语音识别技术范文

语音识别技术范文第1篇

关键词:语音识别 应用领域 热点 难点

中图分类号:TN912 文献标识码:A 文章编号:1007-3973 (2010) 03-062-02

1应用领域

如今,一些语音识别的应用已经应用到实际生活中,如IBM的Viavoice、Microsoft的Speech SDK、Dragon公司的Dragon Dictate系统等。语音识别的应用领域非常广泛,几乎涉及到日常生活的方方面面。如语音拨号系统、、家庭服务、订票系统、声控智能玩具、医疗服务、银行服务、听写机、计算机控制、工业控制、语音通信系统等。预计在不远的将来,语音识别技术将在工业、家电、通信、、医疗、家庭服务等各个领域深刻改变人类现有的日常生活方式。语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。

2发展历史

语音识别的研究工作开始于50年代,Bell实验室实现了第一个可识别十个英文数字的语音识别系统―Audry系统。但真正取得实质性进展,并将其作为一个重要的课题开展研究则是在60年代末70年代初。60年代,提出了动态规划(DP)和线性预测分析技术(LP),其中后者较好地解决了语音信号产生模型的问题,极大地促进了语音识别的发展。70年代,动态时间归正技术(DTW)解决了语音特征不等长匹配问题,对特定人孤立词语音识别十分有效,在语音识别领域取得了突破。在此期间还提出了矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模型(HMM)理论。

80年代语音识别研究进一步深入,HMM模型和人工神经网络(ANN)在语音识别中成功应用。1988年,FULEE Kai等用VQ/I-IMM方法实现了997个词汇的非特定人连续语音识别系统SPHINX。这是世界上第1个高性能的非特定人、大词汇量、连续语音识别系统。人们终于在实验室突破了大词汇量、连续语音和非特定人这三大障碍,并以此确定了统计方法和模型在语音识别和语言处理中的主流地位。使得借助人工智能中的启发式搜索和语音模型自身的特点,高效、快捷的算法使得建立实时的连续语音识别系统成为可能。

90年代,人们开始进一步研究语音识别与自然语言处理的结合,逐步发展到基于自然口语识别和理解的人机对话系统。人工神经元网络(ANN)也开始应用于语音识别,它和HMM模型建立的语音识别系统性能相当,在很多系统中还被结合在一起使用以提高识别率及系统的鲁棒性。小波分析也开始用于特征提取,但目前性能不理想,其研究还在进一步深入中。

现在语音识别系统已经开始从实验室走向实用,出现了比较成熟的已推向市场的产品。许多发达国家如美国、日本、韩国以及IBM、Apple、Microsoft、AT&T等著名公司都为语音识别系统的实用化开发研究投以巨资。

3研究的热点与难点

目前语音识别领域的研究热点包括:稳健语音识别(识别的鲁棒性)、语音输入设备研究 、声学HMM模型的细化、说话人自适应技术、大词汇量关键词识别、高效的识别(搜索)算法研究 、可信度评测算法研究、ANN的应用、语言模型及深层次的自然语言理解。

目前研究的难点主要表现在:(1)语音识别系统的适应性差。主要体现在对环境依赖性强。(2)高噪声环境下语音识别进展困难,因为此时人的发音变化很大,像声音变高,语速变慢,音调及共振峰变化等等,必须寻找新的信号分析处理方法。(3)如何把语言学、生理学、心理学方面知识量化、建模并有效用于语音识别,目前也是一个难点。(4)由于我们对人类的听觉理解、知识积累和学习机制以及大脑神经系统的控制机理等方面的认识还很不清楚,这必将阻碍语音识别的进一步发展。

4语音识别系统

一个典型的语音识别系统如图所示:

输入的语言信号首先要进行反混叠滤波、采样、A/D转换等过程进行数字化,之后要进行预处理,包括预加重、加窗和分帧、端点检测等。我们称之为对语音信号进行预处理。

语音信号的特征参数主要有:短时能量En,反映语音振幅或能量随着时间缓慢变化的规律;短时平均过零率Zn,对于离散信号来讲,简单的说就是样本改变符号的次数,可以粗略分辨清音和浊音;短时自相关函数;经过FFT或LPC运算得到的功率谱,再经过对数运算和傅里叶反变换以后得到的倒谱参数;根据人耳听觉特性变换的美尔(MEL);线性预测系数等。通常识别参数可选择上面的某一种或几种的组合。

语音识别是语音识别系统最核心的部分。包括语音的声学模型(训练学习)与模式匹配(识别算法)以及相应的语言模型与语言处理2大部分。声学模型用于参数匹配,通常在模型训练阶段按照一定的准则,由用语音特征参数表征的大量已知模式中通过学习算法来获取代表该模式本质特征的模型参数而产生。在识别(模式匹配)时将输入的语音特征同声学模型(模式)根据一定准则进行匹配与比较,使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配以得到最佳的识别结果。语言模型一般指在匹配搜索时用于字词和路径约束的语言规则,它包括由识别语音命令构成的语法网络或由统计方法构成的语言模型,语言处理则可以进行语法、语义分析。

声学模型是语音识别系统中最关键的一部分。目前最常用也最有效的几种声学识别模型包括动态时间归整模型(DTW)、隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经网络模型(ANN)等。

DTW是较早的一种模式匹配和模型训练技术,它把整个单词作为识别单元,在训练阶段将词汇表中每个词的特征矢量序列作为模板存入模板库,在识别阶段将待识别语音的特征矢量序列依次与库中的每个模板进行相似度比较,将相似度最高者作为识别结果输出。DTW应用动态规划方法成功解决了语音信号特征参数序列比较时时长不等的难题,在小词汇量、孤立词语音识别中获得了良好性能。但因其不适合连续语音大词汇量语音识别系统,目前已逐渐被HMM和ANN模型替代。

HMM模型是语音信号时变特征的有参表示法。它由相互关联的两个随机过程共同描述信号的统计特性,其中一个是隐蔽的(不可观测的)具有有限状态的Markor链,另一个是与Markor链的每一状态相关联的观察矢量的随机过程(可观测的)。HMM很好的模拟了人得语言过程,目前应用十分广泛。HMM模型的模型参数包括HMM拓扑结构(状态数目N、状态之间的转移方向等)、每个状态可以观察到的符号数M(符号集合O)、状态转移概率A及描述观察符号统计特性的一组随机函数,包括观察符号的概率分布B和初始状态概率分布 ,因此一个HMM模型可以由{N,M,A,B, }来确定,对词汇表中的每一个词都要建立相应的HMM模型。

模型参数得到后可以用Viterbi算法来确定与观察序列对应的最佳的状态序列。建好模型后,在识别阶段就是要计算每个模型产生观察符号序列的输出概率,输出概率最大的模型所表示的词就是我们的识别结果。这个过程计算量很大,有人提出了前向-后向算法,大大减少了计算量,已经被广泛采用,关于它们的各种改进方法也被大量提出。

ANN在语音识别中的应用是现在研究的又一热点。ANN本质上是一个自适应非线性动力学系统,是由结点互连组成的计算网络,模拟了人类大脑神经元活动的基本原理,具有自学习能力、记忆、联想、推理、概括能力和快速并行实现的特点,同时还具备自组织、自适应的功能。这些能力是HMM模型不具备的,可用于处理一些环境信息十分复杂,背景知识不清楚,推理规则不明确的问题,允许样品有较大的缺损、畸变,因此对于噪声环境下非特定人的语音识别问题来说是一种很好的解决方案。目前大部分应用神经网络的语音识别系统都采用了BP网并取得了较好的识别效果。

将ANN与HMM结合分别利用各自优点进行识别将是今后的一条研究途径。二者结合的混合语音识别方法的研究开始于上世纪90年代,目前已有一些方法将ANN辅助HMM进行计算和学习概率参数。

语言模型主要分为规则模型和统计模型两种。统计语言模型是用概率统计的方法来揭示语言单位内在的统计规律,其中N-Gram简单有效,被广泛使用。N-Gram模型基于这样一种假设:第n个词的出现只与前面N-1个词相关,而与其它任何词都不相关,整句的概率就是各个词出现概率的乘积。这些概率可以通过直接从语料库中统计N个词同时出现的次数得到。常用的是二元的Bi-Gram和三元的Tri-Gram。

5总结

尽管语音识别技术已经取得了长足的进步,而语音识别系统也层出不穷,不断的改变人类现有的生活方式,但其比较成功的应用也只是在某些特定的领域,谈不上大规模广泛的应用。只有建立从声学、语音学到语言学的知识为基础、以信息论、模式识别数理统计和人工智能为主要实现手段的语音处理机制,把整个语音识别过程从系统工程的高度进行分析构建,才有可能获得能与人类相比的高性能的、完整的计算机语音识别系统。

参考文献:

[1]易克初,田斌.付强.语音信号处理[M].国防工业出版社,2000.

