研究语音识别技术必知的声学特征

研究语音识别技术必知的声学特征

祁慧慧|创建时间：2011年07月27日16:13|浏览：160|评论：0

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【导读】语音声学特征的提取与选择是语音识别的一个重要环节。声学特征的提取既是一个信息大幅度压缩的过程，也是一个信号解卷过程，目的是使模式划分器能更好地划分。本文详细介绍了语音识别技术研究者必知的声学特征。

语音识别技术中，声学特征参数提取的目的是对语音信号进行分析处理，去掉与语音识别无关的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息，同时对语音信号进行压缩。

在实际应用中，语音信号的压缩率介于10-100之间。语音信号包含了大量各种不同的信息，提取哪些信息，用哪种方式提取，需要综合考虑各方面的因素，如成本、性能、响应时间、计算量等。因此，掌握语音识别常用声学特征是每一个语音识别技术研究者必备的专业技能之一。

线性预测系数LPC

线性预测分析从人的发声机理入手，通过对声道的短管级联模型的研究，认为系统的传递函数符合全极点数字滤波器的形式，从而n 时刻的信号可以用前若干时刻的信号的线性组合来估计。通过使实际语音的采样值和线性预测采样值之间达到均方差最小LMS，即可得到线性预测系数LPC。对 LPC的计算方法有自相关法（德宾Durbin法）、协方差法、格型法等等。计算上的快速有效保证了这一声学特征的广泛使用。与LPC这种预测参数模型类似的声学特征还有线谱对LSP、反射系数等等。

倒谱系数CEP

利用同态处理方法，对语音信号求离散傅立叶变换DFT后取对数，再求反变换iDFT就可得到倒谱系数。对LPC倒谱（LPCCEP），在获得滤波器的线性预测系数后，可以用一个递推公式计算得出。实验表明，使用倒谱可以提高特征参数的稳定性。

Mel倒谱系数MFCC和感知线性预测PLP

不同于LPC等通过对人的发声机理的研究而得到的声学特征，Mel倒谱系数MFCC和感知线性预测PLP是受人的听觉系统研究成果推动而导出的声学特征。对人的听觉机理的研究发现，当两个频率相近的音调同时发出时，人只能听到一个音调。临界带宽指的就是这样一种令人的主观感觉发生突变的带宽边界，当两个音调的频率差小于临界带宽时，人就会把两个音调听成一个，这称之为屏蔽效应。Mel刻度是对这一临界带宽的度量方法之一。

MFCC的计算

首先用FFT将时域信号转化成频域，之后对其对数能量谱用依照Mel刻度分布的三角滤波器组进行卷积，最后对各个滤波器的输出构成的向量进行离散余弦变换DCT，取前N个系数。PLP仍用德宾法去计算LPC参数，但在计算自相关参数时用的也是对听觉激励的对数能量谱进行DCT的方法。

非特定人语音特征 VS 特定人语音特征

非特定人语音识别系统一般侧重提取反映语义的特征参数，尽量去除说话人的个人信息；而特定人语音识别系统则希望在提取反映语义的特征参数的同时，尽量也包含说话人的个人信息。

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语音识别系统技术原理剖析

祁慧慧|创建时间：2011年07月19日13:35|浏览：235|评论：0

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【导读】根据语音识别实际应用中的不同，语音识别系统可以分为：特定人与非特定人的识别、独立词与连续词的识别、小词汇量与大词汇量以及无限词汇量的识别。但无论哪种语音识别系统，其基本原理和处理方法大体相同。

语音识别原理

语音信号输入之后，预处理和数字化是进行语音识别的前提条件。其中，预处理主要是进行预滤波，保留正常人的300～3400Hz的语音信号；数字化是要进行A/D转换及抗混叠等处理；特征提取是进行语音信号训练和识别必不可少的步骤。

能够体现语音信号特征的参数包括：

(1)基于LPC的倒谱参数；

(2)Mel系数的倒谱参数；

(3)采用前沿数字信号处理技术的特征分析手段，如小波分析、时/频域分析、人工神经网络等。

本文采用基于LPC的倒谱参数表示方法，提取出的特征值存入参考模式库中，用来匹配待识别语音信号的特征值。匹配计算是进行语音识别的核心部分，由待识别人的语音经过特征提取后，与系统训练时产生的模板进行匹配，在说话人辨认中，取与待识别语音相似度最大的模型所对应的语音作为识别结果，这就是语音识别的整个过程。

