語音識別技術的發展及應用

于曉明

摘 ?要： 人類生活中，語言是必不可少的信息傳達媒介，作為模式識別技術之一的語音識別技術獨有其發展的亮點。文章對語音識別的發展歷程進行了總結，從語音識別的原理出發，在端點檢測、特征提取等方面介紹了語音識別模型的建構。例舉了語音識別技術的應用，探討了語音識別的技術突破和發展前景。

關鍵詞： 語音識別; 語音信號; 預處理; 特征提取

中圖分類號：TP393 ? ? ? ? ?文獻標志碼：A ? ? 文章編號：1006-8228（2019）11-28-04

Abstract： Language is an indispensable medium of information transmission in human life. Speech recognition technology， as one of the pattern recognition technologies， has its own bright spot. This paper summarizes the development process of speech recognition， and starting from the principle of speech recognition， introduces the construction of speech recognition model in the aspects of endpoint detection and feature extraction and so on. The application of speech recognition technology is described， and the technological breakthroughs and development prospects of speech recognition are discussed.

Key words： speech recognition; speech signal; preprocessing; feature extraction

0 引言

語言最初是人類所特有的交流工具，但隨著科技的不斷進步，人類如今不只局限于人與人的交流，并開始逐漸向人與機器的交流方向發展，即通過語言的溝通讓機器能像人類一樣聽懂對方所傳達的信息。如今的語音識別技術正是此方向突破的關鍵，信息領域和自動化領域的專業研究人員不斷進行這方面的研究，機器自動的語言識別，使機器能為人類所用增加人們的生產生活效率，推動人類歷史的發展進步。語音識別技術是涉及模式識別、人工智能的多領域研究學科，是人類與機器之間聯系的關鍵。

1 語音識別的發展歷程

語音識別技術最初的興起是在20世紀50年代，此時我國的語音識別技術也開始出現，國外當時只是在貝爾實驗室里進行關于識別英文數字的簡單發音裝置的研究，而后帶來了小詞匯量和單個詞語的識別，在進入20世紀70年代，才有了語音識別實質性的進展，出現了逐漸成為主流的隱式馬爾科夫模型技術（HMM）[1]，并且從傳統的目標匹配方式向基于統計的數學化方向有很大的進展。進入20世紀80年代，語音識別技術繼續深入發展，人工神經網絡進入模式識別的范疇，出現了利用人工神經網絡[1，2]進行語音識別問題的處理思路，研究不只是在簡單詞語數字的識別上，有了連續語音的識別和基于大量詞語的識別[3]。我國在此時期執行863計劃，語音識別技術的研究與國外同步發展，這是語音識別技術的一個過渡階段。20世紀90年代之后，語音識別技術逐漸進入飽和階段，基于語音識別的產品開始進入人們的生產生活，隨著時代的不斷遷移，基于BP神經網絡的優點，大量的語音識別都基于此進行識別系統產品的設計。

2 語音識別構建模型

語音識別技術的過程包括語音信號的預處理、特征提取、模式匹配和判決三個方面。首先由系統接收語音輸入，經過信號的預處理和特征提取，得到目標信息的語音數據形成語音信息模式庫，再進行輸入的語音信號和模式庫的模式匹配得到兩者信息匹配的結果。（如圖1）

2.1 語音信號的預處理

2.1.1 語音信號預加重

在如今十分成熟的A/D轉換操作之后，最初獲取的語音信號中語音信息被多種噪聲影響且高頻信號部分不明顯，因而要事先對于語音信號進行預加重，預加重的實現結果是提高目標信號和噪聲信號的對比度，便于能很好地對于語音信號進行濾波，目前廣泛使用的是一階濾波器來實現預加重。

其中，z是語音信號，H為預加重后的信號，μ為一階濾波器的參數。

2.1.2 加窗分幀

在預加重處理的信號之后，為得到語音信號的分析頻譜，要將語音信號分成多個窗口，這樣就把一段持續的語音信號分成多段信號，為了保持每段信號連接的平滑性，在斷接點處設置交疊的部分，便于不同分幀之間的平滑移動。對于加窗處理，常使用漢明窗，漢明窗的通頻特性好，在信號的分區截取中保證了連續性平滑性，減小了分析頻譜的泄露。

2.1.3 端點檢測

端點檢測在整個語音識別過程中是十分關鍵的，在一段語音信息中有正常的語音信息，有間斷信息，有無聲信息，端點檢測就是保證將三者能很好地區分出來，排除無聲信息等摻雜的信號，選取所需要的正常的語音信息。目前端點檢測的研究具有多樣化且處于發展的黃金時期，有基于語音信號的時域特性的能量大小、平均過零率、能量變化率等，基于頻域特性的頻譜變化、譜熵的測定。下面主要通過語言信息的譜熵來進行簡要的介紹。首先取某點Xi的概率表示為P{Xi}，則在點Xi的熵定義為：