[2]胡航.语音信号处理[M].哈尔滨工业大学出版社,2000.

[3]赵力.语音信号处理[M].机械工业出版社,2003.

[4]张卫清.语音识别算法的研究[D].南京理工大学(硕士生论 文),2004.

语音识别技术范文第2篇

关键词： 语音识别； 识别原理； 声学建模方法； 多维模式识别系统

中图分类号： TN912.3?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2013）13?0043?03

Summary of speech recognition technology and its application

YU Lin?lin

（Naval Aviation Military Representative Office Stationed in Beijing， Beijing 100041， China）

Abstract： As a key technology of human?computer interface in information technology， speech recognition has great research significance and broad application value. the development history of speech recognition technology is introduced， the basic knowledge of speech recognition is expounded， such as concept， basic principle， the acoustic modeling approach. The application of speech recognition technology in various fields are briefly introduced.

Keywords： speech recognition； recognition principle； acoustic modeling approach； multi?dimension pattern recognition system

0 引 言

语言是人类相互交流最常用、最有效、最重要和最方便的通信形式，语音是语言的声学表现，与机器进行语音交流是人类一直以来的梦想。随着计算机技术的飞速发展，语音识别技术也取得突破性的成就，人与机器用自然语言进行对话的梦想逐步接近实现。语音识别技术的应用范围极为广泛，不仅涉及到日常生活的方方面面，在军事领域也发挥着极其重要的作用。它是信息社会朝着智能化和自动化发展的关键技术，使人们对信息的处理和获取更加便捷，从而提高人们的工作效率。

1 语音识别技术的发展

语音识别技术起始于20世纪50年代。这一时期，语音识别的研究主要集中在对元音、辅音、数字以及孤立词的识别。

20世纪60年代，语音识别研究取得实质性进展。线性预测分析和动态规划的提出较好地解决了语音信号模型的产生和语音信号不等长两个问题，并通过语音信号的线性预测编码，有效地解决了语音信号的特征提取。

20世纪70年代，语音识别技术取得突破性进展。基于动态规划的动态时间规整（Dynamic Time Warping， DTW）技术基本成熟，特别提出了矢量量化（Vector Quantization，VQ）和隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）理论[1]。

20世纪80年代，语音识别任务开始从孤立词、连接词的识别转向大词汇量、非特定人、连续语音的识别，识别算法也从传统的基于标准模板匹配的方法转向基于统计模型的方法。在声学模型方面，由于HMM能够很好的描述语音时变性和平稳性，开始被广泛应用于大词汇量连续语音识别（Large Vocabulary Continous Speech Recognition， LVCSR）的声学建模[2?3]；在语言模型方面，以N元文法为代表的统计语言模型开始广泛应用于语音识别系统[4]。在这一阶段，基于HMM/VQ、HMM/高斯混合模型、HMM/人工神经网络的语音建模方法开始广泛应用于LVCSR系统，语音识别技术取得新突破。

20世纪90年代以后，伴随着语音识别系统走向实用化，语音识别在细化模型的设计、参数提取和优化、系统的自适应方面取得较大进展[5]。同时，人们更多地关注话者自适应、听觉模型、快速搜索识别算法以及进一步的语言模型的研究等课题[6]。此外，语音识别技术开始与其他领域相关技术进行结合，以提高识别的准确率，便于实现语音识别技术的产品化。

2 语音识别基础

2.1 语音识别概念

语音识别是将人类的声音信号转化为文字或者指令的过程[7]。语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支。语音识别的研究涉及微机技术、人工智能、数字信号处理、模式识别、声学、语言学和认知科学等许多学科领域，是一个多学科综合性研究领域[8]。

根据在不同限制条件下的研究任务，产生了不同的研究领域。这些领域包括：根据对说话人说话方式的要求，可分为孤立字（词）、连接词和连续语音识别系统；根据对说话人的依赖程度，可分为特定人和非特定人语音识别系统；根据词汇量的大小，可分为小词汇量、中等词汇量、大词汇量以及无限词汇量语音识别系统。

2.2 语音识别基本原理

从语音识别模型的角度讲，主流的语音识别系统理论是建立在统计模式识别基础之上的。语音识别的目标是利用语音学与语言学信息，把输入的语音特征向量序列[X=x1，x2，…，xT]转化成词序列[W=w1，w2，…，wN]并输出。基于最大后验概率的语音识别模型如下式所示：

[W=argmaxW{P（W|X）}=argmaxWP（W|X）P（W）P（X）=argmaxW{P（X|W）P（W）}=argmaxW{logP（X|W）+λlogP（W）}]

上式表明，要寻找的最可能的词序列[W]，应该使[P（X|W）]与[P（W）]的乘积达到最大。其中，[P（X|W）]是特征矢量序列[X]在给定[W]条件下的条件概率，由声学模型决定。[P（W）]是[W]独立于语音特征矢量的先验概率，由语言模型决定。由于将概率取对数不影响[W]的选取，第四个等式成立。[logP（X|W）]与[logP（W）]分别表示声学得分与语言得分，且分别通过声学模型与语言模型计算得到。[λ]是平衡声学模型与语言模型的权重。从语音识别系统构成的角度讲，一个完整的语音识别系统包括特征提取、声学模型、语言模型、搜索算法等模块。语音识别系统本质上是一种多维模式识别系统，对于不同的语音识别系统，人们所采用的具体识别方法及技术不同，但其基本原理都是相同的，即将采集到的语音信号送到特征提取模块处理，将所得到的语音特征参数送入模型库模块，由声音模式匹配模块根据模型库对该段语音进行识别，最后得出识别结果[9]。

语音识别系统基本原理框图如图1所示，其中：预处理模块滤除原始语音信号中的次要信息及背景噪音等，包括抗混叠滤波、预加重、模/数转换、自动增益控制等处理过程，将语音信号数字化；特征提取模块对语音的声学参数进行分析后提取出语音特征参数，形成特征矢量序列。语音识别系统常用的特征参数有短时平均幅度、短时平均能量、线性预测编码系数、短时频谱等。特征提取和选择是构建系统的关键，对识别效果极为重要。

图1 语音识别基本原理框图

由于语音信号本质上属于非平稳信号，目前对语音信号的分析是建立在短时平稳性假设之上的。在对语音信号作短时平稳假设后，通过对语音信号进行加窗，实现短时语音片段上的特征提取。这些短时片段被称为帧，以帧为单位的特征序列构成语音识别系统的输入。由于梅尔倒谱系数及感知线性预测系数能够从人耳听觉特性的角度准确刻画语音信号，已经成为目前主流的语音特征。为补偿帧间独立性假设，人们在使用梅尔倒谱系数及感知线性预测系数时，通常加上它们的一阶、二阶差分，以引入信号特征的动态特征。

声学模型是语音识别系统中最为重要的部分之一。声学建模涉及建模单元选取、模型状态聚类、模型参数估计等很多方面。在目前的LVCSR系统中，普遍采用上下文相关的模型作为基本建模单元，以刻画连续语音的协同发音现象。在考虑了语境的影响后，声学模型的数量急剧增加，LVCSR系统通常采用状态聚类的方法压缩声学参数的数量，以简化模型的训练。在训练过程中，系统对若干次训练语音进行预处理，并通过特征提取得到特征矢量序列，然后由特征建模模块建立训练语音的参考模式库。

搜索是在指定的空间当中，按照一定的优化准则，寻找最优词序列的过程。搜索的本质是问题求解，广泛应用于语音识别、机器翻译等人工智能和模式识别的各个领域。它通过利用已掌握的知识（声学知识、语音学知识、词典知识、语言模型知识等），在状态（从高层至底层依次为词、声学模型、HMM状态）空间中找到最优的状态序列。最终的词序列是对输入的语音信号在一定准则下的一个最优描述。在识别阶段，将输入语音的特征矢量参数同训练得到的参考模板库中的模式进行相似性度量比较，将相似度最高的模式所属的类别作为识别中间候选结果输出。为了提高识别的正确率，在后处理模块中对上述得到的候选识别结果继续处理，包括通过Lattice重打分融合更高元的语言模型、通过置信度度量得到识别结果的可靠程度等。最终通过增加约束，得到更可靠的识别结果。

