語音識別的意思是將人說話的內(nèi)容和意思轉(zhuǎn)換為計算機可讀的輸入，例如按鍵、二進制編碼或者字符序列等。與說話人的識別不同，后者主要是識別和確認(rèn)發(fā)出語音的人而非其中所包含的內(nèi)容。語音識別的目的就是讓機器聽懂人類口述的語言，包括了兩方面的含義：第一是逐字逐句聽懂而不是轉(zhuǎn)化成書面的語言文字；第二是對口述語言中所包含的命令或請求加以領(lǐng)會，做出正確回應(yīng)，而不僅僅只是拘泥于所有詞匯的正確轉(zhuǎn)換。

　　自從1952年，AT&TBell實驗室的Davis等人研制了第一個可十個英文數(shù)字的特定人語音增強系統(tǒng)一Audry系統(tǒng)1956年，美國普林斯頓大學(xué)RCA實驗室的Olson和Belar等人研制出能10個單音節(jié)詞的系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用帶通濾波器組獲得的頻譜參數(shù)作為語音增強特征。1959年，F(xiàn)ry和Denes等人嘗試構(gòu)建音素器來4個元音和9個輔音，并采用頻譜分析和模式匹配進行決策。這就大大提高了語音識別的效率和準(zhǔn)確度。從此計算機語音識別的受到了各國科研人員的重視并開始進入語音識別的研究。60年代，蘇聯(lián)的Matin等提出了語音結(jié)束點的端點檢測，使語音識別水平明顯上升；Vintsyuk提出了動態(tài)編程，這一提法在以后的識別中不可或缺。60年代末、70年代初的重要成果是提出了信號線性預(yù)測編碼（LPC）技術(shù)和動態(tài)時間規(guī)整（DTW）技術(shù)，有效地解決了語音信號的特征提取和不等長語音匹配問題；同時提出了矢量量化（VQ）和隱馬爾可夫模型（HMM）理論。語音識別技術(shù)與語音合成技術(shù)結(jié)合使人們能夠擺脫鍵盤的束縛，取而代之的是以語音輸入這樣便于使用的、自然的、人性化的輸入方式，它正逐步成為信息技術(shù)中人機接口的關(guān)鍵技術(shù)。

　　一：語音識別技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀-語音識別系統(tǒng)的分類

　　語音識別系統(tǒng)可以根據(jù)對輸入語音的限制加以分類。如果從說話者與識別系統(tǒng)的相關(guān)性考慮，可以將識別系統(tǒng)分為三類：

　?。?）特定人語音識別系統(tǒng)。僅考慮對于專人的話音進行識別。

　?。?）非特定人語音系統(tǒng)。識別的語音與人無關(guān)，通常要用大量不同人的語音數(shù)據(jù)庫對識別系統(tǒng)進行學(xué)習(xí)。

　?。?）多人的識別系統(tǒng)。通常能識別一組人的語音，或者成為特定組語音識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)僅要求對要識別的那組人的語音進行訓(xùn)練。

　　如果從說話的方式考慮，也可以將識別系統(tǒng)分為三類：

　?。?）孤立詞語音識別系統(tǒng)。孤立詞識別系統(tǒng)要求輸入每個詞后要停頓。

　　（2）連接詞語音識別系統(tǒng)。連接詞輸入系統(tǒng)要求對每個詞都清楚發(fā)音，一些連音現(xiàn)象開始出現(xiàn)。

　　（3）連續(xù)語音識別系統(tǒng)。連續(xù)語音輸入是自然流利的連續(xù)語音輸入，大量連音和變音會出現(xiàn)。

　　如果從識別系統(tǒng)的詞匯量大小考慮，也可以將識別系統(tǒng)分為三類：

　　（1）小詞匯量語音識別系統(tǒng)。通常包括幾十個詞的語音識別系統(tǒng)。

　　（2）中等詞匯量的語音識別系統(tǒng)。通常包括幾百個詞到上千個詞的識別系統(tǒng)。

　?。?）大詞匯量語音識別系統(tǒng)。通常包括幾千到幾萬個詞的語音識別系統(tǒng)。隨著計算機與數(shù)字信號處理器運算能力以及識別系統(tǒng)精度的提高，識別系統(tǒng)根據(jù)詞匯量大小進行分類也不斷進行變化。目前是中等詞匯量的識別系統(tǒng)，將來可能就是小詞匯量的語音識別系統(tǒng)。這些不同的限制也確定了語音識別系統(tǒng)的困難度。

　　二：語音識別技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀-語音識別的方法匯總分析

　　目前具有代表性的語音識別方法主要有動態(tài)時間規(guī)整技術(shù)（DTW）、隱馬爾可夫模型（HMM）、矢量量化（VQ）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、支持向量機（SVM）等方法。

