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AI语音识别技术应用于语音评测系统 #生活知识# #科技生活# #科技与教育#

语音识别技术简介

我想大家都听过阿里巴巴与四十大盗的故事，阿里巴巴的“芝麻开门”就是

一个语音识别的例子，可见语音识别是很早就启蒙了。今天我就和大家一起来学

习一下语音识别技术。

让机器听懂人类的语音，这是人们长期以来梦寐以求的事情。伴随计算机技术发

展，语音识别己成为信息产业领域的标志性技术，在人机交互应用中逐渐进入我

们日常的生活，并迅速发展成为“改变未来人类生活方式厅的关键技术之一”。

语音识别技术以语音信号为研究对象，是语音信号处理的一个重要研究方向。其

最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。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。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，所涉及的领域包括：信号处理、

模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等。

今天主要讲的内容有：语音识别的发展历史、系统分类、基本方法、系统结

构、面临问题以及前景展望。

语音识别发展历史

1952年贝尔研究所Davis等人研究成功了世界上第一个能识别10个英文数字发

音的实验系统。

1960年英国的Denes等人研究成功了第一个计算机语音识别系统。

大规模的语音识别[3]研究是在进入了70年代以后，在小词汇量、孤立词的识别

方面取得了实质性的进展。

进入80年代以后，研究的重点逐渐转向大词汇量、非特定人连续语音识别。

在研究思路上也发生了重大变化，即由传统的基于标准模板匹配的技术思路开始

转向基于统计模型(HMM）的技术思路。此外，再次提出了将神经网络技术引

入语音识别问题的技术思路。

进入90年代以后，在语音识别的系统框架方面并没有什么重大突破。但是，

在语音识别技术的应用及产品化方面出现了很大的进展。

我国语音识别研究工作起步于五十年代，但近年来发展很快。研究水平也从

实验室逐步走向实用。我国语音识别技术的研究水平已经基本上与国外同步，在

汉语语音识别技术上还有自己的特点与优势，并达到国际先进水平。中科院自动

化所、声学所、清华大学、北京大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、中国科

技大学、北京邮电大学、华中科技大学等科研机构都有实验室进行过语音识别方

面的研究，其中具有代表性的研究单位为清华大学电子工程系与中科院自动化研

究所模式识别国家重点实验室。清华大学电子工程系语音技术与专用芯片设计

课题组，研发的非特定人汉语数码串连续语音识别系统的识别精度，达到90%

以上。这是目前国际最好的识别结果之一，并且可以识别普通话与四川话两种语

言，达到实用要求。

语音识别系统分类

从说话者与识别系统的相关性考虑可以将识别系统分为3类：(1)特定人语

音识别系统：仅考虑对于专人的话音进行识别；(2)非特定人语音系统：识别的

语音与人无关，通常要用大量不同人的语音数据库对识别系统进行学习；(3)多

人的识别系统：通常能识别一组人的语音，或者成为特定组语音识别系统，该系

统仅要求对要识别的那组人的语音进行训练。

从说话的方式考虑也可以将识别系统分为3类：(1)孤立词语音识别系统：

孤立词识别系统要求输入每个词后要停顿；(2)连接词语音识别系统：连接词输

入系统要求对每个词都清楚发音，一些连音现象开始出现；(3)连续语音识别系

统：连续语音输入是自然流利的连续语音输入，大量连音和变音会出现。

基本方法

一般来说,语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模板

匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。

基于语音学和声学的方法。该方法起步较早，在语音识别技术提出的开始，

就有了这方面的研究，但由于其模型及语音知识过于复杂，现阶段没有达到实用

的阶段。

利用人工神经网络的方法是80年代末期提出的一种新的语音识别方法。人

工神经网络(ANN)本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经活动

的原理，具有自适应性、并行性、鲁棒性、容错性和学习特性，其强的分类能力

和输入-输出映射能力在语音识别中都很有吸引力。但由于存在训练、识别时间

太长的缺点，目前仍处于实验探索阶段。所以下面主要讲模板匹配法。

模板匹配的方法发展比较成熟，目前已达到了实用阶段。在模板匹配方法中，

要经过四个步骤：特征提取、模板训练、模板分类、判决。常用的技术有三种：

动态时间规整(DTW)、隐马尔可夫（HMM）理论、矢量量化（VQ）技术。

1、动态时间规整(DTW)

语音信号

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