2.3 声学建模方法

常用的声学建模方法包含以下三种：基于模式匹配的动态时间规整法（DTW）；隐马尔可夫模型法（HMM）；基于人工神经网络识别法（ANN）等。

DTW 是较早的一种模式匹配的方法。它基于动态规划的思想，解决孤立词语音识别中的语音信号特征参数序列比较时长度不一的模板匹配问题。在实际应用中，DTW通过计算已预处理和分帧的语音信号与参考模板之间的相似度，再按照某种距离测度计算出模板间的相似度并选择最佳路径。

HMM是对语音信号的时间序列结构所建立的统计模型，是在马尔可夫链的基础上发展起来的，它是一种基于参数模型的统计识别方法。HMM可模仿人的言语过程，可视作一个双重随机过程：一个是用具有有限状态数的马尔可夫链来模拟语音信号统计特性变化的隐含的随机过程，另一个是与马尔可夫链的每一个状态相关联的观测序列的随机过程[10]。

ANN以数学模型模拟神经元活动，将人工神经网络中大量神经元并行分布运算的原理、高效的学习算法以及对人的认知系统的模仿能力充分运用到语音识别领域，并结合神经网络和隐含马尔可夫模型的识别算法，克服了ANN在描述语音信号时间动态特性方面的缺点，进一步提高了语音识别的鲁棒性和准确率。其中成功的方法就是在混合模型中用ANN替代高斯混合模型估计音素或状态的后验概率。2011年，微软以深度神经网络替代多层感知机形成的混合模型系统大大提高了语音识别的准确率。

3 语音识别的应用

语音识别技术有着非常广泛的应用领域和市场前景。在语音输入控制系统中，它使得人们可以甩掉键盘，通过识别语音中的要求、请求、命令或询问来作出正确的响应，这样既可以克服人工键盘输入速度慢，极易出差错的缺点，又有利于缩短系统的反应时间，使人机交流变得简便易行，比如用于声控语音拨号系统、声控智能玩具、智能家电等领域。在智能对话查询系统中，人们通过语音命令，可以方便地从远端的数据库系统中查询与提取有关信息，享受自然、友好的数据库检索服务，例如信息网络查询、医疗服务、银行服务等。语音识别技术还可以应用于自动口语翻译，即通过将口语识别技术、机器翻译技术、语音合成技术等相结合，可将一种语言的语音输入翻译为另一种语言的语音输出，实现跨语言交流[11]。

语音识别技术在军事斗争领域里也有着极为重要的应用价值和极其广阔的应用空间。一些语音识别技术就是着眼于军事活动而研发，并在军事领域首先应用、首获成效的，军事应用对语音识别系统的识别精度、响应时间、恶劣环境下的顽健性都提出了更高的要求。目前，语音识别技术已在军事指挥和控制自动化方面得以应用。比如，将语音识别技术应用于航空飞行控制，可快速提高作战效率和减轻飞行员的工作负担，飞行员利用语音输入来代替传统的手动操作和控制各种开关和设备，以及重新改编或排列显示器上的显示信息等，可使飞行员把时间和精力集中于对攻击目标的判断和完成其他操作上来，以便更快获得信息来发挥战术优势。

4 结 语

语音识别的研究工作对于信息化社会的发展，人们生活水平的提高等方面有着深远的意义。随着计算机信息技术的不断发展，语音识别技术将取得更多重大突破，语音识别系统的研究将会更加深入，有着更加广阔的发展空间。

参考文献

[1] 马志欣，王宏，李鑫.语音识别技术综述[J].昌吉学院学报，2006（3）：93?97.

[2] RABINER L R， JUANG B H. An introduction to hidden Markov models [J]. IEEE ASSP Magazine， 1986， 3（1）： 4?16.

[3] GALES M， YOUNG S. The application of hidden Markov models in speech recognition [J]. Foundations and Trends in Signal Processing， 2008， 1（3）： 195?304.

[4] JELINEK F. Continuous speech recognition by statistical methods [J]. Proceedings of the IEEE， 1976， 64（4）： 532?556.

[5] 倪崇嘉，刘文举，徐波.汉语大词汇量连续语音识别系统研究进展[J].中文信息学报，2009，23（1）：112?123.

[6] 顾亚强.非特定人语音识别关键技术研究[D].长沙：国防科学技术大学，2009.

[7] 中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局.GB/T21023?2007 中文语音识别系统通用技术规范[S].北京：中国标准出版社，2007.

[8] 王文慧.基于ARM的嵌入式语音识别系统研究[D].天津：天津大学，2008.

[9] 何湘智.语音识别的研究与发展[J].计算机与现代化，2002（3）：3?6.

[10] 吕云芳.基于模板匹配法的语音识别系统研究与基本实现[D].天津：河北工业大学，2005.

语音识别技术范文第3篇

【关键词】 语音识别 通话 大数据 互联网

该文主要致力于解决通话中的语音识别技术，长期可推广至QQ语音聊天等即时聊天软件中，相较于目前大多数语音识别软件需要手动打开更为主动，让用户感觉不到软件的存在，将该技术深度整合到系统或QQ服务中在通话结束后针对通话中涉及的电话号码、地点、时间等关键信息进行信息的推送，大大提高了效率，并对听力有障碍的人士有更为重要的意义。

一、语音识别基本原理

语音识别系统本质上是一种模式识别系统，包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元，未知语音经过话筒变换成电信号后加在识别系统的输入端，首先经过预处理，再根据人的语音特点建立语音模型，对输入的语音信号进行分析，并抽取所需的特征，在此基础上建立语音识别所需的模板，然后根据此模板的定义，通过查表就可以给出计算机的识别结果。 [1]

二、通话中语音识别技术

2.1技术原理：

1、基本架构：Smartalk通话系统基于“云之讯”开放平台提供的语音视频通话服务和“科大讯飞”开放平台提供的语音识别服务，并加以对手机GPS位置、通讯录、社交软件信息的分析，在“云”的辅助下对之进行处理和交换。Smartalk架构分为4个部分：客户端、语音视频服务、语音识别服务、云数据处理分析。利用“云之讯”开放平台提供的语音视频通话服务和“科大讯飞”开放平台提供的语音识别服务可将用户在通话中涉及的地点、人名、电话号码等关键词提取出来并加以分析对行程和下一步操作提供帮助。

2、基本平台：本系统基于APIcloud开发，兼容云端和第三方SDK，可跨平台（Android、IOS、Windows等）使用，采用标准的c++语言实现。

2.2功能实现：

1、基于“云之讯”开放平台的通话系统：云之讯融合通讯开放平台为企业及个人开发者提供各种通讯服务，包括在线语音服务、短信服务、视频服务、会议服务等，开发者通过嵌入云通讯API在应用中轻松实现各种通讯功能。

2、基于“科大讯飞”开放平台的语音识别系统：。讯飞开放平台使用户可通过互联网、移动互联网，使用任何设备方便的介入讯飞开放平台提供的“听、说、读、写”等全方位的人工智能服务。目前开放平台向开发者提供语音合成、语音识别、语音唤醒、语义理解、移动应用分析等多项服务。

3、语音识别与云端大数据结合分析：。利用基于“云之讯”通话系统和“科大讯飞”语音识别系统实现了实时的语音识别，加以云端大数据的结合，和实时的分析用户当前的需求和问题，及时的跟用户产生交流反馈，并根据用户长期的使用时间分析智能提前推送相关信息。

2.3未来展望：

基于大数据和互联网+技术的日益发展与完善，并随着通信传输速度的逐渐提高，可在实时的条件下分析与推送更多丰富的内容，加以与即时聊天软件的结合，将该技术深度整合到系统或QQ服务中在通话结束后针对通话中涉及的电话号码、地点、时间等关键信息进行信息的推送，并对听力有障碍的人士有更为重要的意义，未来的市场前景广阔。

三、语音识别技术应用

3.1 语音指令控制在汽车上的应用：

语音控制人员只需要用嘴说出命令控制字，就可以实现对系统的控制。在汽车上，可用于汽车导航、控制车载设备。如车灯、音响、天窗、座椅、雨刮器等。

3.2语音识别技术在医疗系统中的应用：

医疗语音识别技术，已有厂商开发了基于云平台的语音识别系统，可直接内嵌到医院电子病历系统中，让医生通过语音输入病人信息，填写医疗记录，下达医嘱信息。

四、相关市场调研

1、国内外市场分析：2015年全球智能语音产业规模达到61.2亿美元，较2014年增长34.2%。其中，中国智能语音产业规模达到40.3亿元，较2014年增长增长41.0%，远高于全球语音产业增长速度预计到2016年，中国语音产业规模预计达到59亿元。[2]

2、相关应用发展：拉斯维加斯消费电子展（CES）上展示的MindMeld。在通话中，如果参与者点击应用的一个按钮，那么MindMeld将利用Nuance的语音识别技术，分析此前15至30秒对话。随后，MindMeld将确定对话中的关键词，以及其他多个信息来源，查找具有相关性的信息，并在屏幕上向用户提供图片和链接地址。[3]