　　動態(tài)時間規(guī)整算法（Dynamic Time Warping，DTW）是在非特定人語音識別中一種簡單有效的方法，該算法基于動態(tài)規(guī)劃的思想，解決了發(fā)音長短不一的模板匹配問題，是語音識別技術(shù)中出現(xiàn)較早、較常用的一種算法。在應(yīng)用DTW算法進行語音識別時，就是將已經(jīng)預(yù)處理和分幀過的語音測試信號和參考語音模板進行比較以獲取他們之間的相似度，按照某種距離測度得出兩模板間的相似程度并選擇最佳路徑。

　　隱馬爾可夫模型（HMM）是語音信號處理中的一種統(tǒng)計模型，是由Markov鏈演變來的，所以它是基于參數(shù)模型的統(tǒng)計識別方法。由于其模式庫是通過反復(fù)訓(xùn)練形成的與訓(xùn)練輸出信號吻合概率最大的最佳模型參數(shù)而不是預(yù)先儲存好的模式樣本，且其識別過程中運用待識別語音序列與HMM參數(shù)之間的似然概率達到最大值所對應(yīng)的最佳狀態(tài)序列作為識別輸出，因此是較理想的語音識別模型。

　　矢量量化（Vector Quantization）是一種重要的信號壓縮方法。與HMM相比，矢量量化主要適用于小詞匯量、孤立詞的語音識別中。其過程是將若干個語音信號波形或特征參數(shù)的標(biāo)量數(shù)據(jù)組成一個矢量在多維空間進行整體量化。把矢量空間分成若干個小區(qū)域，每個小區(qū)域?qū)ふ乙粋€代表矢量，量化時落入小區(qū)域的矢量就用這個代表矢量代替。矢量量化器的設(shè)計就是從大量信號樣本中訓(xùn)練出好的碼書，從實際效果出發(fā)尋找到好的失真測度定義公式，設(shè)計出最佳的矢量量化系統(tǒng)，用最少的搜索和計算失真的運算量實現(xiàn)最大可能的平均信噪比。

　　在實際的應(yīng)用過程中，人們還研究了多種降低復(fù)雜度的方法，包括無記憶的矢量量化、有記憶的矢量量化和模糊矢量量化方法。

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是20世紀(jì)80年代末期提出的一種新的語音識別方法。其本質(zhì)上是一個自適應(yīng)非線性動力學(xué)系統(tǒng)，模擬了人類神經(jīng)活動的原理，具有自適應(yīng)性、并行性、魯棒性、容錯性和學(xué)習(xí)特性，其強大的分類能力和輸入—輸出映射能力在語音識別中都很有吸引力。其方法是模擬人腦思維機制的工程模型，它與HMM正好相反，其分類決策能力和對不確定信息的描述能力得到舉世公認(rèn)，但它對動態(tài)時間信號的描述能力尚不盡如人意，通常MLP分類器只能解決靜態(tài)模式分類問題，并不涉及時間序列的處理。盡管學(xué)者們提出了許多含反饋的結(jié)構(gòu)，但它們?nèi)圆蛔阋钥坍嬛T如語音信號這種時間序列的動態(tài)特性。由于ANN不能很好地描述語音信號的時間動態(tài)特性，所以常把ANN與傳統(tǒng)識別方法結(jié)合，分別利用各自優(yōu)點來進行語音識別而克服HMM和ANN各自的缺點。近年來結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隱含馬爾可夫模型的識別算法研究取得了顯著進展，其識別率已經(jīng)接近隱含馬爾可夫模型的識別系統(tǒng)，進一步提高了語音識別的魯棒性和準(zhǔn)確率。

　　支持向量機（Support vector machine）是應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)理論的一種新的學(xué)習(xí)機模型，采用結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原理（Structural Risk Minimization，SRM），有效克服了傳統(tǒng)經(jīng)驗風(fēng)險最小化方法的缺點。兼顧訓(xùn)練誤差和泛化能力，在解決小樣本、非線性及高維模式識別方面有許多優(yōu)越的性能，已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用到模式識別領(lǐng)域。

　　三：語音識別技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀-國外研究

　　語音識別的研究工作可以追溯到20世紀(jì)50年代AT&T貝爾實驗室的Audry系統(tǒng)，它是第一個可以識別十個英文數(shù)字的語音識別系統(tǒng)。

　　但真正取得實質(zhì)性進展，并將其作為一個重要的課題開展研究則是在60年代末70年代初。這首先是因為計算機技術(shù)的發(fā)展為語音識別的實現(xiàn)提供了硬件和軟件的可能，更重要的是語音信號線性預(yù)測編碼（LPC）技術(shù)和動態(tài)時間規(guī)整（DTW）技術(shù)的提出，有效的解決了語音信號的特征提取和不等長匹配問題。這一時期的語音識別主要基于模板匹配原理，研究的領(lǐng)域局限在特定人，小詞匯表的孤立詞識別，實現(xiàn)了基于線性預(yù)測倒譜和DTW技術(shù)的特定人孤立詞語音識別系統(tǒng)；同時提出了矢量量化（VQ）和隱馬爾可夫模型（HMM）理論。

