玩人工智能的你必須知道的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)原理

　　在人工智能快速發(fā)展的今天，語(yǔ)音識(shí)別開始成為很多設(shè)備的標(biāo)配， 語(yǔ)音識(shí)別開始被越來(lái)越多的人關(guān)注，國(guó)外微軟、蘋果、谷歌、nuance，國(guó)內(nèi)的科大訊飛、思必馳等廠商都在研發(fā)語(yǔ)音識(shí)別新策略新算法，似乎人類與語(yǔ)音的自然交互漸行漸近。

　　我們都希望像《鋼鐵俠》中那樣智能先進(jìn)的語(yǔ)音助手，在與機(jī)器人進(jìn)行語(yǔ)音交流時(shí)，讓它聽明白你在說(shuō)什么。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)將人類這一曾經(jīng)的夢(mèng)想變成了現(xiàn)實(shí)。語(yǔ)音識(shí)別就好比“機(jī)器的聽覺系統(tǒng)”，該技術(shù)讓機(jī)器通過(guò)識(shí)別和理解，把語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的文本或命令。

　　語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，也被稱為自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別Automatic Speech Recognition，（ASR），其目標(biāo)是將人類的語(yǔ)音中的詞匯內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可讀的輸入，例如按鍵、二進(jìn)制編碼或者字符序列。與說(shuō)話人識(shí)別及說(shuō)話人確認(rèn)不同，后者嘗試識(shí)別或確認(rèn)發(fā)出語(yǔ)音的說(shuō)話人而非其中所包含的詞匯內(nèi)容。下面我們來(lái)詳細(xì)解讀語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)原理。

　　一：語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)原理-語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的基礎(chǔ)單元

　　語(yǔ)音識(shí)別是以語(yǔ)音為研究對(duì)象，通過(guò)語(yǔ)音信號(hào)處理和模式識(shí)別讓機(jī)器自動(dòng)識(shí)別和理解人類口述的語(yǔ)言。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)就是讓機(jī)器通過(guò)識(shí)別和理解過(guò)程把語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的文本或命令的高技術(shù)。語(yǔ)音識(shí)別是一門涉及面很廣的交叉學(xué)科，它與聲學(xué)、語(yǔ)音學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、信息理論、模式識(shí)別理論以及神經(jīng)生物學(xué)等學(xué)科都有非常密切的關(guān)系。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)正逐步成為計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)中的關(guān)鍵技術(shù)，語(yǔ)音技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)成為一個(gè)具有競(jìng)爭(zhēng)性的新興高技術(shù)產(chǎn)業(yè)。

　　語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)本質(zhì)上是一種模式識(shí)別系統(tǒng)，包括特征提取、模式匹配、參考模式庫(kù)等三個(gè)基本單元，它的基本結(jié)構(gòu)如下圖所示：

　　未知語(yǔ)音經(jīng)過(guò)話筒變換成電信號(hào)后加在識(shí)別系統(tǒng)的輸入端，首先經(jīng)過(guò)預(yù)處理，再根據(jù)人的語(yǔ)音特點(diǎn)建立語(yǔ)音模型，對(duì)輸入的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行分析，并抽取所需的特征，在此基礎(chǔ)上建立語(yǔ)音識(shí)別所需的模板。而計(jì)算機(jī)在識(shí)別過(guò)程中要根據(jù)語(yǔ)音識(shí)別的模型，將計(jì)算機(jī)中存放的語(yǔ)音模板與輸入的語(yǔ)音信號(hào)的特征進(jìn)行比較，根據(jù)一定的搜索和匹配策略，找出一系列最優(yōu)的與輸入語(yǔ)音匹配的模板。然后根據(jù)此模板的定義，通過(guò)查表就可以給出計(jì)算機(jī)的識(shí)別結(jié)果。顯然，這種最優(yōu)的結(jié)果與特征的選擇、語(yǔ)音模型的好壞、模板是否準(zhǔn)確都有直接的關(guān)系。