参 考 文 献

[1] 吴坚.基于web的salt语音识别技术应用研究[D].湖北工业大学， 2006

[2] 武勤.2015中国智能语音产业发展白皮书.计算机与网络2016，42（8）

语音识别技术范文第4篇

关键词：语音识别；信息技术；发展趋势

中图分类号：TP391.42 文献标识码：A 文章编号：1007-9599　（2012）　19-0000-02

近年来，随着科学技术的进步，语音识别技术的发展，通过语言操纵机器的梦想正在逐步变为现实。语音识别是语音信号处理的一个重要的研究方向，经过50多年的积累研究，尤其是近20年来，语音识别技术取得了显著进步，并且广泛应用于商业，比如苹果的siri系统。本文从语音识别的发展历史、发展方向来着重分析未来语音识别技术的发展趋势。

1 语音识别技术的发展历史

1.1 语音识别技术在国际的发展

早在三四十年前，美国的一些大学和实验室就开始了语音识别技术的研究，50年代的AT&　T　Bell实验室研发的Audry系统第一个实现了可识别十个英文数字。60和70年代，提出了线性预测分析技术（LP）等相关理论并深入研究，创造出可以实现特定人孤立语音识别系统；80年代和90年代是语音识别技术应用研究方向的高潮，HMM模型和人工神经元网络（ANN）的成功应用，使得语音识别系统的性能比以往更优异；伴随着多媒体时代的来临，微软，Apple等著名公司都研发出相当成功的商业应用语音识别系统，比如，Apple的Siri系统，微软的Phone　Query　（电话语音识别）引擎等。

1.2 语音识别技术在国内的发展

我国的语音识别研究工作虽然起步较晚，但由于国家的重视，研究工作进展顺利，相关研究紧跟国际水平。由于中国有不可忽视的庞大市场，国外对中国的语音识别技术也非常重视，汉语语音语义的特殊性也使得中文语音识别技术的研究更具有挑战。但是，国内研究机构在进行理论研究的同时，应注重语音识别系统在商业中的应用，加快从实验室演示系统到商品的转化。

现如今，许多用户已经能享受到语音识别技术带来的方便，比如智能手机的语音操作等。但是，这与实现真正的人机交流还有相当遥远的距离。目前，计算机对用户语音的识别程度不高，人机交互上还存在一定的问题，语音识别技术还有很长的一段路要走，必须取得突破性的进展，才能做到更好的商业应用，这也是未来语音识别技术的发展方向。

2 语音识别技术的技术实现及困难

语音识别技术的实现方式是声音通过转换装置进入机器，而机器配有“语音辨识”程序，程序将得到的声音样本与数据库存储的样本进行比对，输出最匹配的结果，转化为机器语言，进而执行命令。真正建立辨识率高的语音辨识程序组，是非常困难而专业的，专家学者们研究出许多破解这个问题的方法，如傅立叶转换、倒频谱参数等，使目前的语音辨识系统已达到一个可接受的程度，并具有较高辨识度。

2.1　语音识别的技术实现方式

语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面，其中，最基础的就是语音识别单元的选取。

（1）语音识别单元的选取。语音识别研究的基础是选择语音识别单元。语音识别单元有单词（句）、音节和音素三种，具体选择哪一种语音识别单元由具体研究任务的类型决定：

单词（句）单元在中小词汇语音识别系统中应用广泛，但由于模型库过于庞大，模型匹配算法复杂，实时性不强，所以不适合大词汇系统；

音节单元主要应用于汉语语音识别，因为汉语是单音节结构的语言，虽然有大约1300个音节，但无调音节共408个，相对较少，所以音节单元在中、大词汇量的汉语语音识别系统上是可行的。

音素单元之前曾广泛应用于英语语音识别，也越来越多的应用于中、大词汇量汉语语音识别系统中。原因在于汉语音节仅由22个声母和28个韵母构成，把声母细化，虽然增加了模型数量，但是提高了易混淆音节的区分能力

（2）特征参数提取技术。特征提取就是对语音信号进行分析处理，把丰富的语音信息中的冗余信息去除，获得对语音识别有用的信息。这是一个对语音信号进行信息压缩的过程，目前经常采用的特征参数提取技术是线性预测（LP）分析技术。基于LP技术提取的倒谱参数再加上Mel参数和基于感知线性预测（PLP）分析提取的感知线性预测倒谱对人耳处理声音的模拟，进一步提高了语音识别系统的性能。

（3）模式匹配及模型训练技术。早期的语音识别应用的模式匹配和模型训练技术是动态时间归正技术（DTW），它在孤立词语音识别中获得了良好性能，但是由于对大词汇量以及连续语音识别的不准确，目前已经被隐马尔可夫模型（HMM）和人工神经元网络（ANN）所取代。

2.2 语音识别遇到的困难

目前，语音识别研究工作进展缓慢，困难具体表现在：

（一）语音识别系统对环境敏感，采集到的语音训练系统只能应用于与之对应的环境，而且当用户输入错误时不能正确响应，应用起来相对困难；（二）必须采取新的新号处理方法来处理人在高噪声环境下的发音变化的问题；（三）语言模型、语法及词法模型在中、大词汇量连续语音识别中无法正确、合理的运用，需要有效地利用语言学、心理学及生理学等方面的研究成果；现阶段的科学技术对人类生理学诸如听觉系统分析理解功能、大脑神经系统的控制功能等还不够，更无法应用于语音识别；语音识别系统从实验室演示系统向商品的转化过程中还有许多具体细节技术问题需要解决。

3 语音识别技术的发展趋势

3.1 进一步提高可靠性

目前语音识别系统很难做到排除各种声学环境因素的影响，而人类语言在日常生活中的随意性和不确定性给语音识别系统造成极大的识别困难。所以，要应用现代技术智能化语音识别系统，以达到更好的识别效果；

3.2 增加词汇量

目前语音识别系统使用的声学模型和语音模型过于局限，需要通过改进系统建模方法、提高搜索算法的效率来做到词汇量无限制和多重语言混合，减少词汇量对语音识别系统的限制；

3.3 微型化并降低成本

语音识别系统在商业上的用途相当广泛，利用先进的微电子技术，将具有先进功能和性能的语音识别应用系统固化到更加微小的芯片或模块上，可以缩减成本，更方便的推广和使用。语音识别系统和微电子芯片技术的发展将引领信息技术革命到一个新的台阶。语音识别系统使人沟通更加自由，使人可以方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务。这必然会成为语音识别技术研究和应用的重要发展趋势。

4 结束语

21世纪，信息和网络飞速发展，信息和网络的时代已经来临，人与人之间的距离随着Internet和移动电话网的连接和普及变得越来越近，信息资源扩散的越来越迅速，人与机器的交互显得尤为重要。语音识别技术的研究和应用可以让人无论何时何地都可以通过语音交互的方式实现任何事，可以使人更方便的享受更多的社会信息资源和现代化服务，所以，如何将这一技术可靠的、低成本的应用于商业和日常生活，是语音识别技术的发展方向和趋势。

参考文献：

[1]刘钰.语音识别技术概述[J].计算机光盘软件与应用，2010：14-17.

[2]盛青.语音自动识别技术及其软件实时实现[J].西北工业大学，2001：45-47.

[3]廖锎.浅析语音识别技术的发展及趋势[J].科技传播，2010：34-36.

[4]陈方，高升.语音识别技术及发展.CIO时代论坛，2009：67.

[5]王敏妲.语音识别技术的研究与发展[J].微型机与应用，2009：55-58.

