特征提取 从音频中提取有用的信息 声学模型 使用机器学习算法理解和解释提取的特征 语言模型 理解和生成人类语言

　　这节课我们学习了“语音识别技术”，它是人工智能系列的一 个重要分支。我们首先认识了声音的概念，然后通过一段精彩 的音频识别开始了“语音识别技术”的探索。

　　从19世纪50年代发展到今天，语音识别技术已经逐渐成熟。 学习了它的工作原理之后，才发现这项技术还需要依靠其他很 多学科知识，才能将语音识别技术应用到生活的方方面面，为 我们提供便利。

　　声音是由物体振动产生的声波，是通过介质（空气或固体、液体）传播 并能被人或动物听觉器官所感知的波动现象。

　　语音识别技术介绍首先，语音信号前端处理模块用于将输入的语音信号进行处理，去除噪音和干扰，并将语音信号切割成语音的基本单位，如音素或音节。

　　声学模型使用大量的语音数据进行训练，建立起声学模型，用于识别每个基本单位（音素或音节）之间的关系。

　　声学模型通常使用隐马尔可夫模型（HMM）进行建模，将语音特征与语音单元之间的关系进行建模。

　　语言模型通常基于n元语法进行建模，其中n表示单词的级别，通常是二元或三元。

　　最后是解码器，它对声学模型和语言模型进行联合解码，找到最可能的文本结果。

　　除了这些主要的模块之外，还有一些其他的技术和方法可以提高语音识别的准确性和性能。

　　其中包括特征提取方法，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）和线性预测编码系数（LPCC）；声学模型的训练方法，如最大似然估计（MLE）和自适应训练方法；以及语音识别系统的调优和优化方法，如语音增强和噪声抑制技术。

　　其次，语音识别技术对于噪音和干扰非常敏感，这就需要对语音进行预处理来降低噪音的影响。

　　此外，语音识别技术对于不同的说话人和语速也有一定的限制，需要进行个性化的训练和调优。

　　随着深度学习和大数据技术的发展和应用，语音识别技术将变得更加准确和智能，为人们的生活和工作带来更多的便利和效率。

　　它可以对输入的语音进行处理，识别其中的语音内容，并将其转换为相应的文字。

　　语音识别技术能够广泛应用于各个领域，包括语音输入、语音控制、语音搜索等。

　　语音识别功能主要有以下几个方面：1. 语音输入：语音识别技术可以将用户输入的语音转换为文本。

　　例如，在手机键盘上使用语音输入功能，用户只需要说出要输入的内容，语音识别系统会将其转换为文字并显示在屏幕上，从而提高输入速度和准确性。

　　例如，智能音箱可以通过语音指令进行播放音乐、查询天气、控制家居设备等操作。

　　用户可以通过语音输入搜索关键词，语音识别系统会将其转换为文本，并根据文本内容进行搜索。

　　例如，在旅行或工作中遇到外语交流时，用户可以使用语音识别功能进行实时翻译，将对方的语音转换为用户所需的语言文字，从而实现双方的交流和理解。

　　例如，语音识别系统可以帮助听障人士与外界进行沟通，将对方的语音转换为文字进行显示。

　　它不仅可以提高人们的生活和工作效率，还可以改善人机交互体验，提供更加便捷和智能的服务。

　　未来随着技术的不断发展和创新，语音识别功能将更加完善和智能化，为人们带来更多星空体育官方入口 星空体育官网便利和惊喜。

　　语音识别与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。

　　语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。

　　任务分类和应用根据识别的对象不同，语音识别任务大体可分为3类，即孤立词识别（isolated word recognition)，关键词识别（或称关键词检出，keyword spotting)和连续语音识别。

　　其中，孤立词识别的任务是识别事先已知的孤立的词，如“开机”、“关机”等；连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音，如一个句子或一段话；连续语音流中的关键词检测针对的是连续语音，但它并不识别全部文字，而只是检测已知的若干关键词在何处出现，如在一段话中检测“计算机”、“世界”这两个词。

