淺談語音識別技術論文

　　語音識別技術研究讓人更加方便地享受到更多的社會信息資源和現(xiàn)代化服務，對任何事都能夠通過語音交互的方式。 小編整理了淺談語音識別技術論文，歡迎閱讀!

　　淺談語音識別技術論文篇一

　　語音識別技術概述

　　作者：劉鈺 馬艷麗 董蓓蓓

　　摘要：本文簡要介紹了語音識別技術理論基礎及分類方式，所采用的關鍵技術以及所面臨的困難與挑戰(zhàn)，最后討論了語音識別技術的 發(fā)展 前景和應用。

　　關鍵詞：語音識別;特征提取;模式匹配;模型訓練

　　Abstract:This text briefly introduces the theoretical basis of the speech-identification technology,its mode of classification,the adopted key technique and the difficulties and challenges it have to face.Then,the developing prospect ion and application of the speech-identification technology are discussed in the last part.

　　Keywords:Speech identification;Character Pick-up;Mode matching;Model training

　　一、語音識別技術的理論基礎

　　語音識別技術：是讓機器通過識別和理解過程把語音信號轉變?yōu)橄鄳奈谋净蛎畹母呒壖夹g。語音識別以語音為研究對象，它是語音信號處理的一個重要研究方向，是模式識別的一個分支，涉及到生 理學 、心理學、語言學、 計算 機 科學 以及信號處理等諸多領域，甚至還涉及到人的體態(tài)語言(如人在說話時的表情、手勢等行為動作可幫助對方理解)，其最終目標是實現(xiàn)人與機器進行 自然 語言通信。

　　不同的語音識別系統(tǒng)，雖然具體實現(xiàn)細節(jié)有所不同，但所采用的基本技術相似，一個典型語音識別系統(tǒng)主要包括特征提取技術、模式匹配準則及模型訓練技術三個方面。此外，還涉及到語音識別單元的選取。

　　(一) 語音識別單元的選取

　　選擇識別單元是語音識別研究的第一步。語音識別單元有單詞(句)、音節(jié)和音素三種，具體選擇哪一種，由具體的研究任務決定。

　　單詞(句)單元廣泛應用于中小詞匯語音識別系統(tǒng)，但不適合大詞匯系統(tǒng)，原因在于模型庫太龐大，訓練模型任務繁重，模型匹配算法復雜，難以滿足實時性要求。

　　音節(jié)單元多見于漢語語音識別，主要因為漢語是單音節(jié)結構的語言，而 英語 是多音節(jié)，并且漢語雖然有大約1300個音節(jié)，但若不考慮聲調，約有408個無調音節(jié)，數(shù)量相對較少。因此，對于中、大詞匯量漢語語音識別系統(tǒng)來說，以音節(jié)為識別單元基本是可行的。

　　音素單元以前多見于英語語音識別的研究中，但目前中、大詞匯量漢語語音識別系統(tǒng)也在越來越多地采用。原因在于漢語音節(jié)僅由聲母(包括零聲母有22個)和韻母(共有28個)構成，且聲韻母聲學特性相差很大。實際應用中常把聲母依后續(xù)韻母的不同而構成細化聲母，這樣雖然增加了模型數(shù)目，但提高了易混淆音節(jié)的區(qū)分能力。由于協(xié)同發(fā)音的影響，音素單元不穩(wěn)定，所以如何獲得穩(wěn)定的音素單元，還有待研究。

　　(二) 特征參數(shù)提取技術

　　語音信號中含有豐富的信息，但如何從中提取出對語音識別有用的信息呢?特征提取就是完成這項工作，它對語音信號進行分析處理，去除對語音識別無關緊要的冗余信息，獲得影響語音識別的重要信息。對于非特定人語音識別來講，希望特征參數(shù)盡可能多的反映語義信息，盡量減少說話人的個人信息(對特定人語音識別來講，則相反)。從信息論角度講，這是信息壓縮的過程。

　　線性預測(LP)分析技術是目前應用廣泛的特征參數(shù)提取技術，許多成功的應用系統(tǒng)都采用基于LP技術提取的倒譜參數(shù)。但線性預測模型是純數(shù)學模型，沒有考慮人類聽覺系統(tǒng)對語音的處理特點。

　　Mel參數(shù)和基于感知線性預測(PLP)分析提取的感知線性預測倒譜，在一定程度上模擬了人耳對語音的處理特點，應用了人耳聽覺感知方面的一些研究成果。實驗證明，采用這種技術，語音識別系統(tǒng)的性能有一定提高。

　　也有研究者嘗試把小波分析技術應用于特征提取，但目前性能難以與上述技術相比，有待進一步研究。

　　(三)模式匹配及模型訓練技術

　　模型訓練是指按照一定的準則，從大量已知模式中獲取表征該模式本質特征的模型參數(shù)，而模式匹配則是根據(jù)一定準則，使未知模式與模型庫中的某一個模型獲得最佳匹配。

　　語音識別所應用的模式匹配和模型訓練技術主要有動態(tài)時間歸正技術(DTW)、隱馬爾可夫模型(HMM)和人工神經元 網絡 (ANN)。

　　DTW是較早的一種模式匹配和模型訓練技術，它應用動態(tài)規(guī)劃方法成功解決了語音信號特征參數(shù)序列比較時時長不等的難題，在孤立詞語音識別中獲得了良好性能。但因其不適合連續(xù)語音大詞匯量語音識別系統(tǒng)，目前已被HMM模型和ANN替代。