语音识别技术范文第5篇

论文摘要 近20年来,随着信息技术的不断发展,语音识别技术也逐步的发展成熟。语音识别技术研究让人更加方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务,对任何事都能够通过语音交互的方式。本文就对语音技术的发展及趋势作了简单的阐述。

语音识别是一门交叉学科。语音识别研究经历了50多年的研究历程,经过50多年的积累研究,获得了巨大的进展。特别是近20年来,语音识别技术取得了显着的进步,并逐步的走向市场。在未来的日子里,语音识别技术将应用更为广泛。本文就语音识别的发展及趋势作简单的阐述。

1 语音技术的发展历史

50年代,研究人员多数致力于声学和语音学的基本概念。1952年,在at& t bell实验室实现了一个单一发音人孤立发音的10个英文数字的语音识别系统,方法主要是度量每个数字的元音音段的共振峰。1956年,rca lab 开展了另外一项独立研究,试图识别单一发音的10个不同的音节,同样采用了度量共振峰的方法。1959年,英国university college的研究人员开始尝试另外一种思路,用谱分析和模板匹配方法构建音素识别器,用来识别4个元音和9个辅音。60年代,相继出现并发表了语音识别的几个重要的思想。1962年,东京大学进行了另一个音素识别器的硬件实现的尝试。它使用过零率方法分离语音信号的不同部分,并进行识别。1963年,日本nec lab对数字进行语音识别的尝试可以算得上最值得注意的工作,因为它不仅是nec研究语音识别的开端,还导致一个长期的和卓有成效的研究计划。在60年代中,3个研究项目的开展对其后20多年的语音识别研究和开发产生了重大影响。第一个研究项目在rca lab开始于60年代后期,目的是研究语音事件在时间刻度上不均匀性的现实解决办法。在能够可靠检测出语音事件的始末点的基础上,发展了一套时间归正的基本方法。

2 语音识别技术的发展现状

语音识别技术通过全球科学家的共同努力,经历半个多世纪的研究,目前已经发展到了接近实用的阶段。在实验室环境下,大词汇量的朗读式连续说话的宽带语音信号的平均识别率可以达到90%以上。正式有了如此高的识别率之后,语音识别技术慢慢地从实验室演示系统逐步走向实用化商品。以ibm via voice和dragon dictation为代表的两个听写机系统的出现,使“语音识别”逐步进入大众视线,引起了广泛的社会关注。

由于校对和更正识别的错误很麻烦和浪费时间,这样便降低语音识别的优势。同时,由于使用的环境或讲话口音习惯等因素的影响,语音识别的内容大大降低,识别的内容不能达到100%的正确,所以很多人认为目前的语音识别系统还无法满足实用要求。

目前,at&t和mit等将语音识别技术应用在一些有限词汇的特定任务上,如电话自动转接、电话查询、数字串识别的任务中,当讲话的内容是系统所存储的内容存在的,且使用环境的声学特性与训练数据的声学特性相差不太大时,语音识别的正确识别率可以接近100%。但是,在实际使用中如果这些条件被破坏,则会对识别系统造成一定的影响。

3 语音识别技术发展趋势

虽然语音识别在过去的20年里有了很大的发展,但是,仍然存在很多的不足,有待于进一步的探索,具体可分为以下几个方面:

1)提高可靠性。语音识别技术需要能排除各种声学环境因素的影响。在比较嘈杂的公共环境中,人的意识会有意识的排除非需要的声学环境因素,这对语音识别系统而言,是很难做到的。另外,在日常生活中,人类的语言常常具有较大的不确定性,比较随意,并带有明显的言语习惯。这同样会给语音识别系统很大的识别麻烦。目前,在提高语音系统在不同环境中的可靠性,同时要应用现代技术让语音识别系统更加智能化,掌握人们语言随意性的部分规律,以达到最佳的识别效果。

2)增加词汇量。系统可以识别的词汇的数量是系统能够做什么事情的一个重要度量。一个语音识别系统使用的声学模型和语音模型如果太过于局限,当用户所讲的词汇超出系统已知的范围时,则语音识别系统不能准确的识别出相应的内容,比如,当突然从中文转为英文、法文、俄文时,计算机就会常常输出混乱奇怪的结果。但是,随着系统建模方法的不断改进、搜索算法效率的提高以及硬件资源的发展,未来的语音识别系统可能会做到词汇量无限制和多种语言混合,这样用户在使用的时候可以不必在语种之间来回切换,这样就能大大减少词汇量的对语音识别系统的限制。

3)应用拓展。语音识别技术可以用于把费脑、费力、费时的机器操作变成一件很容易很有趣味性的事,比如,当人们出现手忙、手不能及以及分身无术的场景时,通过语音识别系统的模型构造,则能够在象驾驶室、危险的工业场合、远距离信息获取、家电控制等各个方面,语音识别技术可能带动一系列崭新或更便捷功能的设备出现,更加方便人的工作和生活。其应用的范围和前景非常广泛。不仅能够应用于日常生活,更重要的会带来生产方式的革命,是下一代智能化控制的基础。

4)降低成本减小体积。微型化是语音识别技术商业应用的另一个重要途径,其推广程这取决于语音识别技术本身进步的程度,同时与微电子芯片技术的进一步发展关系密切。将具有先进功能和性能的语音识别应用系统固化到更加微小的芯片或模块上,可以大幅度降低产品成本和体积,产品必然受到消费者的青睐,语音识别系统和微电子芯片技术的发展是会引领我们的信息技术革命到一个新的台阶。

21世纪是信息和网络的时代,internet和移动通信、固话通信的网络把全球各地连接起来。自然口语对话、电子商务、信息索取、数字图书馆、语音翻译、远程教育等一系列的人类活动都可在网络上实现。语音识别系统的出现,会让人更加自由的沟通,让人在任何地方,任何时间,对任何事都能够通过语音交互的方式,方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务。这必然会成为语音识别技术研究和应用的重要发展趋势。

参考文献

[1]杨尚国,杨金龙.语音识别技术概述[j].福建电脑,2006 (8).

语音识别技术范文第6篇

【关键词】语音识别技术；发展趋势

语音识别是一门交叉学科。语音识别研究经历了50多年的研究历程，经过50多年的积累研究，获得了巨大的进展。特别是近20年来，语音识别技术取得了显着的进步，并逐步的走向市场。在未来的日子里，语音识别技术将应用更为广泛。

一、语音识别技术概述

语音识别是解决机器“听懂”人类语言的一项技术。作为智能计算机研究的主导方向和人机语音通信的关键技术，语音识别技术一直受到各国科学界的广泛关注。如今，随着语音识别技术研究的突破，其对计算机发展和社会生活的重要性日益凸现出来。以语音识别技术开发出的产品应用领域非常广泛，如声控电话交换、信息网络查询、家庭服务、宾馆服务、医疗服务、银行服务、工业控制、语音通信系统等，几乎深入到社会的每个行业和每个方面。

广泛意义上的语音识别按照任务的不同可以分为4个方向：说话人识别、关键词检出、语言辨识和语音识别。说话人识别技术是以话音对说话人进行区别，从而进行身份鉴别和认证的技术。关键词检出技术应用于一些具有特定要求的场合，只关注那些包含特定词的句子，例如对一些特殊人名、地名的电话监听等。语言辨识技术是通过分析处理一个语音片断以判别其所属语言种类的技术，本质上也是语音识别技术的一个方面。语音识别就是通常人们所说的以说话的内容作为识别对象的技术，它是4个方面中最重要和研究最广泛的一个方向，也是本文讨论的主要内容。

二、语音识别的研究历史

语音识别的研究工作始于20世纪50年代，1952年Bell实验室开发的Audry系统是第一个可以识别10个英文数字的语音识别系统。

1959年，Rorgie和Forge采用数字计算机识别英文元音和孤立词，从此开始了计算机语音识别。

60年代，苏联的Matin等提出了语音结束点的端点检测，使语音识别水平明显上升；Vintsyuk提出了动态编程，这一提法在以后的识别中不可或缺。60年代末、70年代初的重要成果是提出了信号线性预测编码（LPC）技术和动态时间规整（DTW）技术，有效地解决了语音信号的特征提取和不等长语音匹配问题；同时提出了矢量量化（VQ）和隐马尔可夫模型（HMM）理论。

80年代语音识别研究进一步走向深入：HMM模型和人工神经网络（ANN）在语音识别中成功应用。1988年，FULEE Kai等用VQ/I-IMM方法实现了997个词汇的非特定人连续语音识别系统SPHINX。这是世界上第1个高性能的非特定人、大词汇量、连续语音识别系统。

进入90年代后，语音识别技术进一步成熟，并开始向市场提品。许多发达国家如美国、日本、韩国以及IBM、Apple、AT&；T、Microsoft等公司都为语音识别系统的实用化开发研究投以巨资。同时汉语语音识别也越来越受到重视。IBM开发的ViaVoice和Microsoft开发的中文识别引擎都具有了相当高的汉语语音识别水平。

进入21世纪，随着消费类电子产品的普及，嵌入式语音处理技术发展迅速[2]。基于语音识别芯片的嵌入式产品也越来越多，如Sensory公司的RSC系列语音识别芯片、Infineon公司的Unispeech和Unilite语音芯片等，这些芯片在嵌入式硬件开发中得到了广泛的应用。在软件上，目前比较成功的语音识别软件有：Nuance、IBM的Viavoice和Microsoft的SAPI以及开源软件HTK，这些软件都是面向非特定人、大词汇量的连续语音识别系统。