通過設置一個邊界范圍，在此范圍之內的數據即為正常的語音信號，若超出這一范圍則將其他噪音信號去除掉，通過選擇熵函數實現了端點檢測的操作。

2.2 語音信號的特征提取

應用模式識別技術，只有將所測試信息的信號特征提取出來，才能供實驗的研究分析。語音信號的特征提取歷史悠久，其算法的實現已經有多種形式[4]針對特定的倒譜特征，本文將介紹兩個經典的LPCC[5]和MFCC[6-7]參數來進行語音信號的特征提取。通過傅里葉變換譜經對數運算再取傅里葉反變換即可得到信號的倒譜，LPCC既能實現它的預測功能，又能提供進行聲道模型參數的提取過程，在LPCC分析過程中首先將語音信號視作全極點形式，在LPC基礎上進行運算：

2.3 模式匹配和判決

如今模式匹配的聲學模型技術得到許多研究者關注，深度學習在模式匹配的研究[8，9]模式匹配方式有了很大的改進，模式匹配包括聲學模型和語言模型。聲學模型是將獲取語言信息的發音標準與模式庫中的發音標準進行匹配而設計的模型，它通過矢量量化的分析將不同發音模板提取出來，常用的就是HMM聲學模型，在此基礎上[10]引入了狀態段長，對于不同語音段的劃分提高了原始基本識別的性能，神經網絡的引入也給模式匹配環節帶來了性能的進步。語言模型是針對不同語言的語法結構進行上下文分析確定詞義，在統計方面的語言模型的建立，將一系列相同的語法規則集中起來就在一定程度上減少了系統的識別時間。識別結果就是將事先測試的語音信息進行預處理和特征提取，與模式庫的聲學模型進行不同程度的匹配，通過統計識別信號的正確數量得到識別率，基于相同的識別率可以通過識別時間的比較進行算法優良性能的判決。

3 語音識別應用

語音識別技術的應用十分廣泛，從孤立詞的識別到關鍵詞的識別，最后根據說話人連續的語言的識別，如許多社交軟件都實現了從開始的鍵盤輸入到語音識別輸入，語音輸入技術的突破給人們的生活帶來了很大的便利，圖2介紹了一部分基于語音識別的應用網絡，為未來的語音識別網絡提供可視化模型。

⑴ 語音助手。語音識別作為機器與人交流的媒介，在語音助手方向有很大的可操作性，目前已存在語言的自動識別功能的小型機器人（例天貓精靈、小度），在網絡銷售中即可購買，事先通過內部下載的程序進行機器人和手機的聯合配對，針對使用者的語言進行開關電視、播放音樂、設置鬧鐘等操作，這是最終全面實現智能家居[11-12]的一個發展趨勢。智能家居是將語音識別系統嵌入家庭使用設備中，使家用設備系統網絡一體化，這種操作能極大的豐富人們的生活;車載語音助手[13]如今也有了明顯的發展，利用語音傳輸進行音樂播放、導航配置的控制，在一定程度上改善了駕駛人的駕駛環境。

⑵ 身份確認。如今在科技高速發展的時代，人類身份的確認尤為重要，除了在生物體特征識別之外，語音識別也能達到其期望的效果[14]。身份的確定基于說話人聲道的不同，發出聲音頻率的不同進行不同的區分，解決了如今身份密碼的缺憾，密碼作為保護信息的一種途徑容易被破解且固定不可遷移，從現在技術高超的譯碼技術能枚舉破解固定的密碼，但基于人物語音的不同，發音習慣的差異對于身份的確認十分有益處。在門禁系統中，人物可以事先將自己的語言信息存儲在系統模塊庫中，當涉及具體的人物識別的時候，將采集的語言數據和存儲數據進行識別對比得到說話人的身份;語音識別的身份確認在公安系統的案件偵查中也有很大的效用，將語音識別與身份證信息的結合也是出彩的操作，語音輸入加上生物體特征識別技術的配合就將得到多重身份保證。

4 語音識別的技術突破及發展前景

4.1 技術突破

語音識別有了歷史性的進展，但是仍存在一些技術上的不足。語音識別過程中的噪聲處理仍然是一個很難突破的難題，在上例的天貓精靈就有此方面的缺陷，超過一定的距離機器就很難識別使用者的語言，甚至是停止工作不進行識別工作，不僅有距離上的影響，當面臨于嘈雜的環境中，系統也很難辨析出講話人的語言。在身份識別中也存在一定的缺陷，單從聲音信息來說，當今處于互聯網時代，圖像聲音的處理軟件十分發達，信息有被復制和融合的可能性，這就對于身份的確認很容易造成誤差，在此部分未被突破前只有與生物識別技術相結合才能進一步保證識別信息的準確性。

4.2 發展前景

語音識別技術在未來是十分熱門的領域，許多企業家將加大對于語音識別的資金投入，首先基于其原理進行適當的展望;其次從應用領域進行可視化的分析，目前全球中有大部分的聽覺受限的人員，每人都擁有人工耳蝸是不經濟的也是不現實的，但是語音識別技術將有十分優勢方面，若配合語音識別系統，將對此問題有很大的幫助，將說話方的語言通過語音識別技術顯示給聽力受限的人群，作為一個類似于輔助助聽器的應用軟件，不僅有效而且經濟;再次是技術層面，將噪音從獲取的語音信息中完全過濾，使機器像人群一樣不受限于嘈雜的環境，對于生活中嵌入的應用是很有發展價值的。

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