语音识别系统模型

⒈语音识别的声学模型

语音识别系统模型通常由声学模型和语言模型两部分组成，分别对应音节对语音的概率计算和音节转换成单词的概率计算。 本节和下一节分别介绍声学模型和语言模型技术。
声学建模HMM：马尔可夫模型概念是离散时间状态机。 隐马尔可夫模型HMM是指这个马尔可夫模型的内部状态对于外界是不可见的，只能外界看到。 。 每个时刻的输出值。 对于语音识别系统，输出值通常是为每帧计算的声学签名。 为了使用HMM来描述语音信号，需要做出两个假设：一是内部状态转换仅与先前状态相关，二是输出值仅与当前状态（或当前状态的转换）相关。 当前状态）。 这两个假设显着降低了模型的复杂性。 HMM估计、解码和训练对应的算法是前向算法、维特比算法和前向-后向算法。
语音识别中使用的隐马尔可夫模型通常对识别基元进行建模，具有从左到右的单向拓扑结构，具有循环和覆盖范围。 一个音素是一个三到五状态的HMM和一个HMM。 一个单词是组成单词的几个音素的HMM，序列化形成HMM，整个连续语音识别模型就是一个将单词和静音结合在一起的HMM。
语境建模：发音是指声音在邻近声音的影响下发生的变化。 从发声机来看，类发声器的特性只有在旋转一种声音时才能发生变化。 对于另一个声音，梯度发生变化，从而使最后一个音调的频谱与其他条件下的频谱不同。 上下文感知建模方法在建模时考虑了这种影响，使得模型能够更准确地描述语音。 只考虑前一个声音影响的叫Bi-Phone，而考虑前一个声音影响的叫Bi-Phone。 前一个和后一个声音称为Bi-Phone，称为Tri-Phone。
基于上下文的英语建模通常使用音素作为基本单位。 由于某些音素对音素具有相同的影响，因此可以通过对音素解码状态进行聚类来分离模型参数。 聚类的结果称为senon。 决策树用于实现tryphon和senone之间的有效对应。 通过回答一系列有关前后辅音类别（元音/辅音、清音/浊音等）的问题，最终确定使用哪个声母。 为其HMM状态。 采用分类回归树CART模型进行逐字发音标注。

⒉语音识别常用的模型架构有哪些常用的语音识别模型架构包括深度学习架构，例如循环神经网络(RNN)、短期记忆(LSTM)网络、LSTM的变体（例如GRU）以及最近的Transformer和卷积神经网络(CNN)。 。
循环神经网络（RNN）
RNN是一种用于处理序列数据的神经网络。 在语音识别中，RNN可以处理语音信号的时间序列数据，并通过学习和识别语音信号中的模式来执行语音识别。 然而传统的RNN在处理序列数据时可能会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题。
短期记忆网络（LSTM）
LSTM是一种特殊类型的RNN，通过引入记忆块来解决传统RNN的梯度消失问题。 内存块允许网络在处理数据序列时记住期依赖关系。 这使得LSTM在解决语音识别问题时能够表现得更好。
Transformer
Transformer是一种相对较新的深度学习架构，在自然语言处理任务中表现出了极高的性能。 Transformer的优势在于其并行计算能力以及捕获输入序列中期依赖关系的能力。 在语音识别中，Transformer可以将语音信号变换为一系列特征向量，然后对这些特征向量进行码和解码，从而实现语音识别。
卷积神经网络(CNN)
CNN通常用于图像识别，但也可用于语音识别。 在语音识别中，CNN可以处理语音信号的频谱图或梅尔频率倒谱系数(MFCC)等特征。 通过卷积层，CNN可以从语音信号中提取部特征，然后通过池化层进行特征选择和信息过滤。 最后，全连接层可以将学习到的特征映射到最终的识别结果。
这些模型架构都有自己的优点，架构的选择取决于特定任务的要求和数据的特征。 未来，得益于深度学习技术的不断发展，我们有理由相信，更加高效、准确的语音识别模型架构将会出现。