三、语音识别技术的发展现状

语音识别技术通过全球科学家的共同努力，经历半个多世纪的研究，目前已经发展到了接近实用的阶段。在实验室环境下，大词汇量的朗读式连续说话的宽带语音信号的平均识别率可以达到90%以上。正式有了如此高的识别率之后，语音识别技术慢慢地从实验室演示系统逐步走向实用化商品。以IBM Via Voice和Dragon Dictation为代表的两个听写机系统的出现，使“语音识别”逐步进入大众视线，引起了广泛的社会关注。

由于校对和更正识别的错误很麻烦和浪费时间，这样便降低语音识别的优势。同时，由于使用的环境或讲话口音习惯等因素的影响，语音识别的内容大大降低，识别的内容不能达到100%的正确，所以很多人认为目前的语音识别系统还无法满足实用要求。

目前，AT&T和MIT等将语音识别技术应用在一些有限词汇的特定任务上，如电话自动转接、电话查询、数字串识别的任务中，当讲话的内容是系统所存储的内容存在的，且使用环境的声学特性与训练数据的声学特性相差不太大时，语音识别的正确识别率可以接近100%。但是，在实际使用中如果这些条件被破坏，则会对识别系统造成一定的影响。

我国的语音识别研究一直紧跟国际水平，国家也很重视。国内中科院的自动化所、声学所以及清华大学等科研机构和高校都在从事语音识别领域的研究和开发。国家863智能计算机专家组为语音识别技术研究专门立项，并取得了高水平的科研成果。我国中科院自动化所研制的非特定人、连续语音听写系统和汉语语音人机对话系统，其准确率和系统响应率均可达90%以上。

四、语音识别技术发展趋势

语音作为当前通信系统中最自然的通信媒介，语音识别技术是非常重要的人机交互技术。随着计算机和语音处理技术的发展，语音识别系统的实用性将进一步提高。应用语音的自动理解和翻译，可消除人类相互交往的语言障碍。国外已有多种基于语音识别产品的应用，如声控拨号电话、语音记事本等，基于特定任务和环境的听写机也已经进入应用阶段。这预示着语音识别技术有着非常广泛的应用领域和市场前景。随着语音技术的进步和通信技术的飞速发展，语音识别技术将为网上会议、商业管理、医药卫生、教育培训等各个领域带来极大的便利，其应用和经济、社会效益前景非常良好.

虽然语音识别在过去的20年里有了很大的发展，但是，仍然存在很多的不足，有待于进一步的探索，具体可分为以下几个方面：

1.提高可靠性。语音识别技术需要能排除各种声学环境因素的影响。在比较嘈杂的公共环境中，人的意识会有意识的排除非需要的声学环境因素，这对语音识别系统而言，是很难做到的。另外，在日常生活中，人类的语言常常具有较大的不确定性，比较随意，并带有明显的言语习惯。这同样会给语音识别系统很大的识别麻烦。目前，在提高语音系统在不同环境中的可靠性，同时要应用现代技术让语音识别系统更加智能化，掌握人们语言随意性的部分规律，以达到最佳的识别效果。

2.增加词汇量。系统可以识别的词汇的数量是系统能够做什么事情的一个重要度量。一个语音识别系统使用的声学模型和语音模型如果太过于局限，当用户所讲的词汇超出系统已知的范围时，则语音识别系统不能准确的识别出相应的内容，比如，当突然从中文转为英文、法文、俄文时，计算机就会常常输出混乱奇怪的结果。但是，随着系统建模方法的不断改进、搜索算法效率的提高以及硬件资源的发展，未来的语音识别系统可能会做到词汇量无限制和多种语言混合，这样用户在使用的时候可以不必在语种之间来回切换，这样就能大大减少词汇量的对语音识别系统的限制。

3.应用拓展。语音识别技术可以用于把费脑、费力、费时的机器操作变成一件很容易很有趣味性的事，比如，当人们出现手忙、手不能及以及分身无术的场景时，通过语音识别系统的模型构造，则能够在象驾驶室、危险的工业场合、远距离信息获取、家电控制等各个方面，语音识别技术可能带动一系列崭新或更便捷功能的设备出现，更加方便人的工作和生活。其应用的范围和前景非常广泛。不仅能够应用于日常生活，更重要的会带来生产方式的革命，是下一代智能化控制的基础。

4.降低成本减小体积。微型化是语音识别技术商业应用的另一个重要途径，其推广程这取决于语音识别技术本身进步的程度，同时与微电子芯片技术的进一步发展关系密切。将具有先进功能和性能的语音识别应用系统固化到更加微小的芯片或模块上，可以大幅度降低产品成本和体积，产品必然受到消费者的青睐，语音识别系统和微电子芯片技术的发展是会引领我们的信息技术革命到一个新的台阶。

语音识别技术范文第7篇

【关键词】语音识别；简单模板匹配；预处理；特征提取

1 语音识别技术原理

语音识别是为了让机器“懂”我们的语言，准确无误地识别出我们发出语音内容，并且做出符合语音内容的一系列动作，执行我们的意图。分析人类语言交流通信的过程，可以启发我们的研究思路。对人类语音通信流程[1-2]分析如图1。

由人类语音通信流程框图可以看出，人类发出语音过程如图左半部分，语音理解过程如图右半部分。语音识别包括两种含义，一是：将人类说的话转换成文字，二是：在充分理解口述语音的基础上，不仅仅是将语音转换为文字信息，而且对语音内容也要作出正确响应[3]。在此，本文认为语音识别和语音理解意义等同，所以可用图1右侧部分流程可将语音识别过程。

目前语音识别技术应用中大部分都是小词汇量，词语间相互独立基于简单模板匹配工作原理的识别模式。针对这种典型的语音识别模式，原理流程路线图[4]如图2所示：

1.1 基于发音模型的语音信号产生模型

语音信号的产生是语音识别技术的基石，在语音信号处理的大部分过程中对语音信号产生模型有很强的依赖性。本文研究过程中，首先对人类发音过程进行了解：人类发音流程是首先肺部收缩，迫使气流通过声门和声道引起音频震荡产生[3]。根据人的声道三种不同激励方式，分别对应产生了三种被大家熟知的发音类型，分别是浊音，摩擦音或清音，爆破音。

语音信号可看做由线性系统受到激励信号的激励输出产生。如图3是基于发音模型的语音信号产生模型流程图：

如图3建立的语音信号产生模型中认为浊音是周期为N0的冲激信号，且N0=fs/F0（其中F0是基音频率，fs是采样频率）。清音认为是一个均值为0，幅值是正态分布的波形信号。参数Av，Au分别用来调节浊音和清音的幅值。

从已有语音识别技术研究结果可知，窗函数类型众多，使用不同形式的窗函数对短时分析处理语音信号结果有很大的影响。已知目前应用最广泛的窗函数是汉明窗，结合仿真实验分析可以看出：高斯窗函数的横向主瓣宽度最小，但其纵向旁瓣高度最高；汉明窗函数的横向主瓣宽度最宽，纵向旁瓣高度是三种窗函数中最低的。

2.3 端点检测

语音信号的起始点是语音信号处理的关键分界点，端点检测的目的就是找到连续语音信号中的信号起始点。常用的端点检测方法有两种，分别是短时平均能量和短时过零率[6]。当下流行的端点检测方法是短时平均能量和短时过零率两者的结合，称这种方法为双门限端点检测算法[7]。

在实际问题中通常采用两者结合解决问题。本文同样是采用两者结合的方法，利用短时过零率方法检测语音信号波形穿越零电平的次数，既代表的是清音；用短时平均能量方法计算第y帧语音信号的短时平均能量E（y），既代表的是浊音，进而实现可靠的端点检测。

3 特征提取

目前特征是语音信号预处理中的重要步骤。在实际特征提取中，较常采用的参数是线性预测倒谱系数（LPCC）和Mel倒谱系数（MFCC）。二者采用的均是时域转换到倒谱域上，但是出发思路两者不同。线性预测倒谱系数（LPCC）以人类发声模型为基础，采用线性预测编码（LPC）技术求倒谱系数；Mel倒谱系数（MFCC）以人类听觉模型为基础，通过离散傅利叶变换（DFT）进行变换分析。

其中k表示第k个滤波器，Hm（k）表示第k个mel滤波器组，f（m）为中心频率，m=1，2，…K，K表示滤波器个数。

经过仿真实验分析比较，可以分析得出Mel倒谱系数（MFCC）参数较线性预测倒谱系数（LPCC）参数的优点，优点如下：

（1）语音低频信号是语音信息的聚集区，高频信号相对低频语音信号更容易受到周围环境等的干扰。Mel倒谱系数（MFCC）将线性频标转化为Mel频标，强调语音的低频信息，从而突出了有利于识别的信息，屏蔽了噪声的干扰[8]。LPCC参数是基于线性频标的，所以没有这一特点；

（2）MFCC参数无任何假设前提，在各种语音信号预处理情况下均可使用，但是LPCC参数首先假定所处理的语音信号是AR信号，对于动态特性较强的辅音，这个假设并不严格成立[8]；

（3）MFCC参数提取过程中需要经过FFT变换，我们可以顺便获得语音信号频域上的全部信息，不需要多花费时间处理，有利于端点检测、语音分段等算法实现[8]。

4 训练与识别

训练和识别是语音识别的中心内容，有很多专家学者研究了一系列成果。语音识别实质是模式匹配的过程，而对分类器和分类决策的设计[9]又是模式匹配的核心。在现有的分类器设计[10-11]中，经常使用的有：动态时间规整（Dynamic Time Warping，DTW）分类器、基于人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）分类器、基于高斯混合模型（GMM）分类器、基于Bayes规则的分类器、基于HMM分类器[12]等。

本文重点讨论语音信号预处理中技术及实现，对训练和识别技术不再做研究描述。

【参考文献】

[1]尹岩岩.基于语音识别与合成的低速率语音编码研究[D].上海师范大学，2013.