语音识别技术从应用类分为特定人语音识别和非特定人语音识别。

特定人语音识别技术是针对指定人的语音识别，其他人的话玩具不识别，应用模式是使用前需要指定人的语音训练过程，一般按照玩具提示训练2遍语音词条，然后就可以使用了；非特定人语音识别是不用针对指定的人的识别技术，不分年龄，性别，只要说相同语言就可以，应用模式是在产品定型前按照确定的十几个语音交互词条，采集200人左右的声音样本，经过我们的PC算法处理得到交互词条的语音模型和特征数据库，然后烧录到我们的芯片上，应用我们芯片的玩具就具有交互的功能了。

非特定人语音识别应用有的是基于音素的算法，这种模式下不需要采集很多人的声音样本，就可以做交互识别，但是缺点是识别率不高，识别性能不稳定。

在PC领域，Microsoft的Word软件就有语音识别技术，但我们的语音识别芯片SR160X与PC相比，具有自己的特点：

首先，它是一个完整的语音识别系统，除了识别外还具备语音提示及语音回放等功能；

其次，嵌入式语音识别系统具有体积小，可靠性高，功耗低，价格低，易于商品化，应用于玩具领域技术已经非常成熟。嵌入式语音识别系统的特点使得其应用领域十分广泛，可以做玩具、礼品、学习机、消费类产品控制。

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语音识别系统的声学建模：隐马尔可夫模型（HMM）

祁慧慧|创建时间：2011年07月27日16:11|浏览：617|评论：0

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【导读】语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成，分别对应于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算。本文详细介绍了语音识别系统基于一阶隐马尔可夫模型（HMM）的声学建模。

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是马尔可夫链的一种，作为一种统计分析模型，它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到，每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态，每一个观测向量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生。所以，隐马尔可夫模型是一个双重随机过程，即具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集。

隐马尔可夫模型（HMM）创立于20世纪70年代。80年代得到了传播和发展，成为信号处理的一个重要方向，现已成功地用于语音识别，行为识别，文字识别以及故障诊断等领域。

对语音识别系统，输出值通常就是从各个帧计算而得的声学特征。用HMM刻画语音信号需作出两个假设，一是内部状态的转移只与上一状态有关，另一是输出值只与当前状态（或当前的状态转移）有关，这两个假设大大降低了模型的复杂度。

声学建模

语音识别系统中使用隐马尔可夫模型（HMM）通常是用从左向右单向、带自环、带跨越的拓扑结构来对识别基元建模，一个音素就是一个三至五状态的HMM，一个词就是构成词的多个音素的HMM串行起来构成的HMM，而连续语音识别的整个模型就是词和静音组合起来的HMM。

上下文相关建模：协同发音，指的是一个音受前后相邻音的影响而发生变化，从发声机理上看就是人的发声器官在一个音转向另一个音时其特性只能渐变，从而使得后一个音的频谱与其他条件下的频谱产生差异。上下文相关建模方法在建模时考虑了这一影响，从而使模型能更准确地描述语音，只考虑前一音的影响的称为Bi- Phone，考虑前一音和后一音的影响的称为Tri-Phone。

英语的上下文相关建模通常以音素为基元，由于有些音素对其后音素的影响是相似的，因而可以通过音素解码状态的聚类进行模型参数的共享。聚类的结果称为senone。决策树用来实现高效的triphone 对senone的对应，通过回答一系列前后音所属类别（元/辅音、清/浊音等等）的问题，最终确定其HMM 状态应使用哪个senone。分类回归树CART模型用以进行词到音素的发音标注。

HMM模型的表达

隐马尔可夫模型（HMM）可以用五个元素来描述，包括2个状态集合和3个概率矩阵：

1. 隐含状态 S

这些状态之间满足马尔可夫性质，是马尔可夫模型中实际所隐含的状态。这些状态通常无法通过直接观测而得到。（例如S1、S2、S3等等)

2. 可观测状态 O

在模型中与隐含状态相关联，可通过直接观测而得到。(例如O1、O2、O3等等，可观测状态的数目不一定要和隐含状态的数目一致。）

3. 初始状态概率矩阵π

表示隐含状态在初始时刻t=1的概率矩阵，(例如t=1时，P(S1)=p1、P(S2)=P2、P(S3)=p3，则初始状态概率矩阵π=[ p1 p2 p3 ].