语音识别的技术历程及工作原理

语音识别技术，也被称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR），是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器理解人类语言，并将其转换为计算机可输入的数字信号的一门技术。

语音识别的技术历程

现代语音识别可以追溯到1952年，Davis等人研制了世界上第一个能识别10个英文数字发音的实验系统，从此正式开启了语音识别的进程。语音识别发展到今天已经有70多年，但从技术方向上可以大体分为三个阶段。

下图是从1993年到2017年在Switchboard上语音识别率的进展情况，从图中也可以看出1993年到2009年，语音识别一直处于GMM-HMM时代，语音识别率提升缓慢，尤其是2000年到2009年语音识别率基本处于停滞状态。2009年随着深度学习技术，特别是DNN的兴起，语音识别框架变为DNN-HMM，语音识别进入了DNN时代，语音识别精准率得到了显著提升。

2015年以后，由于“端到端”技术兴起，语音识别进入了百花齐放时代，语音界都在训练更深、更复杂的网络，同时利用端到端技术进一步大幅提升了语音识别的性能，直到2017年微软在Swichboard上达到词错误率5.1%，从而让语音识别的准确性首次超越了人类，当然这是在一定限定条件下的实验结果，还不具有普遍代表性。

语音识别原理

语音识别的本质是一种基于语音特征参数的模式识别，即通过学习，系统能够把输入的语音按一定模式进行分类，进而依据判定准则找出最佳匹配结果。目前，模式匹配原理已经被应用于大多数语音识别系统中。如图1是基于模式匹配原理的语音识别系统框图。

一般的模式识别包括预处理，特征提取，模式匹配等基本模块。如图所示首先对输入语音进行预处理，其中预处理包括分帧，加窗，预加重等。其次是特征提取，因此选择合适的特征参数尤为重要。

常用的特征参数包括：基音周期，共振峰，短时平均能量或幅度，线性预测系数（LPC），感知加权预测系数（PLP），短时平均过零率，线性预测倒谱系数（LPCC），自相关函数，梅尔倒谱系数（MFCC），小波变换系数，经验模态分解系数（EMD），伽马通滤波器系数（GFCC）等。

在进行实际识别时，要对测试语音按训练过程产生模板，最后根据失真判决准则进行识别。常用的失真判决准则有欧式距离，协方差矩阵与贝叶斯距离等。

语音识别技术涉及的领域有哪些

它涉及的领域相当广泛，包括但不限于以下几个方面：

智能语音助手：智能语音技术为我们带来了智能助理，如Siri、小爱同学等。用户可以通过语音与智能助理进行交流，询问天气、定闹钟、发送消息等，实现更加直观、便捷的操作。

智能家居：借助智能语音技术，用户可以通过简单的口头指令控制家居设备，例如开关灯、调整温度、播放音乐等，实现智能家居的全方位控制和管理。

医疗领域：语音识别技术可以辅助医生对病人进行诊断，对病人的病情和治疗方案进行记录等。此外，它还可以应用于医疗设备的操作中，使得医疗设备更加智能化和便利化。

教育领域：语音识别技术可以辅助学生进行口语练习，提高学生的英语口语水平等。另外，它还可以应用于教育评测中，通过语音识别来评估学生的语音表达能力、语感等。

金融领域：语音识别技术可以用于身份验证、语音指令操作等。此外，它还可以应用于金融客户服务中，使得客户可以通过语音来查询账户信息、进行转账等操作，更加便捷快速。

游戏领域：语音识别技术可以应用于游戏领域，如通过语音识别来与游戏角色进行交互，使得游戏更加真实、有趣。

智能客服：语音识别技术可以帮助用户通过语音指令获取客服服务，解决客服等待时间长的问题。

语音翻译：在全球化的今天，语音识别技术可以帮助人们实现不同语言之间的翻译。

随着技术的不断发展和完善，语音识别技术将在更多领域得到应用，并为人们的生活带来更多便利。

审核编辑：黄飞