　　HMM模型是語音信號時變特征的有參表示法。它由相互關聯(lián)的兩個隨機過程共同描述信號的統(tǒng)計特性，其中一個是隱蔽的(不可觀測的)具有有限狀態(tài)的Markor鏈，另一個是與Markor鏈的每一狀態(tài)相關聯(lián)的觀察矢量的隨機過程(可觀測的)。隱蔽Markor鏈的特征要靠可觀測到的信號特征揭示。這樣，語音等時變信號某一段的特征就由對應狀態(tài)觀察符號的隨機過程描述，而信號隨時間的變化由隱蔽Markor鏈的轉移概率描述。模型參數(shù)包括HMM拓撲結構、狀態(tài)轉移概率及描述觀察符號統(tǒng)計特性的一組隨機函數(shù)。按照隨機函數(shù)的特點，HMM模型可分為離散隱馬爾可夫模型(采用離散概率密度函數(shù)，簡稱DHMM)和連續(xù)隱馬爾可夫模型(采用連續(xù)概率密度函數(shù)，簡稱CHMM)以及半連續(xù)隱馬爾可夫模型(SCHMM，集DHMM和CHMM特點)。一般來講，在訓練數(shù)據(jù)足夠的，CHMM優(yōu)于DHMM和SCHMM。HMM模型的訓練和識別都已研究出有效的算法，并不斷被完善，以增強HMM模型的魯棒性。

　　人工神經元 網絡 在語音識別中的 應用是現(xiàn)在研究的又一 熱點。ANN本質上是一個自適應非線性動力學系統(tǒng)，模擬了人類神經元活動的原理，具有自學、聯(lián)想、對比、推理和概括能力。這些能力是HMM模型不具備的，但ANN又不個有HMM模型的動態(tài)時間歸正性能。因此，現(xiàn)在已有人研究如何把二者的優(yōu)點有機結合起來，從而提高整個模型的魯棒性。

　　二、語音識別的困難與對策

　　目前，語音識別方面的困難主要表現(xiàn)在：

　　(一)語音識別系統(tǒng)的適應性差，主要體現(xiàn)在對環(huán)境依賴性強，即在某種環(huán)境下采集到的語音訓練系統(tǒng)只能在這種環(huán)境下應用，否則系統(tǒng)性能將急劇下降;另外一個問題是對用戶的錯誤輸入不能正確響應，使用不方便。

　　(二)高噪聲環(huán)境下語音識別進展困難，因為此時人的發(fā)音變化很大，像聲音變高，語速變慢，音調及共振峰變化等等，這就是所謂Lombard效應，必須尋找新的信號分析處理方法。

　　(三)語言學、生 理學 、心理學方面的研究成果已有不少，但如何把這些知識量化、建模并用于語音識別，還需研究。而語言模型、語法及詞法模型在中、大詞匯量連續(xù)語音識別中是非常重要的。

　　(四)我們對人類的聽覺理解、知識積累和學習機制以及大腦神經系統(tǒng)的控制機理等分面的認識還很不清楚;其次，把這方面的現(xiàn)有成果用于語音識別，還有一個艱難的過程。

　　(五)語音識別系統(tǒng)從實驗室演示系統(tǒng)到商品的轉化過程中還有許多具體問題需要解決，識別速度、拒識問題以及關鍵詞(句)檢測技術等等技術細節(jié)要解決。

　　三、語音識別技術的前景和應用

　　語音識別技術 發(fā)展 到今天，特別是中小詞匯量非特定人語音識別系統(tǒng)識別精度已經大于98%，對特定人語音識別系統(tǒng)的識別精度就更高。這些技術已經能夠滿足通常應用的要求。由于大規(guī)模集成電路技術的發(fā)展，這些復雜的語音識別系統(tǒng)也已經完全可以制成專用芯片，大量生產。在西方 經濟 發(fā)達國家，大量的語音識別產品已經進入市場和服務領域。一些用戶交機、電話機、手機已經包含了語音識別撥號功能，還有語音記事本、語音智能玩具等產品也包括語音識別與語音合成功能。人們可以通過電話網絡用語音識別口語對話系統(tǒng)查詢有關的機票、 旅游 、銀行信息，并且取得很好的結果。

　　語音識別是一門交叉學科，語音識別正逐步成為信息技術中人機接口的關鍵技術，語音識別技術與語音合成技術結合使人們能夠甩掉鍵盤，通過語音命令進行操作。語音技術的應用已經成為一個具有競爭性的新興高技術產業(yè)。

　　參考 文獻 ：

　　[1]科大訊飛語音識別技術專欄. 語音識別產業(yè)的新發(fā)展. 企業(yè) 專欄.通訊世界,2007.2:(總l12期)

　　[2]任天平,門茂深.語音識別技術應用的進展.科技廣場.河南科技,2005.2:19-20

　　[3]俞鐵城.科大訊飛語音識別技術專欄.語音識別的發(fā)展現(xiàn)狀.企業(yè)專欄.通訊世界,2006.2 (總122期)

　　[4]陳尚勤等.近代語音識別.西安: 電子 科技大學出版社,1991

　　[5]王炳錫等.實用語音識別基礎.Practical Fundamentals of Speech Recognition.北京:國防 工業(yè) 出版社,2005

　　[6](美)L.羅賓納.語音識別基本原理.北京:清華大學出版社,1999

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