　　隨著應(yīng)用領(lǐng)域的擴大，小詞匯表、特定人、孤立詞等這些對語音識別的約束條件需要放寬，與此同時也帶來了許多新的問題：第一，詞匯表的擴大使得模板的選取和建立發(fā)生困難；第二，連續(xù)語音中，各個音素、音節(jié)以及詞之間沒有明顯的邊界，各個發(fā)音單位存在受上下文強烈影響的協(xié)同發(fā)音（Co-articulation）現(xiàn)象；第三，非特定人識別時，不同的人說相同的話相應(yīng)的聲學(xué)特征有很大的差異，即使相同的人在不同的時間、生理、心理狀態(tài)下，說同樣內(nèi)容的話也會有很大的差異；第四，識別的語音中有背景噪聲或其他干擾。因此原有的模板匹配方法已不再適用。

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

　　這一時期，語音識別研究進一步走向深入，其顯著特征是HMM模型和人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)（ANN）在語音識別中的成功應(yīng)用。HMM模型的廣泛應(yīng)用應(yīng)歸功于AT&TBell實驗室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，從而使統(tǒng)計方法成為了語音識別技術(shù)的主流。

　　統(tǒng)計方法將研究者的視線從微觀轉(zhuǎn)向宏觀，不再刻意追求語音特征的細化，而是更多地從整體平均（統(tǒng)計）的角度來建立最佳的語音識別系統(tǒng)。在聲學(xué)模型方面，以Markov鏈為基礎(chǔ)的語音序列建模方法HMM（隱式Markov鏈）比較有效地解決了語音信號短時穩(wěn)定、長時時變的特性，并且能根據(jù)一些基本建模單元構(gòu)造成連續(xù)語音的句子模型，達到了比較高的建模精度和建模靈活性。在語言層面上，通過統(tǒng)計真實大規(guī)模語料的詞之間同現(xiàn)概率即N元統(tǒng)計模型來區(qū)分識別帶來的模糊音和同音詞。另外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、基于文法規(guī)則的語言處理機制等也在語音識別中得到了應(yīng)用。

　　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都對語音識別系統(tǒng)的實用化研究投以巨資。語音識別技術(shù)有一個很好的評估機制，那就是識別的準(zhǔn)確率，而這項指標(biāo)在20世紀(jì)90年代中后期實驗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語音平臺，Microsoft的Whisper，Sun的VoiceTone等。

　　其中IBM公司于1997年開發(fā)出漢語ViaVoice語音識別系統(tǒng)，次年又開發(fā)出可以識別上海話、廣東話和四川話等地方口音的語音識別系統(tǒng)ViaVoice‘98。它帶有一個32，000詞的基本詞匯表，可以擴展到65，000詞，還包括辦公常用詞條，具有“糾錯機制”，其平均識別率可以達到95%。該系統(tǒng)對新聞?wù)Z音識別具有較高的精度，是目前具有代表性的漢語連續(xù)語音識別系統(tǒng)。

　　四：語音識別技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀-國內(nèi)研究

　　我國語音識別研究工作起步于五十年代，但近年來發(fā)展很快。研究水平也從實驗室逐步走向?qū)嵱?。?987年開始執(zhí)行國家863計劃后，國家863智能計算機專家組為語音識別技術(shù)研究專門立項，每兩年滾動一次。我國語音識別技術(shù)的研究水平已經(jīng)基本上與國外同步，在漢語語音識別技術(shù)上還有自己的特點與優(yōu)勢，并達到國際先進水平。中科院自動化所、聲學(xué)所、清華大學(xué)、北京大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、上海交通大學(xué)、中國科技大學(xué)、北京郵電大學(xué)、華中科技大學(xué)等科研機構(gòu)都有實驗室進行過語音識別方面的研究，其中具有代表性的研究單位為清華大學(xué)電子工程系與中科院自動化研究所模式識別國家重點實驗室。

　　清華大學(xué)電子工程系語音技術(shù)與專用芯片設(shè)計課題組，研發(fā)的非特定人漢語數(shù)碼串連續(xù)語音識別系統(tǒng)的識別精度，達到94.8%（不定長數(shù)字串）和96.8%（定長數(shù)字串）。在有5%的拒識率情況下，系統(tǒng)識別率可以達到96.9%（不定長數(shù)字串）和98.7%（定長數(shù)字串），這是目前國際最好的識別結(jié)果之一，其性能已經(jīng)接近實用水平。研發(fā)的5000詞郵包校核非特定人連續(xù)語音識別系統(tǒng)的識別率達到98.73%，前三選識別率達99.96%；并且可以識別普通話與四川話兩種語言，達到實用要求。