　　語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)建過(guò)程整體上包括兩大部分：訓(xùn)練和識(shí)別。訓(xùn)練通常是離線完成的，對(duì)預(yù)先收集好的海量語(yǔ)音、語(yǔ)言數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行信號(hào)處理和知識(shí)挖掘，獲取語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)所需要的“聲學(xué)模型”和“語(yǔ)言模型”；而識(shí)別過(guò)程通常是在線完成的，對(duì)用戶實(shí)時(shí)的語(yǔ)音進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別。識(shí)別過(guò)程通常又可以分為“前端”和“后端”兩大模塊：“前端”模塊主要的作用是進(jìn)行端點(diǎn)檢測(cè)（去除多余的靜音和非說(shuō)話聲）、降噪、特征提取等；“后端”模塊的作用是利用訓(xùn)練好的“聲學(xué)模型”和“語(yǔ)言模型”對(duì)用戶說(shuō)話的特征向量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別（又稱“解碼”），得到其包含的文字信息，此外，后端模塊還存在一個(gè)“自適應(yīng)”的反饋模塊，可以對(duì)用戶的語(yǔ)音進(jìn)行自學(xué)習(xí)，從而對(duì)“聲學(xué)模型”和“語(yǔ)音模型”進(jìn)行必要的“校正”，進(jìn)一步提高識(shí)別的準(zhǔn)確率。

　　語(yǔ)音識(shí)別是模式識(shí)別的一個(gè)分支，又從屬于信號(hào)處理科學(xué)領(lǐng)域，同時(shí)與語(yǔ)音學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)及神經(jīng)生物學(xué)等學(xué)科有非常密切的關(guān)系。語(yǔ)音識(shí)別的目的就是讓機(jī)器“聽懂”人類口述的語(yǔ)言，包括了兩方面的含義：其一是逐字逐句聽懂非轉(zhuǎn)化成書面語(yǔ)言文字；其二是對(duì)口述語(yǔ)言中所包含的要求或詢問加以理解，做出正確響應(yīng)，而不拘泥于所有詞的正確轉(zhuǎn)換。

　　自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)有三個(gè)基本原理：首先語(yǔ)音信號(hào)中的語(yǔ)言信息是按照短時(shí)幅度譜的時(shí)間變化模式來(lái)編碼；其次語(yǔ)音是可以閱讀的，即它的聲學(xué)信號(hào)可以在不考慮說(shuō)話人試圖傳達(dá)的信息內(nèi)容的情況下用數(shù)十個(gè)具有區(qū)別性的、離散的符號(hào)來(lái)表示；第三語(yǔ)音交互是一個(gè)認(rèn)知過(guò)程，因而不能與語(yǔ)言的語(yǔ)法、語(yǔ)義和語(yǔ)用結(jié)構(gòu)割裂開來(lái)。

　　聲學(xué)模型

　　語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的模型通常由聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型兩部分組成，分別對(duì)應(yīng)于語(yǔ)音到音節(jié)概率的計(jì)算和音節(jié)到字概率的計(jì)算。聲學(xué)建模；語(yǔ)言模型

　　搜索

　　連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別中的搜索，就是尋找一個(gè)詞模型序列以描述輸入語(yǔ)音信號(hào)，從而得到詞解碼序列。搜索所依據(jù)的是對(duì)公式中的聲學(xué)模型打分和語(yǔ)言模型打分。在實(shí)際使用中，往往要依據(jù)經(jīng)驗(yàn)給語(yǔ)言模型加上一個(gè)高權(quán)重，并設(shè)置一個(gè)長(zhǎng)詞懲罰分?jǐn)?shù)。

　　系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

　　語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)選擇識(shí)別基元的要求是，有準(zhǔn)確的定義，能得到足夠數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，具有一般性。英語(yǔ)通常采用上下文相關(guān)的音素建模，漢語(yǔ)的協(xié)同發(fā)音不如英語(yǔ)嚴(yán)重，可以采用音節(jié)建模。系統(tǒng)所需的訓(xùn)練數(shù)據(jù)大小與模型復(fù)雜度有關(guān)。模型設(shè)計(jì)得過(guò)于復(fù)雜以至于超出了所提供的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的能力，會(huì)使得性能急劇下降。

