從前年開始，海外谷歌、亞馬遜、蘋果、微軟、三星，國內(nèi)阿里、小米、京東等都已先后涉足智能音箱這一領域。隨著其快速發(fā)展，作為核心技術之一的語音識別技術也逐步進入人們的視線，本篇我們就來談談語音識別技術。

語音識別技術簡介

語音識別，也被稱為自動語音識別（Automatic Speech Recognition，ASR）技術，就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畹母呒夹g，也就是讓機器聽懂人類的語音。

所謂聽懂，有兩層意思，一是指把用戶所說的話逐詞逐句轉換成文本；二是指正確理解語音中所包含的要求，作出正確的應答。

語音識別技術目前在桌面系統(tǒng)、智能手機、導航設備等嵌入式領域均有一定程度的應用。

語音識別系統(tǒng)及過程

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)的實現(xiàn)過程如下圖所示。

語音識別的基本過程有兩個部分組成。一是學習和訓練，二是識別過程。

訓練（Training）：預先分析出語音特征參數(shù)，制作語音模板（Template）并存放在語音參數(shù)庫中。

識別（Recognition）：待識語音經(jīng)過與訓練時相同的分析，得到語音參數(shù)，將它與庫中的參考模板一一比較，并采用判決的方法找出最接近語音特征的模板，得出識別效果。

語音識別系統(tǒng)的分類

（1）根據(jù)對說話人說話方式的要求，可以分為孤立字（詞）語音識別系統(tǒng)，連接字語音識別系統(tǒng)以及連續(xù)語音識別系統(tǒng)。

孤立單詞識別（Isolated Word Recognition）：識別的單元為字、詞或短語，它們組成識別的詞匯表（Vocabulary），對它們中的每一個通過訓練建立模板或模型。

連續(xù)單詞識別（Connected Word Recognition）：以比較少的詞匯為對象，能夠完全識別每個詞。識別的詞匯表和標準樣板或模型也是字、詞或短語，但識別時可以是它們中間幾個的連續(xù)。

連續(xù)語音識別（Continuous Speech Recognition）：以多數(shù)詞匯為對象，待識語音是一些完整的句子。雖不能完全準確識別每個單詞，但能夠理解其意義，連續(xù)語音識別也叫會話語音識別?？衫斫鉃樵谡Z音識別之后，根據(jù)語言學知識來推斷語音的含義內(nèi)容。

（2）根據(jù)對說話人的依賴程度可以分為特定人和非特定人語音識別系統(tǒng)。

特定人語音識別（Speaker-Dependent）：語音識別的標準模板或模型只適應于某個人。實際上，該模板或模型就是該人通過輸入詞匯表中的每個字、詞或短語的語音建立起來的。其他人使用時，需同樣建立自己的標準模板或模型。

非特定人語音識別（Speaker-Independent）：語音識別的標準模板或模型適應于指定的某一范疇的說話人（比如標準普通話），標準模板或模型由該范疇的多個人通過訓練而產(chǎn)生。識別時可供參加訓練的發(fā)音人使用，也可供未參加訓練的同一范疇的發(fā)音人使用。

（3）根據(jù)詞匯量大小，可以分為有限詞匯以及無限詞匯量語音識別系統(tǒng)。

有限詞匯識別：按詞匯表中字、詞或短句個數(shù)的多少，大致分為:100以下小詞匯量；100-1000中等詞匯量；1000以上為大詞匯量。

無限詞匯識別（全音節(jié)識別）：當識別基元為漢語普通話中對應所有漢字的可讀音節(jié)時，稱其為全音節(jié)語音識別，是實現(xiàn)無線詞匯或中文文本輸入的基礎。

語音識別技術的“前世今生”

下面我們來看看語音識別技術的“前世今生”：

（1）起始階段

1952年AT& T Bell實驗室實現(xiàn)了一個單一發(fā)音人孤立發(fā)音的十個英文數(shù)字的語音識別系統(tǒng)，方法主要是度量每個數(shù)字的元音音段的共振峰。

1960年英國的Denes等人研究成功了第一個計算機語音識別系統(tǒng)。在此期間，提出的一些思想沿用至今。

理論：模式識別思想、動態(tài)規(guī)劃算法、時間規(guī)劃算法、動態(tài)因素跟蹤法。

（2）快速發(fā)展階段

70年代孤立詞發(fā)音和孤立語句發(fā)音的識別成為了可行的有用技術，大規(guī)模的語音識別研究在這個時期得到很大的發(fā)展。

80年代研究的重點轉向了詞匯量的積累，以及連續(xù)的語音識別，也就是從傳統(tǒng)的基于標準模板匹配的技術思路轉變基于統(tǒng)計模型的技術思路。此外，再次提出了將神經(jīng)網(wǎng)絡技術引入語音識別的技術思路。

理論：聲學模型—隱馬爾科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）

語言模型—N-gram模型

（3）應用開發(fā)

90年代，語音識別研究的重點轉向自然語言的識別處理，任務轉移到航空旅行信息的索取。同時，語音識別技術不斷應用于電話網(wǎng)絡，增強話務員服務和自動化。

2000年以來，人機語音交互成為研究的焦點。研究重點包括即興口語的識別和理解，自然口語對話，以及多語種的語音同聲翻譯。

理論：聲學模型—隱馬爾科夫模型—深度神經(jīng)網(wǎng)絡（Deep Neural Network，DNN）

語言模型—N-gram模型—反饋神經(jīng)網(wǎng)絡（Feedback Neural Network，F(xiàn)NN）

語音識別領域公司

科大訊飛，騰訊，百度，蘇州思必馳，捷通華聲，云知聲等等。

結語

隨著語音識別技術的不斷發(fā)展，無論是Siri、Echo，還是其他的智能語音助手都可以接觸和管理消息、郵件和日程帳號，還能控制聯(lián)網(wǎng)家居，播放音樂，甚至完成網(wǎng)絡搜索或者更多的事情。而我們，只需滿懷期待。