　　根据针对的发音人，可以把语音识别技术分为特定人语音识别和非特定人语音识别，前者只能识别一个或几个人的语音，而后者则可以被任何人使用。

　　显然，非特定人语音识别系统更符合实际需要，但它要比针对特定人的识别困难得多。

　　另外，根据语音设备和通道，可以分为桌面（PC）语音识别、电话语音识别和嵌入式设备（手机、PDA等）语音识别。

　　不同的采集通道会使人的发音的声学特性发生变形，因此需要构造各自的识别系统。

　　语音识别的应用领域非常广泛，常见的应用系统有：语音输入系统，相对于键盘输入方法，它更符合人的日常习惯，也更自然、更高效；语音控制系统，即用语音来控制设备的运行，相对于手动控制来说更加快捷、方便，可以用在诸如工业控制、语音拨号系统、智能家电、声控智能玩具等许多领域；智能对话查询系统，根据客户的语音进行操作，为用户提供自然、友好的数据库检索服务，例如家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订票系统、医疗服务、银行服务、股票查询服务等等。

　　在训练阶段，用户将词汇表中的每一词依次说一遍，并且将其特征矢量作为模板存入模板库。

　　通过语音识别技术，可以实时监测家庭环境，及 时发现异常情况并发出警报，提高家庭安全系数 。

　　语音识别技术可以应用于智能家居助手，提供天 气预报、日程提醒、语音记事等服务，方便用户 日常生活。

　　通过语音识别技术，医生可以快速录入病历信息 ，提高工作效率，减少医疗差错。

　　在现实生活中，语音识别技术常常面临着各种环境噪音的干扰，如汽车轰鸣声、 人群喧闹声等。这些噪音可能会影响语音识别的准确性，使技术难以分辨出清晰 、准确的语音信号。

　　不同地区、不同人群的口音和语言习惯可能存在较大差异，这给语音识别技术带 来了挑战。例如，方言、俚语、口音等都可能影响语音识别的准确性。

　　• 语音识别技术概述 • 语音识别技术原理 • 语音识别技术面临的挑战 • 语音识别技术的发展趋势 • 语音识别技术的前景展望 • 语音识别技术案例分析

　　随着传感器技术的发展和人工智能算法的进步，多模态语音识别与交互将成为未来语音识别技术的重 要发展方向。通过结合不同模态的信息，能够提高语音识别的性能，并为用户提供更加智能和自然的 交互体验。

　　语音识别技术可以应用于智能音箱，实现通过语 音指令控制家电设备，如灯光、空调、电视等。

　　计算机发明之后，让机器能够“听懂”人类的语言，理解语言中的内在含义，并能做出正确的回答就成为了人们追求的目标。

　　我们都希望像科幻电影中那些智能先进的机器人助手一样，在与人进行语音交流时，让它听明白你在说什么。

　　语音识别就好比“机器的听觉系统”，该技术让机器通过识别和理解，把语音信号转变为相应的文本或命令。

　　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。

　　语音识别就好比“机器的听觉系统”，它让机器通过识别和理解，把语音信号转变为相应的文本或命令。

　　语音识别是一门涉及面很广的交叉学科，它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。

　　语音识别技术的发展语音识别技术的研究最早开始于20世纪50年代，1952 年贝尔实验室研发出了 10 个孤立数字的识别系统。

　　从 20 世纪 60 年代开始，美国卡耐基梅隆大学的 Reddy 等开展了连续语音识别的研究，但是这段时间发展很缓慢。

　　1969年贝尔实验室的 Pierce J 甚至在一封公开信中将语音识别比作近几年不可能实现的事情。

　　20世纪80年代开始，以隐马尔可夫模型(hidden Markov model，HMM)方法为代表的基于统计模型方法逐渐在语音识别研究中占据了主导地位。

　　HMM模型能够很好地描述语音信号的短时平稳特性，并且将声学、语言学、句法等知识集成到统一框架中。

　　例如，第一个“非特定人连续语音识别系统”是当时还在卡耐基梅隆大学读书的李开复研发的SPHINX系统，其核心框架就是GMM-HMM框架，其中GMM(Gaussian mixturemodel，高斯混合模型)用来对语音的观察概率进行建模，HMM则对语音的时序进行建模。