　　聽寫機(jī)：大詞匯量、非特定人、連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)通常稱為聽寫機(jī)。其架構(gòu)就是建立在前述聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型基礎(chǔ)上的HMM拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。訓(xùn)練時(shí)對(duì)每個(gè)基元用前向后向算法獲得模型參數(shù)，識(shí)別時(shí)，將基元串接成詞，詞間加上靜音模型并引入語(yǔ)言模型作為詞間轉(zhuǎn)移概率，形成循環(huán)結(jié)構(gòu)，用Viterbi算法進(jìn)行解碼。針對(duì)漢語(yǔ)易于分割的特點(diǎn)，先進(jìn)行分割再對(duì)每一段進(jìn)行解碼，是用以提高效率的一個(gè)簡(jiǎn)化方法。

　　對(duì)話系統(tǒng)：用于實(shí)現(xiàn)人機(jī)口語(yǔ)對(duì)話的系統(tǒng)稱為對(duì)話系統(tǒng)。受目前技術(shù)所限，對(duì)話系統(tǒng)往往是面向一個(gè)狹窄領(lǐng)域、詞匯量有限的系統(tǒng)，其題材有旅游查詢、訂票、數(shù)據(jù)庫(kù)檢索等等。其前端是一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別器，識(shí)別產(chǎn)生的N-best候選或詞候選網(wǎng)格，由語(yǔ)法分析器進(jìn)行分析獲取語(yǔ)義信息，再由對(duì)話管理器確定應(yīng)答信息，由語(yǔ)音合成器輸出。由于目前的系統(tǒng)往往詞匯量有限，也可以用提取關(guān)鍵詞的方法來(lái)獲取語(yǔ)義信息。

　　二：語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)原理-工作原理解讀

　　首先，我們知道聲音實(shí)際上是一種波。常見的mp3等格式都是壓縮格式，必須轉(zhuǎn)成非壓縮的純波形文件來(lái)處理，比如Windows PCM文件，也就是俗稱的wav文件。wav文件里存儲(chǔ)的除了一個(gè)文件頭以外，就是聲音波形的一個(gè)個(gè)點(diǎn)了。下圖是一個(gè)波形的示例。

　　圖中，每幀的長(zhǎng)度為25毫秒，每?jī)蓭g有25-10=15毫秒的交疊。我們稱為以幀長(zhǎng)25ms、幀移10ms分幀。

　　分幀后，語(yǔ)音就變成了很多小段。但波形在時(shí)域上幾乎沒有描述能力，因此必須將波形作變換。常見的一種變換方法是提取MFCC特征，根據(jù)人耳的生理特性，把每一幀波形變成一個(gè)多維向量，可以簡(jiǎn)單地理解為這個(gè)向量包含了這幀語(yǔ)音的內(nèi)容信息。這個(gè)過(guò)程叫做聲學(xué)特征提取。實(shí)際應(yīng)用中，這一步有很多細(xì)節(jié)，聲學(xué)特征也不止有MFCC這一種，具體這里不講。

　　至此，聲音就成了一個(gè)12行（假設(shè)聲學(xué)特征是12維）、N列的一個(gè)矩陣，稱之為觀察序列，這里N為總幀數(shù)。觀察序列如下圖所示，圖中，每一幀都用一個(gè)12維的向量表示，色塊的顏色深淺表示向量值的大小。

　　接下來(lái)就要介紹怎樣把這個(gè)矩陣變成文本了。首先要介紹兩個(gè)概念：

　　音素：?jiǎn)卧~的發(fā)音由音素構(gòu)成。對(duì)英語(yǔ)，一種常用的音素集是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的一套由39個(gè)音素構(gòu)成的音素集，參見The CMU Pronouncing Dictionary?。漢語(yǔ)一般直接用全部聲母和韻母作為音素集，另外漢語(yǔ)識(shí)別還分有調(diào)無(wú)調(diào)，不詳述。

