語音識別的意思是將人說話的內容和意思轉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發出語音的人而非其中所包含的內容。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會，做出正確回應，而不僅僅只是拘泥于所有詞匯的正確轉換。

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字的特定人語音增強系統一Audry系統1956年，美國普林斯頓大學RCA實驗室的Olson和Belar等人研制出能10個單音節詞的系統，該系統采用帶通濾波器組獲得的頻譜參數作為語音增強特征。1959年，Fry和Denes等人嘗試構建音素器來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，蘇聯的MaTIn等提出了語音結束點的端點檢測，使語音識別水平明顯上升;Vintsyuk提出了動態編程，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測編碼(LPC)技術和動態時間規整(DTW)技術，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。語音識別技術與語音合成技術結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中人機接口的關鍵技術。

一：語音識別技術發展現狀-語音識別系統的分類

語音識別系統可以根據對輸入語音的限制加以分類。如果從說話者與識別系統的相關性考慮，可以將識別系統分為三類：

(1)特定人語音識別系統。僅考慮對于專人的話音進行識別。

(2)非特定人語音系統。識別的語音與人無關，通常要用大量不同人的語音數據庫對識別系統進行學習。

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

如果從說話的方式考慮，也可以將識別系統分為三類：

(1)孤立詞語音識別系統。孤立詞識別系統要求輸入每個詞后要停頓。

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

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

如果從識別系統的詞匯量大小考慮，也可以將識別系統分為三類：

(1)小詞匯量語音識別系統。通常包括幾十個詞的語音識別系統。

(2)中等詞匯量的語音識別系統。通常包括幾百個詞到上千個詞的識別系統。

(3)大詞匯量語音識別系統。通常包括幾千到幾萬個詞的語音識別系統。隨著計算機與數字信號處理器運算能力以及識別系統精度的提高，識別系統根據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，將來可能就是小詞匯量的語音識別系統。這些不同的限制也確定了語音識別系統的困難度。

二：語音識別技術發展現狀-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時間規整技術(DTW)、隱馬爾可夫模型(HMM)、矢量量化(VQ)、人工神經網絡(ANN)、支持向量機(SVM)等方法。

動態時間規整算法(Dynamic TIme Warping，DTW)是在非特定人語音識別中一種簡單有效的方法，該算法基于動態規劃的思想，解決了發音長短不一的模板匹配問題，是語音識別技術中出現較早、較常用的一種算法。在應用DTW算法進行語音識別時，就是將已經預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計模型，是由Markov鏈演變來的，所以它是基于參數模型的統計識別方法。由于其模式庫是通過反復訓練形成的與訓練輸出信號吻合概率最大的最佳模型參數而不是預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參數之間的似然概率達到最大值所對應的最佳狀態序列作為識別輸出，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的標量數據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域，每個小區域尋找一個代表矢量，量化時落入小區域的矢量就用這個代表矢量代替。矢量量化器的設計就是從大量信號樣本中訓練出好的碼書，從實際效果出發尋找到好的失真測度定義公式，設計出最佳的矢量量化系統，用最少的搜索和計算失真的運算量實現最大可能的平均信噪比。

在實際的應用過程中，人們還研究了多種降低復雜度的方法，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。

人工神經網絡(ANN)是20世紀80年代末期提出的一種新的語音識別方法。其本質上是一個自適應非線性動力學系統，模擬了人類神經活動的原理，具有自適應性、并行性、魯棒性、容錯性和學習特性，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，但它對動態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模式分類問題，并不涉及時間序列的處理。盡管學者們提出了許多含反饋的結構，但它們仍不足以刻畫諸如語音信號這種時間序列的動態特性。由于ANN不能很好地描述語音信號的時間動態特性，所以常把ANN與傳統識別方法結合，分別利用各自優點來進行語音識別而克服HMM和ANN各自的缺點。近年來結合神經網絡和隱含馬爾可夫模型的識別算法研究取得了顯著進展，其識別率已經接近隱含馬爾可夫模型的識別系統，進一步提高了語音識別的魯棒性和準確率。

支持向量機(Support vector machine)是應用統計學理論的一種新的學習機模型，采用結構風險最小化原理(Structural Risk Minimization，SRM)，有效克服了傳統經驗風險最小化方法的缺點。兼顧訓練誤差和泛化能力，在解決小樣本、非線性及高維模式識別方面有許多優越的性能，已經被廣泛地應用到模式識別領域。

三：語音識別技術發展現狀-國外研究

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

但真正取得實質性進展，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的發展為語音識別的實現提供了硬件和軟件的可能，更重要的是語音信號線性預測編碼(LPC)技術和動態時間規整(DTW)技術的提出，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，研究的領域局限在特定人，小詞匯表的孤立詞識別，實現了基于線性預測倒譜和DTW技術的特定人孤立詞語音識別系統;同時提出了矢量量化(VQ)和隱馬爾可夫模型(HMM)理論。

隨著應用領域的擴大，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生困難;第二，連續語音中，各個音素、音節以及詞之間沒有明顯的邊界，各個發音單位存在受上下文強烈影響的協同發音(Co-articulation)現象;第三，非特定人識別時，不同的人說相同的話相應的聲學特征有很大的差異，即使相同的人在不同的時間、生理、心理狀態下，說同樣內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生于20世紀80年代末：人們終于在實驗室突破了大詞匯量、連續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中，比較典型的是卡耐基梅隆大學(CarnegieMellonUniversity)的Sphinx系統，它是第一個高性能的非特定人、大詞匯量連續語音識別系統。

關鍵詞： 語音識別