　　基本原理是，根据说话者的特定声学参数（频率、力度或频散率）对其声音进行计算分析，判断后者是否与声纹建档中记录的参数相吻合，以实现语音识别。

　　由于声纹能够有效保障语音识别系统的安全性，语音识别技术已被广泛应用于电脑登录系统、电信划账、多媒体系统、信息检索系统及其他各类安全认证系统中。

　　在捕捉过程中，信号会受多种外界噪声所干扰，需要对语音信号进行降噪处理处理才能正确捕捉出有用信息。

　　接下来是正确识别处理，即从已捕捉并经过降噪处理的语音信号中提取语言特征，从而匹配到与声纹建档中的参数，达到识别的目的。

　　该过程涉及很多复杂的数学和信号处理技术，像参数分析、自适应学习等，使用神经网络技术就更加方便。

　　语音识别技术语音识别技术，也叫做自然语言处理技术，是一种能够将人类语言转化为机器可理解的形式的技术。

　　近年来，随着人工智能的迅速发展，语音识别技术在日常生活、工作和学习中扮演着越来越重要的角色。

　　声学建模利用声音信号进行语音识别，通过分析声音的频率、能量等特征来判断出不同的语音单位，包括音素、单词等。

　　语言建模则是通过统计语言模型和自然语言处理技术，对声学建模得出的候选结果进行优化和语义分析，从而提高识别准确率。

　　二、应用领域1. 手机智能助手随着智能手机的普及，语音识别技术被广泛应用于手机智能助手中。

　　用户可以通过口语命令控制手机进行电话拨打、短信发送、音乐播放等各项操作，提升了手机的易用性和便捷性。

　　通过将口语输入转化为文字输出，可以实现即时语音翻译，帮助人们在国际交流、旅游等场景中克服语言障碍，提供便捷的翻译服务。

　　3. 智能音箱智能音箱是近年来迅速崛起的智能家居产品，语音识别技术是其中的核心。

　　用户可以通过语音指令操控智能音箱，进行音乐播放、家居控制、问答等操作，实现智能家居的互联互通。

　　通过语音识别，系统可以自动辨识出异常声音，如窃贼闯入、火灾警报等，及时报警，提高安全性。

　　5. 医疗辅助在医疗行业中，语音识别技术可以用于医生的病历记录、诊断报告的生成等工作，提高工作效率和精确度。

　　三、发展前景随着语音识别技术的不断发展，其在人工智能、机器学习等领域的应用前景广阔。

　　未来，随着硬件设备的提升和算法的改进，语音识别技术将发展出更加高效、准确的功能。

　　除了以上提到的应用领域，语音识别技术还有望在智能交通、智能医疗、教育辅助等领域得到广泛应用，为人们的生活带来更多便利。

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　　随机过程理论在语音识别中的应用第一章语音识别总述1.1语音识别技术简介语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程，把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。

