语音识别技术原理路线图

如何解释语音识别的技术原理？

语音识别是通往人工智能的重要途径，并且正变得越来越流行。从京东科大讯飞与亚马逊Echo旗舰叮咚的合作，到上个月谷歌大师与百度小度发起的人机大战，都引起了足够的关注。但语音只是输入，内容，或者引导用户决策甚至消费，才是王道。语音识别系统分为两个阶段：训练和解码。训练，即使用大量带标注的语音数据训练声学模型，包括GMM-HMM、DNN-HMM、RNN+CTC解码等，即通过声学模型将训练集外的语音数据识别成文本和语言模型。目前常用的开源工具包括HTKSpeechRecognitionToolkit、KaldiASR以及基于Tensorflow（语音转文本wavenet）的端到端系统。我以古老而经典的HTK为例，讲解语音识别领域涉及的概念和原理。HTK提供丰富的语音数据处理、训练和解码工具。语音识别分为单词语音识别系统和连续词语音识别系统。最初，贝尔实验室于1952年和IBM于1962年实施了孤立的单词识别系统（特定的人称数字和单个英语单词）。对于连续词识别来说，由于不同的人在不同的场景下有不同的心情和停顿，因此很难确定词的边界，而且分割的图像数量也可能不一样，识别的结果需要语言模型进行后处理。评分处理；以获得适当的逻辑结果。

语音识别系统的原理语音识别系统是一个模式识别系统，包括三个主要模块：特征提取、模式匹配和参考模式库。使用麦克风将未知语音转换为电信号，然后添加到识别系统的输入。首先对其进行预处理，然后根据输入语音信号的特征创建语音模型。分析并提取必要的功能。在此基础上创建语音识别所需的模板。
然后根据这个模式的定义，通过查看表格就可以得到计算机识别的结果。显然，这个最优结果与特征的选择、语音模型的质量以及模板的准确性直接相关。
构建语音识别系统的过程通常由训练和识别两部分组成。培训通常是离线进行的。对预先收集的庞大语音和语言数据库进信号处理和知识分析，以获得语音识别系统所需的“声学模型”和“语言模型”，而识别过程通常在线进行；,自动实时识别用户语音。
识别过程通常可以分为两个模块：“前端”和“后端”：“前端”模块的主要功能是端点检测（去除多余的静音和沉默寡言的声音）、降噪、特征提取等，“服务器”模块的功能是利用训练好的“声学模型”和“语言模型”对特征向量进行统计模式识别；用户语音来获取其中包含的文本信息。此外，服务器模块还具有“自适应”反馈模块，可以独立研究用户的语音，从而对“声学模型”和“语音模型”进行必要的“修正”，进一步提高识别准确率。
自动语音识别技术有三个主要原理：一是语音信号中的语言信息按照短时幅度谱随时间的变化模式进行编码，二是语音可以被读出。;也就是说，无论说话者试图传达什么信息内容，它的声音信号都可以用数十个独特的离散符号来表示。第三种语音交互是一个认知过程，因此不能与语音的语法、语义和语用结构相结合；语言分开。