[2]伟伟.通信系统中语音质量评价的研究[D].北京邮电大学，2014.

[3]朱淑琴.语音识别系统关键技术研究[D].西安电子科技大学，2004.

[4]王伟臻.基于神经网络的语音识别研究[D].浙江大学，2008.

[5]钟林鹏.说话人识别系统中的语音信号处理技术研究[D].电子科技大学，2013.

[6]周刚，周萍，杨青.一种简单的噪声鲁棒性语音端点检测方法[J].测控技术，2015，（02）：31-34.

[7]薛胜尧.基于改进型双门限语音端点检测算法的研究[J].电子设计工程，2015，（04）：78-81.

[8]惠博.语音识别特征提取算法的研究及实现[D].西北大学，2008.

[9]张宁.基于决策树分类器的迁移学习研究[D].西安电子科技大学，2014.

[10]汪云云.结合先验知识的分类器设计研究[D].南京航空航天大学，2012.

[11]李杨.基于神经网络的分类器设计及优化[D].安徽农业大学，2013.

语音识别技术范文第8篇

关键词：语音识别技术；内容监管；应用

中图分类号：TN912.34 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）08-0020-01

随着广播电视管理的不断完善，对电视节目内容的监管也越来越严格，对音频搜索等技术的需求也在逐渐增加。但是，音频搜索技术还有很多难题尚未解决，如中文分词瓶颈、第三方数据存储量限制、数据处理分析瓶颈和音频识别准确度等等，这样在应用时会出现很多问题，相关部门需加大研发力度，让音频识别技术更加完善和规范。

1 语音识别关键技术介绍

1.1 语音模型自适应技术

因为环境、人的性别和口音等因素的干扰，语音数据会产生较大变化，在特殊条件下的训练无法推广应用，而自适应就可以根据测试数据进行调整避免误判。在变换的自适应中，采用相同的变换更新参数，当自适应模型参数确定后，就可以用少量自适应数据变换方程，利用变换方程来重新估计模型参数[1]。一般来说，变换方程的数目小于目标模型参数，所以使用少量自适应数据就可以估计出变换方程。但是变换方程并不能探测出单个模型的特征，其渐进性较差，无法估计特征相近人模型。

1.2 说话人识别技术

说话人识别也被称为声纹识别，通过语音信号来识别说话人的身份。说话人识别主要分为两类，即开集识别和闭集识别，两者主要通过是否需要拒识来区别。开集识别更具普遍性，相比闭集识别技术更难。比如说，我们同时监听多个人说话，开集识别需要在多个说话人中找到指定的说话人。开集说话有两大缺陷：虚警错误和漏报错误，两者之间互相制约互相影响。在应用过程中，可调整识别模块更倾向于少虚警错误或漏报错误。研究中会通过等错误率去判断说话人识别系统的性能是否达标，如果虚警错误率和漏报错误率相等就是等错误率[2]。等错误率会受到测试语音长短、样本语音信道匹配度和说话人语音长短等因素的影响，如果说话人语音越长，测试语音也就越长，两者的差异也就越小，等错误率也会相应降低。

1.3 P键词识别技术

关键词识别技术分为单阶段系统和两阶段系统两大类，单阶段系统识别主要是在关键词系统中进行识别，当关键词出现变化，系统就要重新识别。两阶段系统是将一般意义的连续语音转换为文本，然后借助文本匹配途径找到关键词。这种系统比较灵活，可以随时变换关键词，是目前使用最多的关键词识别技术。通过语音关键词检测特定内容具有两个优势：首先是准确率更高，其次是关键词会多次出现。这样在内容监管中就可以允许出现漏检错误，不必每次都准确地识别关键词。

2 语音识别技术的具体应用

2.1 音频模板匹配技术

在已知节目片头曲的条件下，可以使用音频模板匹配技术进行自动打点和分割。因为受到音频压缩和信号传输的影响，导致模板之间存在差异，就可以通过提取多频带能量相对比率，利用各个频带能量分布趋势稳定的特点，就可以解决音频信号扭曲造成的不稳定问题。

2.2 音频切分和分类技术

在处理广播电视音频信息的时候，例如语音识别和检测关键词，需要先对广播电视的音频进行切分，一般都会采用静音检测法来切分，这样可以准确定位，为音频分类工作奠定了基础。对切分的音频片段进行分类，需要根据音频类型采取不同的处理方法。非静音主要分为语音和非语音两类，而语音又分为纯语音和非纯语音，非语音分为音乐和环境音。

2.3 自动发现技术

将广告识别作为案例，利用音频检测获取新广告：首先是针对未知节目和广告而设计，因此需要去除已知模板，这样可以减少计算量。接着是利用音频向量的快速搜索算法确定重复片段的预留位置，因为音频向量都是通过音频段的信息展开检索，就会出现音频字分布相同、但排列不同的音频片段，也会有一些错误片段，所以需要筛选过滤一遍。最后是利用音频指纹搜索找出音频向量模型的重复片段。因为音频指纹检索技术是利用音频帧的排列信息开展工作，所以准确度更高，可以检测出误报片段。完成上述步骤以后，就可以通过图像帧变化率来区分非广告的重复部分。因为广告的播出费用是按照播放时间来定的，所以广告商需要在有限的时间内向观众传递更多的信息，所以视频帧的变化率就比较大，而电视剧的变化率较小，这样就可以去除重播的非广告类节目[3]。

3 结语

随着科学技术的不断发展，语音识别技术的应用范围也越来越广，识别的准确度也在不断提高。广播电视对语音监管的要求也在提高，语音识别技术必须达到要求，这样不仅可以提高节目的搜索速度，对关键内容进行快速定位，还可以减轻工作人员的工作压力，提升监管水平。

参考文献

[1]陈彪，丁鹏.一种基于语音关键词识别的广播电视内容监测系统[J].广播与电视技术，2015，26（12）：31-32.

[2]郭利刚，方土富.智能声音识别技术在广播电视广告监测中的应用[J].广播与电视技术，2016，35（12）：28-29.

语音识别技术范文第9篇

关键词：语音识别过程；动态时间规整；隐马尔科夫模型；人工神经网络；语音识别的应用

中图分类号：TN912.34

1 语音识别技术基本原理及过程介绍

语音识别系统由语音信号预处理、特征提取、模式匹配三部分构成。第一步预处理，主要有A/D变换、预加重和端点检测部分。经过预处理之后的语音信号，要进行第二步特征提取，该过程就是在原始语音信号中提取出所需要的特征参数，从而得到特征矢量序列，特征提取完成后，接下来就是语音识别的核心，也就是第三步模式匹配，也就是模式识别。系统框图如下[1]。

图1 一般语音识别系统框图

2 语音识别方法

目前，主要的语音识别方法主要有特征参数匹配法、隐马尔可夫法和人工神经网络法。

2.1 动态时间规整

动态时间规整（DTW）是早期的模式匹配方法。由于语音信号是一种随机性非常大的信号，例如相同的字，不同人说时的发音会不同，时间长短也会不同，即便是同一个人说相同的语句，发音结果也会不同，于是，在模式匹配时，要识别字词的时间轴将不断扭曲，以测试模板与参考模板对齐。DTW是一个比较典型的优化问题，它用满足一定条件的时间规整函数W（n）描述测试模板和参考模板的时间对应关系，求解两模板匹配时累计距离最小所对应的规整函数。动态时间规整也存在一些问题，它的计算量大，比较适合同一个人说话语音的识别，而且不能对样本做动态训练，语音信号的时序动态特性并没有很好地利用，所以DTW多用于孤立字词的识别。