　　在当下流行的即时通讯软件（如：微信、QQ等）里，语音识别技术得到了非常广泛的应用。

　　当对方发来一段语音信息而自己不方便收听时便可以使用语音转化功能将语音信息转化成文字信息。

　　用户只需要对着麦克风说话，输入法便可以将语音转换为文字填入输入框，在方便用户的同时也提高了文字输入效率。

　　语音识别涉及的领域包括:数字信号处理、声学、语音学、计算机科学、心理学、人工智能等，是一门涵盖多个学科领域的交叉科学技术。

　　语音识别的技术原理是模式识别，其一般过程可以总结为：预处理、特征提取、基于语音模型库下的模式匹配、基于语言模型库下的语言处理、完成识别。

　　在现如中得到广泛应用的音频文件格式（如：mp3等）都经过了压缩无法直接识别。

　　图2.0.2 语音波形示例有了声波源文件输入便可以按照图2.1.1所示的各个步骤进行识别。

　　2.1静音切除如图2.1.2所示，在得到的声波信号输入中需要实际处理的信号并不一定占满整个时域，会有静音和噪声的存在。

　　因此，必须先对得到的输入信号进行一定的预处理，消去静音的部分并且滤除噪声的干扰才能对实际需要处理的有效语音进行识别。

　　其可实现的功能有对语音信号进行打断、去除语音信号中的静音部分从而获取有效语音，还可以去除一部分噪声对后续语音识别过程造成的干扰。

　　V AD主要是对输入语音信号的一些时域或频域特征判断其是否属于静音部分。

　　本文只对这些参数做简要介绍，具体算法不属于本文重点因而不在此做细致讨论。

　　1.相关性分析通过对足够短的时间范围内的语音信号进行相关性检测可以初步判定该时间范围内的信号是否属于静音部分。

　　在实际应用中，静音的部分实际上会混有各种各样的噪声，因此并非绝对意义上静音。

　　然而，由于噪声多种多样，因此相关性分析只适用于区分小部分噪声与语音，这是其局限性所在。

　　2.时域能量静音部分的噪声能量相较于有效语音能量而言要少得多，因此可以通过比较短时间范围内的输入信号能量来判定该段信号是否输入静音部分。

　　而在实际生活中，会出现高能量噪声的情况，此时再用时域能量参数就显得爱莫能助。

　　.3.2.1.2频域参数频域参数的抗噪性能要优于时域参数，但是由于需要用到傅立叶变换等变换方法进行分析域转换，因此相应的计算复杂度较高，花费时间也较长。

　　图2.1.1 噪声谱图2.1.2 语音谱在实际应用中，噪声谱较为平坦，谱熵较大。

　　而语音能量集中在低频段，谱熵较小，因此可通过谱熵来判断信号属于噪声还是有效语音。

　　2.自适应子带即使在很低的信噪比下，语音帧仍然具有较高信噪比的子带，而噪声帧却没有。

　　因此可以根据每帧信号的最小频带所占的该帧总能量的概率来自适应选择子带的多少。

　　2.2分帧2.2.1分帧简介如图2.0.2的有效语音信号波形在时域上是无法对其进行识别的的。

　　因此必须算出有效语音信号在频域上的分布情况，因而需要对有效语音信号做傅立叶变换从而得到其在频域上的分布情况。

　　图2.2.1 有效语音信号波形图傅立叶变换的前提是输入信号是平稳的，而如图2.2.1所示的有效语音信号的前三分之一和后三分之二明显不一样，这是由于发音者的发音姿态变换而导致的，所以整体来看语音信号不平稳。

　　但如果取适量小的时间范围内（如图中矩形框圈出的时间范围），仅在该时间范围内做分析的话，发声者的发声姿态基本不变，语音信号就可以看成平稳的，就可以截取出来做傅立叶变换了。

