第5章语音识别技术

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第5章语音识别技术
语音识别是机器自动语音识别(automatic speech Recognition by machine)的简称。
语音识别基础知识
语音识别的概念
语音识别是一种将人讲话发出的语音通信声波识别(转换)成为一种能够表达通信消息的符号序列。
这些符号可以是识别系统的词汇本身,也可以是识别系统词汇组成的单元,在专业文献中常常称为识别系统的基元或子词基元。
声波符号的识别可以有匹配识别和检测识别两种方式。
匹配识别原理:
将输入语音声波进行适当处理成为特征数据流,然后与系统已有的符号或符号序列的模型进行比对,把系统中与输入的特征数据流最接近的模型的符号或符号序列作为系统的识别结果。
检测识别原理:
将输入的语音声波进行适当处理成为特征数据流,然后在其中检测是否出现了系统中已有的符号或符号序列的模型,把输入特征数据流中出现的系统模型的符号或符号序列作为系统的识别结果。
而检测识别是一种基于置信程度的判断准则,对于输入语音声波的真实符号序列不在系统已有的符号或符号序列中,系统会因为置信程度低而拒绝输出识别结果。
匹配识别是一种相对最佳表示的判断准则,即使输入语音声波的真实符号序列完全不在系统已有的符号或符号序列中,系统也会从它已知的范围中找出一个最接近的符号序列作为识别的输出结果。
匹配识别和检测识别的差别:
语音识别的方法
语音识别的研究从20世纪50年代开始,接近工程实践的最初尝试是基于模板匹配技术。
这些模板就是语音的实例样板,在语音识别时,把模版与未知词进行比较,并把能与最佳匹配的模版相联系的符号作为未知语音的识别结果。
基于模版识别的局限性:
,缺乏通用性
,最大困难在于音段边界的检测。
语音识别的发展简史
20世纪50年代,研究人员致力于探索声学——语言学的基本概念。
60年代相继出现并发表几个关于语音识别的重要观点。
70年代语音识别研究取得了一系列具有里程碑意义的成就。
80年代从模版的方法向统计模型方法的转变,特别是转向研究隐马尔可夫模型的理论、方法和实现问题。
2000年人际语言交互成为语音识别研究的焦点。研究重点包括即兴口语的识别和理解、自然口语的对话以及多语种的语音同声翻译。
90年代语音识别研究的重点转向自然语言的识别处理,任务转移到航空旅行信息索取,同时语音识别技术开始应用于电话网络,提高了话务服务水平和自动化程度。
语音识别的发展趋势
语音识别技术经过半个世纪的研究,目前已接近实用阶段,在实验室环境下,大词汇量朗读式连续说话的宽带音频语音信号的平均识别率已达到90%以上,因此,语音识别技术开始尝试走向实用化商品。
但语音识别真正走向商品化,还必须在许多方面取得突破性的进展;

一方面,语音识别技术需要排除各种声学环境因素的影响。另一方面,在人们的日常生活中,说话有较大的随意性,并带有明显的语言习惯。

系统可以识别的词汇量是判断系统功能的重要指标。如果系统使用的声学模型和语音模型过于局限,当用户讲的词汇量超出系统已知的范围,或从中文转为外文时,系统就会出现输出混乱的现象。
随着系统建模方法的改进、搜索算法效率的提高和硬件资源的发展,语音识别系统可能做到词汇量的无限制和多种语言混合。
3)将语音识别语言理解、文字翻译、语言合成进行系统创新集成的语言同声翻译技术,可以使不同语种的人方便的进行语言交流。
、减小体积
降低成本是任何技术商业化的重要前;提微型化是语音识别技术商业应用的另一个途径。
2)语音识别可以使社会各个阶层更多的人享受更多的社会信息资源和现代化服务,提高整个社会的信息化程度和现代化程度。
1)语音识别是一种赋能技术,现有的很多人机交互界面都可以通过补充语音识别功能而得到改善。

语音识别的系统类型

按照语音识别系统对用户说话方式的限制,可分为孤立词语音识别系统(isolateword speech recognition system)、连接词语音识别系统(connected-word speech recognition system )、连续语音识别系统(continue speech recognition system )和即兴口语语音识别系统(spontancous speech recognition system )。
1)孤立词语音识别系统
是指用户在对系统说话时,相邻的词之间的发音要有明显的停顿。

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