语音识别技术介绍

语音识别概述
70年代语音识别领域取得了突破。在理论上，LP 技术得到进一步发展，动 态时间规整技术(DTW)的基本成熟，特别是提出了矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模 型(HMM)理论。在实践上，小词汇量孤立词的识别方面取得了实质性的进展 ， 实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立语音识别系统。这一时期的 语音识别方法基本上是采用传统的模式识别策略。 80年代语音识别研究进一步走向深入，其显著特征是HMM模型和人工神经 元网络(ANN)在语音识别中的成功应用。HMM模型的广泛应用应归功于AT&T Bel实验室的Rabiner等科学家的努力，他们把HMM纯数学模型工程化，从而为 更多研究者了解和认识。研究的重点逐渐转向大词汇量、非特定人连续语音识别。 90年代，随着多媒体时代的来临，在语音识别技术的应用及产品化方面出现 了很大的进展。许多发达国家如美国、日本、韩国以及IBM，Apple，AT&T,NTT 等著名公司都为语音识别系统的实用化开发投以巨资。语音识别技术实用化进程 大大加速，并出现了许多实用化产品。 IBM公司率先推出的汉语ViaVoice语音识别系统，带有一个32,000词的基本 词汇表，可以扩展到65,000词，平均识别率可以达到95%，可以识别上海话、广 东话和四川话等地方口音，是目前具有代表性的汉语连续语音识别系统。
语音识别概述
语音识别的基本方法:
一般来说，语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模 板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。
(1)语音学和声学的方法 该方法起步较早，在语音识别技术提出的开始，就有了这方面的研究，但由 于其模型及语音知识过于复杂，现阶段没有达到实用的阶段. (2)模板匹配的方法 模板匹配的方法发展比较成熟，目前己达到了实用阶段。常用的技术有三种: 动态时间规整(DTW)、隐马尔可夫(HMM)理论、矢量量化(VQ)技术。 (3)神经网络的方法 基于ANN的语音识别系统通常由神经元、训练算法及网络结构等三大要素构 成。由于基于神经网络的训练识别算法由于实现起来较复杂，目前仍只是处 于实验室研究阶段。
预处理及特征参数提取
3、语音分帧 语音信号常常可假定为短时平稳的，即在10-20ms这样的时间段内，其频谱 特性和某些物理特征参量可近似地看作是不变的。这样就可以采用平稳过程的分 析处理方法来处理了。这种处理的基本方法是将语音信号分隔为一些短段即分帧 再加以处理。分帧可以采用连续分段的方法，也可采用交叠分段的方法。一般采 用交叠分段的方法，即帧与帧之间有交叠，交叠的目的是使帧与帧之间平滑过渡， 保持其连续性。语音信号处理的帧长一般取20ms
语音识别概述
21世纪语音识别技术的应用及产品化方面进一步发展。在语音识别产品方面， 各大公司纷纷推出自己产品。目前世界上最先进的语音识别软件，既不是微软生 产的，也非IBM制造，它的名字叫做Naturally Speaking，出自于Nuance Communications公司。Naturally Speaking己经得到了大多数用户的认可。用户 对着麦克风说话，屏幕上就显示出说话的内容，很容易识别和纠正错误.久而久 之，该软件就会适应用户的说话风格。 我国语音识别研究工作起步于五十年代，但近年来发展很快，研究水平也从 实验室逐步走向实用。从1987年开始执行国家863计划后，国家863智能计算机 专家组为语音识别技术研究专门立项，每两年滚动一次。我国语音识别技术的研 究水平己经基本上与国外同步，在汉语语音识别技术上还有自己的特点与优势， 并达到国际先进水平。其中，具有代表性的研究单位是清华大学电子工程系与中 科院自动化研究所模式识别国家重点实验室。 由清华大学电子工程系语音技术与专用芯片设计课题组研发的非特定人汉语 数码串连续语音识别系统，识别精度达到了94.8%(不定长数字串)和96.8%(定长 数字串).
