摘 要： 回顧了語音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展歷史,描述了語音識(shí)別系統(tǒng)的基本原理,介紹了語音識(shí)別的幾種基本方法,并對語音識(shí)別技術(shù)面臨的問題和發(fā)展前景進(jìn)行了討論。

1 語音識(shí)別技術(shù)概述

　　語音識(shí)別是解決機(jī)器“聽懂”人類語言的一項(xiàng)技術(shù)。作為智能計(jì)算機(jī)研究的主導(dǎo)方向和人機(jī)語音通信的關(guān)鍵技術(shù)，語音識(shí)別技術(shù)一直受到各國科學(xué)界的廣泛關(guān)注。如今，隨著語音識(shí)別技術(shù)研究的突破，其對計(jì)算機(jī)發(fā)展和社會(huì)生活的重要性日益凸現(xiàn)出來。以語音識(shí)別技術(shù)開發(fā)出的產(chǎn)品應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，如聲控電話交換、信息網(wǎng)絡(luò)查詢、家庭服務(wù)、賓館服務(wù)、醫(yī)療服務(wù)、銀行服務(wù)、工業(yè)控制、語音通信系統(tǒng)等，幾乎深入到社會(huì)的每個(gè)行業(yè)和每個(gè)方面。

廣泛意義上的語音識(shí)別按照任務(wù)的不同可以分為4個(gè)方向：說話人識(shí)別、關(guān)鍵詞檢出、語言辨識(shí)和語音識(shí)別[1]。說話人識(shí)別技術(shù)是以話音對說話人進(jìn)行區(qū)別，從而進(jìn)行身份鑒別和認(rèn)證的技術(shù)。關(guān)鍵詞檢出技術(shù)應(yīng)用于一些具有特定要求的場合，只關(guān)注那些包含特定詞的句子，例如對一些特殊人名、地名的電話監(jiān)聽等。語言辨識(shí)技術(shù)是通過分析處理一個(gè)語音片斷以判別其所屬語言種類的技術(shù)，本質(zhì)上也是語音識(shí)別技術(shù)的一個(gè)方面。語音識(shí)別就是通常人們所說的以說話的內(nèi)容作為識(shí)別對象的技術(shù)，它是4個(gè)方面中最重要和研究最廣泛的一個(gè)方向，也是本文討論的主要內(nèi)容。

2 語音識(shí)別的研究歷史及現(xiàn)狀

語音識(shí)別的研究工作始于20世紀(jì)50年代，1952年Bell實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的Audry系統(tǒng)是第一個(gè)可以識(shí)別10個(gè)英文數(shù)字的語音識(shí)別系統(tǒng)。1959年，Rorgie和Forge采用數(shù)字計(jì)算機(jī)識(shí)別英文元音和孤立詞，從此開始了計(jì)算機(jī)語音識(shí)別。60年代，蘇聯(lián)的Matin等提出了語音結(jié)束點(diǎn)的端點(diǎn)檢測，使語音識(shí)別水平明顯上升；Vintsyuk提出了動(dòng)態(tài)編程，這一提法在以后的識(shí)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(hào)線性預(yù)測編碼(LPC)技術(shù)和動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整(DTW)技術(shù)，有效地解決了語音信號(hào)的特征提取和不等長語音匹配問題；同時(shí)提出了矢量量化(VQ)和隱馬爾可夫模型(HMM)理論。

80年代語音識(shí)別研究進(jìn)一步走向深入：HMM模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)在語音識(shí)別中成功應(yīng)用。1988年，F(xiàn)ULEE Kai等用VQ/I-IMM方法實(shí)現(xiàn)了997個(gè)詞匯的非特定人連續(xù)語音識(shí)別系統(tǒng)SPHINX。這是世界上第1個(gè)高性能的非特定人、大詞匯量、連續(xù)語音識(shí)別系統(tǒng)。

進(jìn)入90年代后，語音識(shí)別技術(shù)進(jìn)一步成熟，并開始向市場提供產(chǎn)品。許多發(fā)達(dá)國家如美國、日本、韓國以及IBM、Apple、ATT、Microsoft等公司都為語音識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)用化開發(fā)研究投以巨資。同時(shí)漢語語音識(shí)別也越來越受到重視。IBM開發(fā)的 ViaVoice和Microsoft開發(fā)的中文識(shí)別引擎都具有了相當(dāng)高的漢語語音識(shí)別水平。

進(jìn)入21世紀(jì)，隨著消費(fèi)類電子產(chǎn)品的普及，嵌入式語音處理技術(shù)發(fā)展迅速[2]?；谡Z音識(shí)別芯片的嵌入式產(chǎn)品也越來越多，如Sensory公司的RSC系列語音識(shí)別芯片、Infineon公司的Unispeech和Unilite語音芯片等，這些芯片在嵌入式硬件開發(fā)中得到了廣泛的應(yīng)用。在軟件上，目前比較成功的語音識(shí)別軟件有:Nuance、IBM的Viavoice和Microsoft的SAPI以及開源軟件HTK，這些軟件都是面向非特定人、大詞匯量的連續(xù)語音識(shí)別系統(tǒng)。

我國語音識(shí)別研究一直緊跟國際水平，國家也很重視。國內(nèi)中科院的自動(dòng)化所、聲學(xué)所以及清華大學(xué)等科研機(jī)構(gòu)和高校都在從事語音識(shí)別領(lǐng)域的研究和開發(fā)。國家863智能計(jì)算機(jī)專家組為語音識(shí)別技術(shù)研究專門立項(xiàng)，并取得了高水平的科研成果。我國中科院自動(dòng)化所研制的非特定人、連續(xù)語音聽寫系統(tǒng)和漢語語音人機(jī)對話系統(tǒng)，其準(zhǔn)確率和系統(tǒng)響應(yīng)率均可達(dá)90%以上。

3 語音識(shí)別系統(tǒng)

語音識(shí)別本質(zhì)上是一種模式識(shí)別的過程，未知語音的模式與已知語音的參考模式逐一進(jìn)行比較，最佳匹配的參考模式被作為識(shí)別結(jié)果。圖1是基于模式匹配原理的自動(dòng)語音識(shí)別系統(tǒng)原理框圖。

　　(1)預(yù)處理模塊：對輸入的原始語音信號(hào)進(jìn)行處理，濾除掉其中的不重要的信息以及背景噪聲，并進(jìn)行語音信號(hào)的端點(diǎn)檢測、語音分幀以及預(yù)加重等處理。