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(lǐng)域。隨著其快速發(fā)展,作為核心技術(shù)之一的語音識別技術(shù)也逐步進入人們的視線,本篇我們就來談?wù)務(wù)Z音識別技術(shù)。
語音識別技術(shù)簡介
語音識別,也被稱為自動語音識別(Automatic Speech Recognition,ASR)技術(shù),就是讓機器通過識別和理解過程把語音信號轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的文本或命令的高技術(shù),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(zhuǎn)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(yīng)答。
語音識別技術(shù)目前在桌面系統(tǒng)、智能手機、導(dǎo)航設(shè)備等嵌入式領(lǐng)域均有一定程度的應(yīng)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(shù)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(xué)習(xí)和訓(xùn)練,二是識別過程。
訓(xùn)練(Training):預(yù)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(xùn)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(xùn)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。可理解為在語音識別之后,根據(jù)語言學(xué)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(yīng)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(yīng)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(xùn)練而產(chǎn)生。識別時可供參加訓(xùn)練的發(fā)音人使用,也可供未參加訓(xùn)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(yīng)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(chǔ)。
語音識別技術(shù)的“前世今生”
下面我們來看看語音識別技術(shù)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(shù),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(zhuǎn)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(shù)思路轉(zhuǎn)變基于統(tǒng)計模型的技術(shù)思路。此外,再次提出了將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入語音識別的技術(shù)思路。
理論:聲學(xué)模型—隱馬爾科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)
語言模型—N-gram模型
(3)應(yīng)用開發(fā)
90年代,語音識別研究的重點轉(zhuǎn)向自然語言的識別處理,任務(wù)轉(zhuǎn)移到航空旅行信息的索取。同時,語音識別技術(shù)不斷應(yīng)用于電話網(wǎng)絡(luò),增強話務(wù)員服務(wù)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(xué)模型—隱馬爾科夫模型—深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Network,DNN)
語言模型—N-gram模型—反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Feedback Neural Network,F(xiàn)NN)
語音識別領(lǐng)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(jié)語
隨著語音識別技術(shù)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(luò)搜索或者更多的事情。而我們,只需滿懷期待。
-
語音識別
+關(guān)注
關(guān)注
38文章
1696瀏覽量
112248
發(fā)布評論請先 登錄
相關(guān)推薦
評論