从说话的方式分: (1)孤立词语音识别系统:其输入系统要求输入每个词后要停顿; (2)连接词语音识别系统:其输入系统要求对每个词都清楚发音,开始出现一些 连音现象; (3) 连续语音识别系统:连续语音输入自然流利的语音，会出现大量的连音和 变音。
另外从识别系统的词汇量大小分:小词汇量语音识别系统（几十个词）；中等 词汇量语音识别系统（几百到上千个词）；大词汇量语音识别系统（几千到几万 个词）。
语音信号处理与识别
一、语音识别概述 二、语音识别系统基本原理 三、预处理及特征参数提取 四、模板匹配技术及相似性判断方法 五、语音识别系统的设计和实现
语音识别概述
让机器听懂人类的语音，这是人们长期以来梦寐以求的事情。伴随计算机技 术发展，语音识别己成为信息产业领域的标志性技术，在人机交互应用中逐渐进 入我们日常的生活，并迅速发展成为“改变未来人类生活方式厅的关键技术之一。 语音识别技术以语音信号为研究对象，是语音信号处理的一个重要研究方 向 。其最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。 发展和现状：
20世纪50年代，AT&T Bell(贝尔)研究所成功研制了世界上第一个能识别10 个英文数字的语音识别系统一Audry系统，这标志着语音识别研究的开始。
60年代计算机的应用推动了语音识别的发展。这一时期的重要成果是动态规 划(Dynamic Programming, DP)和线性预测分析(Linear Predictive)技术。其中后 者较好的解决了语音信号产生的模型问题，对语音识别产生了深远的影响。
Em
N m 1 nm
2 S w (n m)
2、短时过零率 短时过零率表示一帧语音中语音信号波形穿过横轴的次数。对于连续信号， 过零率意味着时域波形通过时间轴;在离散时间信号情况下，当相邻的两次抽样 具有不同的代数符号时就称为发生了过零.应用短时平均过零率可以得到谱特性 的粗略估计。短时平均过零率的定义为:
语音识别概述
目前语音识别的研究主流是大词汇量的非特定人的连续语音系统，但是事实 上，对于许多应用来说，一个语音识别系统只要一组词汇或命令，它就可能为用 户提供一个有效的工具，简单有效的孤立词特定人语音识别系统就能满足要求。 正是孤立词特定人语音识别系统广阔的应用前景以及优越性促使我们继续对它进 行研究 目前市场上出现的语音识别器大多数是特定人孤立单词语音识别系统。 孤立词语音识别系统中的难点问题： (1) 语音信号的多变性 语音信号是非平稳随机信号，不但不同发音者发音之间存在重大的差异，即 使同一人同一语音的不同次发音，也存在很大差异。 (2) 噪声影响 当实际环境中有噪声存在时，容易造成训练与测试环境不匹配导致语音识别 系统性能急剧下降。 (3) 端点检测 统计表明语音识别系统一半以上的识别错误来自端点检测错误。在安静环境 下有声段和无声段时能量存在很大差异，由此判断语音的起点。但是当噪声的能 量和语音信号的能量接近时就可能造成端点检测的误差从而导致识别结果错误。
语音识别系统基本原理
语音信号产生的时域模型
语音识别系统基本原理
语音信号分析基础 语音信号的分析主要有时域分析和频域分析两种，其他还有倒谱域、语谱分 析等。 语音信号是一种典型的非平稳信号。语音的形成过程与发音器官的运动密切 相关，这种物理运动比起声音振动速度来讲要缓慢得多，因此语音信号可假定为 短时平稳的，其频谱特性和某些物理参数在10-30ms时间段内是近似不变的，对 语音信号进行处理都是基于这个假设
语音识别概述
语音识别系统分类：
从说话者与识别系统的相关性分: (1)特定人语音识别系统：仅考虑对于专人的话音进行识别，与说话的语种没 有关系； (2)非特定人语音识别系统：识别的语音与人无关，通常要用大量不同人的语 音数据库对识别系统进行学习，识别的语言取决于采用的训练语音库； (3)多人的识别系统：通常能识别一组人的语音该系统通常要求对该组人的语 音进行学习，通常可以识别三到五个人的语音。
n )), 0 n N 1 N 1
矩形窗的主瓣宽度最小，旁瓣高度最高，会导致泄漏现象，汉明窗的主瓣 最宽，旁瓣高度最低，可以有效的克服泄漏现象，具有更平滑的低通特性， 应用更广泛。