　　2.2.1分帧时长由上述的讨论可知，通过分帧操作所得到的每一帧信号需满足如下两个条件：1.它必须足够短来保证帧内信号是平稳的。

　　上文提到过，发音者发音姿态的变化是导致信号不平稳的原因，所以在一帧的期间内发音姿态不能有明显变化。

　　正常语速下，音素的持续时间大约是 50至200 ms，所以帧长一般取为小于 50 ms。

　　2.每一帧信号又必须包括足够多的振动周期，因为傅立叶变换是对信号的频域进行分析，只有每一个频率成分在时域重复振动足够多次才能分析频率。

　　语音的基频，男声在 100 Hz左右，女声在 200 Hz左右，换算成周期就是 10 ms和5 ms。

　　通过以上的讨论，帧长一般取为 20 至50 ms，20、25、30、40、50 都是比较常用的数值。

　　2.3加窗为了提高傅立叶变换所得频谱的分辨率，取出来的一帧信号，在做傅立叶变换之前，要先进行加窗的操作，即与一个窗函数相乘，如图2.3.1所示。

　　图2.3.1(a) 原信号图2.3.1(b) 汉明窗函数图2.3.1(c) 加窗处理结果加窗的目的是让一帧信号的幅度在两端渐变到 0从而提高傅立叶变换结果频谱的分辨率。

　　由加窗处理过程可以看出，信号两端的部分被逐渐削弱至0，因此在该帧信号中无法计入频谱。

　　图2.3.2 重叠分帧如图2.2.1所示，每一帧信号时长为25ms，以10ms作为帧移取下一段信号。

　　2.4傅立叶变换对一帧信号做傅立叶变换，得到信号频谱如下：图2.4.1 信号频谱图如图 2.4.1，从信号频谱图中可知该帧语音信号呈现出的精细结构和包络两种模式。

　　又由包络可以得到共振峰，图中能看出四个，分别在 500、1700、2450、3800 Hz 附近。

　　第三章 声学特征提取人通过声道产生声音，声道的形状决定了发出怎样的声音。

　　如果我们可以准确的知道这个形状，那么我们就可以对产生的音素进行准确的描述。

　　接收端接收到的语音信号经过上文的预处理以后便得到有效的语音信号，对每一帧波形进行声学特征提取便可以得到一个多维向量。

　　当声音频率在1KHz 以下时，人耳的感知能力与频率成线KHz 以上时，人耳的感知能力与声音频率更接近对数关系。

　　Mel 频率是基于人耳听觉特性提出来的，其计算公式为：)7001(log 259510f m +=它与Hz 频率成非线性对应关系。

　　Mel 频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz 频谱特征。

　　由于Mel 频率与Hz 频率之间非线性的对应关系，使得MFCC 随着频率的提高，其计算精度随之下降。

　　3.2 MFCC 的一般过程MFCC 特征提取的一般过程如下：图3.2.1 MFCC 特征提取的一般过程图中的分帧加窗以及FFT 已经在预处理部分中提到，这里不再赘述。

　　将能量谱通过一组Mel 尺度的三角形滤波器组，定义一个有M 个滤波器的滤波器组（滤波器的个数和临界带的个数相近），采用的滤波器为三角滤波器，中心频率为 。

　　各)(m f 之间的间隔随着m 值的减小而缩小，随着m 值的增大而增宽，如图所示：图3.2.2 Mel 频率滤波器组三角滤波器的频率响应定义为:式中：∑-==101)(M m m k H此处使用三角带通滤波器有两个目的：第一、使得到的频谱变星空体育官方入口 星空体育官网得平滑，并且可以去除谐波的干扰从而凸显出原语音信号的共振峰。

　　3.2.2 对数能量语音信号的能量表现为音量的大小，每一帧信号的能量也是语音信号的一个重要特征，而这个参数非常容易计算得到，因此，通常在已经得到的参数基础上再加上一帧的对数能量。

　　对数能量的定义为：)(log 10E 10一帧内信号的平方和=如此就使得每一帧语音信号特征向量又多了一个维度。

　　3.2.3 动态差分参数的提取（包括一阶差分和二阶差分）标准的倒谱参数MFCC 只反映了语音参数的静态特性，语音的动态特性可以用这些静态特征的差分谱来描述。

　　差分参数的计算可以采用下面的公式：式中,t d 表示第t 个一阶差分；t C 表示第t 个倒谱系数；Q 表示倒谱系数的阶数；K 表示一阶导数的时间差，可取1或2。

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