　　狀態(tài)：這里理解成比音素更細(xì)致的語(yǔ)音單位就行啦。通常把一個(gè)音素劃分成3個(gè)狀態(tài)。

　　語(yǔ)音識(shí)別是怎么工作的呢？實(shí)際上一點(diǎn)都不神秘，無(wú)非是：

　　第一步，把幀識(shí)別成狀態(tài)（難點(diǎn)）。

　　第二步，把狀態(tài)組合成音素。

　　第三步，把音素組合成單詞。

　　如下圖所示：

　　圖中，每個(gè)小豎條代表一幀，若干幀語(yǔ)音對(duì)應(yīng)一個(gè)狀態(tài)，每三個(gè)狀態(tài)組合成一個(gè)音素，若干個(gè)音素組合成一個(gè)單詞。也就是說(shuō)，只要知道每幀語(yǔ)音對(duì)應(yīng)哪個(gè)狀態(tài)了，語(yǔ)音識(shí)別的結(jié)果也就出來(lái)了。

　　那每幀音素對(duì)應(yīng)哪個(gè)狀態(tài)呢？有個(gè)容易想到的辦法，看某幀對(duì)應(yīng)哪個(gè)狀態(tài)的概率最大，那這幀就屬于哪個(gè)狀態(tài)。比如下面的示意圖，這幀在狀態(tài)S3上的條件概率最大，因此就猜這幀屬于狀態(tài)S3。

　　那這些用到的概率從哪里讀取呢？有個(gè)叫“聲學(xué)模型”的東西，里面存了一大堆參數(shù)，通過(guò)這些參數(shù)，就可以知道幀和狀態(tài)對(duì)應(yīng)的概率。獲取這一大堆參數(shù)的方法叫做“訓(xùn)練”，需要使用巨大數(shù)量的語(yǔ)音數(shù)據(jù)，訓(xùn)練的方法比較繁瑣，這里不講。

　　但這樣做有一個(gè)問題：每一幀都會(huì)得到一個(gè)狀態(tài)號(hào)，最后整個(gè)語(yǔ)音就會(huì)得到一堆亂七八糟的狀態(tài)號(hào)，相鄰兩幀間的狀態(tài)號(hào)基本都不相同。假設(shè)語(yǔ)音有1000幀，每幀對(duì)應(yīng)1個(gè)狀態(tài)，每3個(gè)狀態(tài)組合成一個(gè)音素，那么大概會(huì)組合成300個(gè)音素，但這段語(yǔ)音其實(shí)根本沒有這么多音素。如果真這么做，得到的狀態(tài)號(hào)可能根本無(wú)法組合成音素。實(shí)際上，相鄰幀的狀態(tài)應(yīng)該大多數(shù)都是相同的才合理，因?yàn)槊繋芏獭?/p>

　　解決這個(gè)問題的常用方法就是使用隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）。這東西聽起來(lái)好像很高深的樣子，實(shí)際上用起來(lái)很簡(jiǎn)單：

　　第一步，構(gòu)建一個(gè)狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)。

　　第二步，從狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)中尋找與聲音最匹配的路徑。

　　這樣就把結(jié)果限制在預(yù)先設(shè)定的網(wǎng)絡(luò)中，避免了剛才說(shuō)到的問題，當(dāng)然也帶來(lái)一個(gè)局限，比如你設(shè)定的網(wǎng)絡(luò)里只包含了“今天晴天”和“今天下雨”兩個(gè)句子的狀態(tài)路徑，那么不管說(shuō)些什么，識(shí)別出的結(jié)果必然是這兩個(gè)句子中的一句。

　　那如果想識(shí)別任意文本呢？把這個(gè)網(wǎng)絡(luò)搭得足夠大，包含任意文本的路徑就可以了。但這個(gè)網(wǎng)絡(luò)越大，想要達(dá)到比較好的識(shí)別準(zhǔn)確率就越難。所以要根據(jù)實(shí)際任務(wù)的需求，合理選擇網(wǎng)絡(luò)大小和結(jié)構(gòu)。