　　中科院自動化所及其所屬模式科技（Pattek）公司2002年發(fā)布了他們共同推出的面向不同計算平臺和應(yīng)用的“天語”中文語音系列產(chǎn)品——PattekASR，結(jié)束了中文語音識別產(chǎn)品自1998年以來一直由國外公司壟斷的歷史。

　　五：語音識別技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀-當(dāng)前亟待解決的問題

　　語音識別系統(tǒng)的性能受到許多因素的影響，包括不同說話人的發(fā)音方式、說話方式、環(huán)境噪音、傳輸信道衰落等等。

　　具體要解決的問題有四點：

　?、僭鰪娤到y(tǒng)的魯棒性，也就是說如果條件狀況變得與訓(xùn)練時很不相同，系統(tǒng)的性能下降不能是突變的。

　?、谠黾酉到y(tǒng)的適應(yīng)能力，系統(tǒng)要能穩(wěn)定連續(xù)的適應(yīng)條件的變化，因為說話人存在著年齡、性別、口音、語速、語音強度、發(fā)音習(xí)慣等方面的差異。所以，系統(tǒng)應(yīng)該有能力排除掉這些差異。達到對語音的穩(wěn)定識別。

　　③尋求更好的語言模型，系統(tǒng)應(yīng)該在語言模型中得到盡可能多的約束，從而解決由于詞匯量增長所帶來的影響。

　　④進行動力學(xué)建模，語音識別系統(tǒng)提前假定片段和單詞是相互獨立的，但實際上詞匯和音素的線索要求對反映了發(fā)聲器官運動模型特點的整合。所以，應(yīng)該進行動力學(xué)建模，從而將這些信息整合到語音識別系統(tǒng)中去。

　　六：語音識別技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀-語音識別系統(tǒng)的最新發(fā)展

　　語音識別技術(shù)發(fā)展到今天，特別是中小詞匯量非特定人語音識別系統(tǒng)識別精度已經(jīng)大于98%，對特定人語音識別系統(tǒng)的識別精度就更高。這些技術(shù)已經(jīng)能夠滿足通常應(yīng)用的要求。由于大規(guī)模集成電路技術(shù)的發(fā)展，這些復(fù)雜的語音識別系統(tǒng)已經(jīng)完全可以制成專用芯片，大量生產(chǎn)。在西方經(jīng)濟發(fā)達國家，大量的語音識別產(chǎn)品已經(jīng)進入市場和服務(wù)領(lǐng)域。一些用戶交換機、電話機、手機已經(jīng)包含了語音識別撥號功能、語音記事本、語音智能玩具等產(chǎn)品，同時也包括語音識別與語音合成功能。人們可以通過電話網(wǎng)絡(luò)用語音識別口語對話系統(tǒng)查詢有關(guān)的機票、旅游、銀行信息。調(diào)查統(tǒng)計表明，多達85%以上的人對語音識別的信息查詢服務(wù)系統(tǒng)的性能表示滿意。可以預(yù)測，在近5年內(nèi)，語音識別系統(tǒng)的應(yīng)用將更加廣泛，各種各樣的語音識別系統(tǒng)產(chǎn)品將不斷出現(xiàn)在市場上。語音識別技術(shù)在人工郵件分揀中的作用也日益顯現(xiàn)，發(fā)展前景誘人。一些發(fā)達國家的郵政部門已經(jīng)使用了這一系統(tǒng)，語音識別技術(shù)逐漸成為郵件分揀的新技術(shù)。它可以克服手工分揀單純依靠分揀員記憶力的不足，解決人員成本過高的問題，提高郵件處理的效率和效益。就教育領(lǐng)域來講，語音識別技術(shù)的最直接的應(yīng)用就是幫助用戶更好地練習(xí)語言技巧。

　　語音識別技術(shù)的另一個發(fā)展分支就是電話語音識別技術(shù)的發(fā)展，貝爾實驗室是這方面的先驅(qū)，電話語音識別技術(shù)將能夠?qū)崿F(xiàn)電話查詢、自動接線以及一些專門業(yè)務(wù)如旅游信息等的操作。銀行應(yīng)用了語音理解技術(shù)的聲訊查詢系統(tǒng)后，可不分晝夜地為客戶提供二十四小時的電話銀行理財服務(wù)。而證券業(yè)方面，若是采用電話語音識別聲訊系統(tǒng)的話，用戶想查詢行情便可以直接講出股票名稱或代碼，而系統(tǒng)確認(rèn)用戶的要求后，會自動讀出最新的股票價，這將大大方便用戶。目前在114查號臺還有大量的人工服務(wù)，如果采用語音技術(shù)，就可讓計算機自動接聽用戶的需要，然后回放查詢的電話號碼，從而節(jié)約了人力資源。