（文章來源：OFweek）

語音識別已成為人與機器通過自然語言交互重要方式之一，本文將從語音識別的原理以及語音識別算法的角度出發(fā)為大家介紹語音識別的方案及詳細設計過程。

語言作為人類的一種基本交流方式，在數(shù)千年歷史中得到持續(xù)傳承。近年來，語音識別技術的不斷成熟，已廣泛應用于我們的生活當中。語音識別技術是如何讓機器“聽懂”人類語言？本文將為大家從語音前端處理、基于統(tǒng)計學語音識別和基于深度學習語音識別等方面闡述語音識別的原理。

隨著計算機技術的飛速發(fā)展，人們對機器的依賴已經(jīng)達到一個極高的程度。語音識別技術使得人與機器通過自然語言交互成為可能。最常見的情形是通過語音控制房間燈光、空調(diào)溫度和電視的相關操作等。并且，移動互聯(lián)網(wǎng)、智能家居、汽車、醫(yī)療和教育等領域的應用帶動智能語音產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)快速增長，2018年全球智能語音市場規(guī)模將達到141.1億美元。

目前，在全球智能語音市場占比情況中，各巨頭市場占有率由大到小依次為：Nuance、谷歌、蘋果、微軟和科大訊飛等。

接下來對語音識別相關技術進行介紹，為了便于整體理解，首先，介紹語音前端信號處理的相關技術，然后，解釋語音識別基本原理，并展開到聲學模型和語言模型的敘述，最后，展示我司當前研發(fā)的離線語音識別demo。前端的信號處理是對原始語音信號進行的相關處理，使得處理后的信號更能代表語音的本質(zhì)特征。

語音活動檢測（Voice Activity Detection, VAD）用于檢測出語音信號的起始位置，分離出語音段和非語音（靜音或噪聲）段。VAD算法大致分為三類：基于閾值的VAD、基于分類器的VAD和基于模型的VAD。

基于閾值的VAD是通過提取時域（短時能量、短時過零率等）或頻域（MFCC、譜熵等）特征，通過合理的設置門限，達到區(qū)分語音和非語音的目的；基于分類的VAD是將語音活動檢測作為（語音和非語音）二分類，可以通過機器學習的方法訓練分類器，達到語音活動檢測的目的；基于模型的VAD是構建一套完整的語音識別模型用于區(qū)分語音段和非語音段，考慮到實時性的要求，并未得到實際的應用。

在生活環(huán)境中通常會存在例如空調(diào)、風扇等各種噪聲，降噪算法目的在于降低環(huán)境中存在的噪聲，提高信噪比，進一步提升識別效果。