2.2 隐马尔可夫模型

隐马尔可夫模型（HMM）是一种统计模型，用来描述随机过程的统计特性。它是由马尔可夫链演变来的。[2]

HMM可用三元组表示：λ=（π，A，B）

A：状态转移概率的集合。

B：观察概率的集合，表示每个状态输出相应观察值的概率。

π：系统初始状态的集合。

这三个元素π，A，B可以分为由π、A描述的Markov链和由B描述的随机过程。

HMM是一种理想的语音信号模型，如今，连续语音识别，非特定人识别系统大多是基于HMM模型的。HMM是对语音序列的时间序列结构建立统计模型的，HMM是数学上的双重随机过程：一个是具有有限状态数的Markov链来模拟语音信号统计特性变化的隐含的随机过程，另一个是与Markov链的每一个状态相关联的观测序列的随机过程[3]。

尽管马尔可夫模型是一种理想的语音信号模型，但是它还有很多不足。HMM有三个不现实的重要假设，假设一“状态转移的Markov假设”：系统在当前时刻的状态向下一时刻所处的状态转移的状态转移概率仅仅与当前时刻的状态有关，而与以前的状态无关。假设二“不动性假设”：状态与具体时间无关。假设三“输出值的Markov假设”：输出仅与当前状态有关。这三个假设之所以不合理，是因为任一时刻出现的观测值的概率不仅是依赖于系统当前所处的状态，也可能依赖于系统之前时刻所处的状态[4]。

2.3 人工神经网络

人工神经网络（ANN）是在模拟人脑神经组织的基础上发展起来的全新计算机系统。ANN是模拟人类思维中“信息的处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成思维”。ANN是一种非线性动力学系统，它的特点在于信息的分布式储存和并行协同处理。单个神经元的结构简单，但是大量的神经元所构成的神经网络却是一种复杂的网络。ANN更接近于人的认知过程。人工神经网络也存在一些不足，它的训练、识别时间较长、动态时间规整能力较弱并且不容易实现。

3 语音识别的应用和前景

如今的科技领域，几乎每天都有新的技术，新的研究成果出现，而语音识别也是这科技研究的一热门领域，也应用到了人类生活的方方面面。

语音识别的应用非常广泛，语音输入技术的出现，可以使人们通过说话，而非手动输入来作出正确的响应，这样使输入变的更加简单，提高了工作学习的效率。语音识别技术可以应用于汽车，可以使驾驶员用语音指令操纵车载设备，提高汽车驾驶的安全性和舒适性。将语音识别、语言理解与大量的数据库检索和查询技术相结合，就能够实现更轻松的信息查询方式。比如，图书馆的资料信息将能够对来自用户的语音输入进行理解，并将它转化为相应的指令，从数据库中获取结果并返回给用户。这种技术同样可以运用于银行服务、医疗服务等方面。语音识别技术还可以应用于口语翻译，例如，可以让与聋哑人对话的对方带上一个智能语音识别的微型摄像装置，或者给聋哑人带上一种特制的手套，然后，就可以通过语音合成技术和语音识别技术将手语翻译成声音语言，同时，系统还能够完成将正常人的语言翻译成聋哑人的手语，这种口语翻译一种语音输入翻译为另一种语言的语音输出。除此之外，语音识别在军事，航空等领域也有广阔的应用空间。语音识别将不断发展，不断丰富人类的生活。

参考文献：

[1]赵力.语音信号处理第2版[M].北京.机械工程出版社，2009（05）.

[2]何彦斌，杨志义，马荟.一种基于HMM的场景识别方法[J].计算机科学，2011（04）：254-256.

[3]吕云芳，基于模板匹配法的语音识别系统研究与基本实现[D].天津：河北工业大学，2005.

[4]刘云中，林亚平，陈治平.基于隐马尔可夫模型的文本信息抽取[J].系统仿真学报，2004（03）：507-510.

作者简介：张珠瑾（1994-），女，河南濮阳人，本科生，研究方向：计算机科学与技术。

语音识别技术范文第10篇

语音识别技术的应用

与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是我们长期以来梦寐以求的事情。而提起语音识别.我们最容易想到的还要数不会讲笑话的Siri。

作为世界上第一家上市的语音识别公司，Siri的“娘家”Nuance有着辉煌的历史，曾经在语音领域一统江湖。苹果iPhone手机的虚拟语音助手Siri、三星的语音助手S-Voice.各大航空公司和顶级银行的自动呼叫中心和虚拟在线语音助手，都采用了Nuance的技术。近年来，Nuance的语音识别技术已经从实验室走向市场，将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。

在智能车载领域，Nuance定制的汽车级语音平台Dragon Drive获得了201 5CES创新大奖，通过将车载平台与手机连接，Nuance可以帮用户实现语音控制GPS导航、信息收发、电话接打、社交网络更新等等。

在前一段时间，Nuance在其官方博客上，公布了将发力医疗领域的消息。消息中说，Nuance在医疗领域进军，不仅仅通过智能手表追踪运动情况和心率，还将会直接根据人的身体状况匹配相应的服务，如合适的餐厅或食物等，当然这些大多是基于可穿戴设备的。另外他们还考虑到更多场景.诸如紧急语音求助、医患对话存档、呼叫中心的对话听写等。

随着互联网技术的快速发展，以及手机等移动终端的普及应用，目前可以从多个渠道获取大量文本或语音方面的语料，这为语音识别中的语言模型和声学模型的训练提供了丰富的资源，使得构建通用大规模语言模型和声学模型成为可能。在语音识别中，训练数据的匹配和丰富性是推动系统性能提升的最重要因素之一，但是语料的标注和分析需要长期的积累和沉淀，随着大数据时代的来临，大规模语料资源的积累将提到战略高度。从Nuance向医疗领域发力看出，由于医疗领域词汇库专业性强演变性弱，只要建立完整的数据库，就可以做到对疾病名称、药品名称相对精确的识别。

如今国内也有了相应的应用如支持语音搜索功能的病历夹与珍立拍，致力于为医生提供一个安全存储病历资料的云空间，方便查找病例。而科大讯飞、云知声、盛大、捷通华声、中科信利、尚科语音、搜狗语音助手、紫冬口译、腾讯语音、百度语音等都日渐被用户习惯的系统，都采用了最新的语音识别技术，市面上其他相关的产品也直接或间接嵌入了类似的技术。

从打字到语音的习惯改变

随着语音识别在移动终端上的应用越来越火热，借助机器学习领域深度学习研究的发展，以及大数据语料的积累，语音识别技术得到突飞猛进的发展。

腾讯、百度都建立了自己的语音团队，在移动搜索领域发力 随着吴恩达加盟，担任首席科学家，负责百度研究院，百度看起来更加高大上了许多。吴恩达的研究领域就是机器学习和人工智能，研究重点是深度学习。深度学习被认为是当前的机器学习算法里最接近人脑思维的一种。在语音识别方面，会对互联网、家用电器带来很大的改革在百度Big Talk2015年第一期公开课上，吴恩达说，“语音会是改革互联网的很大一个因素。语音识别会推动物联网的革命，比如汽车界面、家用设备，以及可穿戴设备。在这方面，特别是在移动互联网方面，中国其实领先于美国和其他国家很多。”

今天国内的很多用户都会使用语音搜索，如年幼的用户、年龄大的用户，或文化程度不高的用户，对于他们来说，用语音搜索或许是可以让我们知道他们需求的唯一方式。因此，语音对话机器人、语音助手互动工具等层出不穷，许多互联网公司纷纷投入人力、物力和财力展开此方面的研究和应用，目的是通过语音交互的新颖和便利模式迅速占领客户群。比如搜狗在移动搜索领域“发声”，推出“微信头条”功能宣称可以根据用户兴趣变化，来智慧地满足用户的差异化阅读需求。

而我们今天最常用的语音识别服务，莫过于打车软件中的“马上叫车”。我们习惯直接与司机语音互动，比如说“我想打车到国贸大厦”就能实现叫车功能。作为一款基于语音识别、语意理解技术，“出门问问”每周在迭代的嘀喃打车后台，通过语音识别技术订单作为面向移动搜索领域的智能手机应用，用户可以通过语音提问的方式直接获取到自己需要的各种生活信息。而交互能力、信息抓取智能语音推荐，为手机端、可穿戴智能设备上的出门问问的语音搜索功能侧重于有应用场景之下使用提供了可能。出门问问CEO李志飞说， 技术能够真正帮助所有人提高生活质量，这也是技术的目的。”