识别进入DNN-HMM时代。

DNN-HMM主要用DNN模型代替GMM模型，对每个状态进行建模。DNN的好处在于不再需要对语音数据分布进行假设，拼帧增加了上下文信息，提升了状态分类概率，并增强了对噪声和口音的鲁棒性。

端到端时代

端到端方法改变了语音识别的架构，但神经网络模型结构变化不大。端到端技术解决了输入序列长度远大于输出序列长度的问题。端到端技术主要分为两类：CTC方法和Sequence-to-Sequence方法。CTC方法不需要数据对齐，只需输入和输出序列即可训练。Sequence-to-Sequence方法主要用于机器翻译，后来应用于语音识别，显著降低了词错误率。

端到端技术不再需要HMM描述音素内部状态的变化，而是将语音识别的所有模块统一成神经网络模型，使语音识别朝着更简单、更高效、更准确的方向发展。

语音识别的技术现状

目前，主流语音识别框架由三部分组成：声学模型、语言模型和解码器。声学模型是近年来热门方向，业界纷纷发布新的声学模型结构，刷新数据库的识别记录。声学模型主要采用深度神经网络和端到端技术，其中DFCNN和LFR-DFSMN是两种典型的声学模型。Kaldi是业界语音识别框架的基石，其Chain模型是一种类似于CTC的技术，采用低帧率解码，准确率显著提升。

远场语音识别技术主要解决真实场景下舒适距离内人机交互的问题。远场语音识别在智能家居、智能汽车、智能会议和智能安防等实际场景中广泛应用。远场语音识别的关键技术包括回声消除、噪声下的语音识别和多通道信号处理。

语言模型和解码器目前没有太多技术变化。语言模型主流仍是基于传统的N-Gram方法，而解码器的核心指标是速度，主要采用静态解码方式。

语音识别的技术趋势

语音识别技术主要趋于远场化和融合化，但在远场可靠性方面还有许多难点需要突破，如多轮交互、多人噪杂等场景。新的技术应该彻底解决这些问题，让机器听觉远超人类的感知能力。这不仅需要算法的进步，还需要整个产业链的共同技术升级，包括更先进的传感器和更强的算力芯片。

远场语音识别技术仍面临许多挑战，包括回声消除、噪声下的语音识别和深度学习对相位信息的利用。此外，如何通过迁移学习得到好的声学模型也是一个研究热点。语音识别的目的是让机器理解人类语言，结合语义理解可能是未来更为重要的方向。

语音识别的产业历程

语音识别技术的发展经历了三个关键节点，两个与技术有关，一个与应用有关。第一个关键节点是1988年开发的第一个基于HMM的语音识别系统——Sphinx。从1986年到2010年，混合高斯模型效果持续改善，但实际应用效果有限。第二个关键节点是2009年深度学习被系统应用到语音识别领域，识别精度大幅提升。第三个关键点是Amazon Echo的出现，将近场语音交互转变为远场语音交互。

语音识别领域的产业竞争已从研发转为应用，更多关注真实场景下的用户体验。智能音箱的普及加速了这一转变，语音识别成为智能家居、智能汽车、智能会议和智能安防等实际应用的重要技术。

语音识别的产业趋势

随着语音识别技术的普及，产业需求快速增长，但平台服务商的供给能力限制了行业的发展速度。平台服务商需要解决技术、内容接入和工程细节等问题，以降低试错成本，提供优质的用户体验。平台服务的挑战在于既要参与传统的产品生产制造链条，又要像应用商店的开发者一样提供服务。智能型操作系统的发展将成为未来的重要趋势，这需要国内的程序员们从头打造完整的系统。

随着平台服务商的问题逐步解决，基础的计算模式将逐渐改变，人们的数据消费模式也将不同。个人的计算设备将进一步分化，但背后的服务将统一，每个人可以根据场景自由迁移设备，服务将针对不同场景进行优化，但在个人偏好上保持一致。

总结

从技术和产业发展来看，语音识别虽尚未解决无限制场景和无限制人群的通用识别问题，但已在各个真实场景中普遍应用并得到规模验证。技术和产业之间形成了良好的正向迭代效应，落地场景越多，真实数据越多，用户需求越准确，这推动了语音识别技术的快速发展。未来，语音识别需要不断扩展内涵，致力于让机器听懂人类语言，多技术、多学科、多传感的融合化将是未来人工智能发展的主流趋势。