　　搭建狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)，是由單詞級(jí)網(wǎng)絡(luò)展開成音素網(wǎng)絡(luò)，再展開成狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)。語(yǔ)音識(shí)別過(guò)程其實(shí)就是在狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)中搜索一條最佳路徑，語(yǔ)音對(duì)應(yīng)這條路徑的概率最大，這稱之為“解碼”。路徑搜索的算法是一種動(dòng)態(tài)規(guī)劃剪枝的算法，稱之為Viterbi算法，用于尋找全局最優(yōu)路徑。

　　這里所說(shuō)的累積概率，由三部分構(gòu)成，分別是：

　　觀察概率：每幀和每個(gè)狀態(tài)對(duì)應(yīng)的概率

　　轉(zhuǎn)移概率：每個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)移到自身或轉(zhuǎn)移到下個(gè)狀態(tài)的概率

　　語(yǔ)言概率：根據(jù)語(yǔ)言統(tǒng)計(jì)規(guī)律得到的概率

　　其中，前兩種概率從聲學(xué)模型中獲取，最后一種概率從語(yǔ)言模型中獲取。語(yǔ)言模型是使用大量的文本訓(xùn)練出來(lái)的，可以利用某門語(yǔ)言本身的統(tǒng)計(jì)規(guī)律來(lái)幫助提升識(shí)別正確率。語(yǔ)言模型很重要，如果不使用語(yǔ)言模型，當(dāng)狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)較大時(shí)，識(shí)別出的結(jié)果基本是一團(tuán)亂麻。

　　這樣基本上語(yǔ)音識(shí)別過(guò)程就完成了,這就是語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的原理。

　　三：語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)原理-語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的工作流程

　　一般來(lái)說(shuō)，一套完整的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)其工作過(guò)程分為7步：

①對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行分析和處理，除去冗余信息。

②提取影響語(yǔ)音識(shí)別的關(guān)鍵信息和表達(dá)語(yǔ)言含義的特征信息。

③緊扣特征信息，用最小單元識(shí)別字詞。

④按照不同語(yǔ)言的各自語(yǔ)法，依照先后次序識(shí)別字詞。

⑤把前后意思當(dāng)作輔助識(shí)別條件，有利于分析和識(shí)別。

⑥按照語(yǔ)義分析，給關(guān)鍵信息劃分段落，取出所識(shí)別出的字詞并連接起來(lái)，同時(shí)根據(jù)語(yǔ)句意思調(diào)整句子構(gòu)成。

⑦結(jié)合語(yǔ)義，仔細(xì)分析上下文的相互聯(lián)系，對(duì)當(dāng)前正在處理的語(yǔ)句進(jìn)行適當(dāng)修正。

　　音識(shí)別系統(tǒng)基本原理框圖

　　語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)基本原理結(jié)構(gòu)如圖所示。語(yǔ)音識(shí)別原理有三點(diǎn)：①對(duì)語(yǔ)音信號(hào)中的語(yǔ)言信息編碼是按照幅度譜的時(shí)間變化來(lái)進(jìn)行；②由于語(yǔ)音是可以閱讀的，也就是說(shuō)聲學(xué)信號(hào)可以在不考慮說(shuō)話人說(shuō)話傳達(dá)的信息內(nèi)容的前提下用多個(gè)具有區(qū)別性的、離散的符號(hào)來(lái)表示；③語(yǔ)音的交互是一個(gè)認(rèn)知過(guò)程，所以絕對(duì)不能與語(yǔ)法、語(yǔ)義和用語(yǔ)規(guī)范等方面分裂開來(lái)。

　　預(yù)處理，其中就包括對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行采樣、克服混疊濾波、去除部分由個(gè)體發(fā)音的差異和環(huán)境引起的噪聲影響，此外還會(huì)考慮到語(yǔ)音識(shí)別基本單元的選取和端點(diǎn)檢測(cè)問題。反復(fù)訓(xùn)練是在識(shí)別之前通過(guò)讓說(shuō)話人多次重復(fù)語(yǔ)音，從原始語(yǔ)音信號(hào)樣本中去除冗余信息，保留關(guān)鍵信息，再按照一定規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)加以整理，構(gòu)成模式庫(kù)。再者是模式匹配，它是整個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的核心部分，是根據(jù)一定規(guī)則以及計(jì)算輸入特征與庫(kù)存模式之間的相似度，進(jìn)而判斷出輸入語(yǔ)音的意思。

