语音识别技术原理详解.doc

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1、语音识别技术原理详解　　在人工智能快速发展的今天，语音识别开始成为很多设备的标配，语音识别开始被越来越多的人关注，国外微软、苹果、谷歌、nuance，国内的科大讯飞、思必驰等厂商都在研发语音识别新策略新算法，似乎人类与语音的自然交互渐行渐近。　　我们都希望像《钢铁侠》中那样智能先进的语音助手，在与机器人进行语音交流时，让它听明白你在说什么。语音识别技术将人类这一曾经的梦想变成了现实。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AutomaTIcSpeech语音识别技术原理详解　　在人工

2、智能快速发展的今天，语音识别开始成为很多设备的标配，语音识别开始被越来越多的人关注，国外微软、苹果、谷歌、nuance，国内的科大讯飞、思必驰等厂商都在研发语音识别新策略新算法，似乎人类与语音的自然交互渐行渐近。　　我们都希望像《钢铁侠》中那样智能先进的语音助手，在与机器人进行语音交流时，让它听明白你在说什么。语音识别技术将人类这一曾经的梦想变成了现实。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AutomaTIcSpeech语音识别技术原理详解　　在人工智能快速发展的今天，语音识别开

3、始成为很多设备的标配，语音识别开始被越来越多的人关注，国外微软、苹果、谷歌、nuance，国内的科大讯飞、思必驰等厂商都在研发语音识别新策略新算法，似乎人类与语音的自然交互渐行渐近。　　我们都希望像《钢铁侠》中那样智能先进的语音助手，在与机器人进行语音交流时，让它听明白你在说什么。语音识别技术将人类这一曾经的梦想变成了现实。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AutomaTIcSpeechRecogniTIon，（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

4、，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。下面我们来详细解读语音识别技术原理。　　一：语音识别技术原理-语音识别系统的基础单元　　语音识别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自动识别和理解人类口述的语言。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。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。语音识别技术正逐步成为计算机信息处理技术中的关键技术，语音技术的应用已

5、经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。　　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，它的基本结构如下图所示：　　　　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。而计算机在识别过程中要根据语音识别的模型，将计算机中存放的语音模板与输入的语音信号的特征进行比较，根据一定的搜索和匹配策略，找出一系列最优的与输入语音匹配的模板。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。显然，这种最优的结果

6、与特征的选择、语音模型的好坏、模板是否准确都有直接的关系。　　语音识别系统构建过程整体上包括两大部分：训练和识别。训练通常是离线完成的，对预先收集好的海量语音、语言数据库进行信号处理和知识挖掘，获取语音识别系统所需要的“声学模型”和“语言模型”；而识别过程通常是在线完成的，对用户实时的语音进行自动识别。识别过程通常又可以分为“前端”和“后端”两大模块：“前端”模块主要的作用是进行端点检测（去除多余的静音和非说话声）、降噪、特征提取等；“后端”模块的作用是利用训练好的“声学模型”和“语言模型”对用户说话的特征向量进行统计模式识别（又称“解码”），得到其包含的文字信息，此外，后

7、端模块还存在一个“自适应”的反馈模块，可以对用户的语音进行自学习，从而对“声学模型”和“语音模型”进行必要的“校正”，进一步提高识别的准确率。　　语音识别是模式识别的一个分支，又从属于信号处理科学领域，同时与语音学、语言学、数理统计及神经生物学等学科有非常密切的关系。语音识别的目的就是让机器“听懂”人类口述的语言，包括了两方面的含义：其一是逐字逐句听懂非转化成书面语言文字；其二是对口述语言中所包含的要求或询问加以理解，做出正确响应，而不拘泥于所有词的正确转换。　　自动语音识别技术有三个基本原理：首先语音信号中的语言