预处理及特征参数提取
语音信号的时域分析 1、短时平均能量 短时平均能量反映了语音振幅或能量随着时间缓慢变化的规律。可以从语音 中区别出浊音来，因为浊音时短时平均能量的值要比清音时短时平均能量的值大 很多。其计算公式如下：
语音识别系统基本原理
语音识别系统基本构成
语音识别系统基本原理
预处理 预处理部分包括语音信号的采样、反混叠滤波、语音增强，去除声门激励和 口唇辐射的影响以及噪声影响等，预处理最重要的步骤是端点检测。
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特征提取 特征提取部分的作用是从语音信号波形中提取一组或几组能够描述语音信号 特征的参数，如平均能量、过零数、共振峰、倒谱、线性预测系数等，以便训练 和识别。参数的选择直接关系着语音识别系统识别率的高低。 训练 训练是建立模式库的必备过程，词表中每个词对应一个参考模式，它由这个 词重复发音多遍，再经特征提取和某种训练中得到。
语音识别概述
(4) 词与词的特征空间混叠 语音识别的常规方法是利用语音信号的短时周期特性将语音时域采样信号分 为若干段，计算出每一段的特征矢量序列作为识别参数。但是很多不同的词语的 矢量序列在特征空间中存在混叠现象，甚至有些不同词语的混叠程度会超过同一 词语的不同次发音，从而降低识别率。
语音识别系统基本原理
语音信号的时域分析参数主要有短时能量、短时平均幅度、短时过零率等， 这些参数主要用在语音端点检测中。频域分析参数主要有基音频率、滤波器组参 数、线性预测系数(LPC)、线性预测倒谱系数(Linear Prediction Cepstrum Coefficient, LPCC)、线谱对参数(Linear Spectrum Pair, LSP),MEL频率倒谱系 数(Mel-Frequency Cepstrum Coefficient, MFCC)等.
模式匹配 模式匹配部分是整个系统的核心，其作用是按照一定的准则求取待测语音特 征参数和语音信息与模式库中相应模板之间的失真测度，最匹配的就是识别结果。
预处理及特征参数提取
语音信号的数字化和预处理 1、语音信号数字化 要了分析说话人的语音，就要将话筒中传来的语音信号转换成计算机所能处 理的数字信号。通过对语音信号特性的分析表明，浊音语音的频谱一般在4KHz 以上便迅速下降。而清音语音信号的频谱在4KHz以上频段反而呈上升趋势，甚至 超过了8KHz以后仍没有明显下降的苗头。实验表明语音清晰度和可懂度有明显 影响的成分最高频率约为5.7KHz。而语音信号本身的冗余度又比较大，少数辅 音清晰度下降并不明显影响语句的可懂度。因此语音识别时常用的采样频率为 10KHz或16KHz。 2、预加重 为了消除声门激励和口鼻辐射的影响，需要对语音信号作预加重理。它的目 的在于消除低频干扰尤其是50Hz的工作频率干扰，将对语音识别更为有用的高 频部分的频谱进行提升。使信号的频谱变的平坦，保持在低频到高频的整个频带 中，能用同样的信噪比求频谱， 以便于频谱分析。 预加重数字滤波器一般是一阶的数字滤彼器：H ( z) 1 z 1，其中u的取值一般 介于0.93和0.98之间。
预处理及特征参数提取
为了减小语音帧的截断效应，需要加窗处理： 矩形窗：
sw (n) s(n)w(n)
w(n) 1, 0 n N 1
n ), 0 n N 1 Hamming： w( n) 0.54 0.46 cos( 2 N 1
Hann：
w(n) 0.5(1 cos( 2
语音信号产生模型 语音是由空气流激励声道产生的。对于浊音、清音和爆破音三种不同类型的 音来说，激励源是不同的。浊音激励源是位于声门处的准周期脉冲序列，清音的 激励源是位于声道的某个收缩区的空气湍流（类似于噪声），而爆破音的激励源 是位于声道某个闭合点处建立起来的气压及其突然释放。 语音生成系统分为三个部分，在声门(声带)以下，称为声门子系统，它产生 激励振动，是激励系统:从声门到嘴唇的呼气通道是声道系统:语音从嘴唇辐射出 去，所以嘴唇以外是辐射系统。因此，完整的语音信号的数学模型可以用三个子 模型:激励模型、声道模型和辐射模型的串联表示。