　　前端處理，先對(duì)原始語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行處理，再進(jìn)行特征提取，消除噪聲和不同說(shuō)話人的發(fā)音差異帶來(lái)的影響，使處理后的信號(hào)能夠更完整地反映語(yǔ)音的本質(zhì)特征提取，消除噪聲和不同說(shuō)話人的發(fā)音差異帶來(lái)的影響，使處理后的信號(hào)能夠更完整地反映語(yǔ)音的本質(zhì)特征。

　　四：語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)原理-發(fā)展歷程

　　早在計(jì)算機(jī)發(fā)明之前，自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別的設(shè)想就已經(jīng)被提上了議事日程，早期的聲碼器可被視作語(yǔ)音識(shí)別及合成的雛形。而1920年代生產(chǎn)的“Radio Rex”玩具狗可能是最早的語(yǔ)音識(shí)別器，當(dāng)這只狗的名字被呼喚的時(shí)候，它能夠從底座上彈出來(lái)。最早的基于電子計(jì)算機(jī)的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)是由AT&T貝爾實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的Audrey語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，它能夠識(shí)別10個(gè)英文數(shù)字。其識(shí)別方法是跟蹤語(yǔ)音中的共振峰。該系統(tǒng)得到了98%的正確率。到1950年代末，倫敦學(xué)院（Colledge of London）的Denes已經(jīng)將語(yǔ)法概率加入語(yǔ)音識(shí)別中。

　　1960年代，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被引入了語(yǔ)音識(shí)別。這一時(shí)代的兩大突破是線性預(yù)測(cè)編碼Linear Predictive Coding （LPC）， 及動(dòng)態(tài)時(shí)間彎折Dynamic Time Warp技術(shù)。

　　語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的最重大突破是隱含馬爾科夫模型Hidden Markov Model的應(yīng)用。從Baum提出相關(guān)數(shù)學(xué)推理，經(jīng)過(guò)Labiner等人的研究，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的李開復(fù)最終實(shí)現(xiàn)了第一個(gè)基于隱馬爾科夫模型的大詞匯量語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)Sphinx。此后嚴(yán)格來(lái)說(shuō)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)并沒有脫離HMM框架。

實(shí)驗(yàn)室語(yǔ)音識(shí)別研究的巨大突破產(chǎn)生于20世紀(jì)80年代末：人們終于在實(shí)驗(yàn)室突破了大詞匯量、連續(xù)語(yǔ)音和非特定人這三大障礙，第一次把這三個(gè)特性都集成在一個(gè)系統(tǒng)中，比較典型的是卡耐基梅隆大學(xué)（CarnegieMellonUniversity）的Sphinx系統(tǒng)，它是第一個(gè)高性能的非特定人、大詞匯量連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。

　　這一時(shí)期，語(yǔ)音識(shí)別研究進(jìn)一步走向深入，其顯著特征是HMM模型和人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)（ANN）在語(yǔ)音識(shí)別中的成功應(yīng)用。HMM模型的廣泛應(yīng)用應(yīng)歸功于AT&TBell實(shí)驗(yàn)室Rabiner等科學(xué)家的努力，他們把原本艱澀的HMM純數(shù)學(xué)模型工程化，從而為更多研究者了解和認(rèn)識(shí)，從而使統(tǒng)計(jì)方法成為了語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的主流。

20世紀(jì)90年代前期，許多著名的大公司如IBM、蘋果、AT&T和NTT都對(duì)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)用化研究投以巨資。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)有一個(gè)很好的評(píng)估機(jī)制，那就是識(shí)別的準(zhǔn)確率，而這項(xiàng)指標(biāo)在20世紀(jì)90年代中后期實(shí)驗(yàn)室研究中得到了不斷的提高。比較有代表性的系統(tǒng)有：IBM公司推出的ViaVoice和DragonSystem公司的NaturallySpeaking，Nuance公司的NuanceVoicePlatform語(yǔ)音平臺(tái)，Microsoft的Whisper，Sun的VoiceTone等。