語(yǔ)音識(shí)別行業(yè)前景及語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)主流算法分析

• 2021年11月25日 ZouJunRong來(lái)源：騰訊網(wǎng) 新浪 209 5
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隨著科技的發(fā)展，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)有著非常廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域和市場(chǎng)前景。預(yù)計(jì)未來(lái)10年內(nèi)，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)將進(jìn)入工業(yè)、家電、通信、汽車(chē)電子、醫(yī)療、家庭服務(wù)、消費(fèi)電子產(chǎn)品等各個(gè)領(lǐng)域。

語(yǔ)音識(shí)別行業(yè)前景及語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)主流算法分析

語(yǔ)言識(shí)別行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及前景如何?隨著科技的發(fā)展，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)有著非常廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域和市場(chǎng)前景。比如在語(yǔ)音輸入控制系統(tǒng)中，它能夠使得人們可以甩掉鍵盤(pán)，通過(guò)識(shí)別語(yǔ)音中的要求、請(qǐng)求、命令或詢(xún)問(wèn)來(lái)作出正確的響應(yīng)，這樣既可以克服人工鍵盤(pán)輸入速度慢，極易出差錯(cuò)的缺點(diǎn)，又有利于縮短系統(tǒng)的反應(yīng)時(shí)間，使人機(jī)交流變得簡(jiǎn)便易行，比如用于聲控語(yǔ)音撥號(hào)系統(tǒng)、聲控智能玩具、智能家電等領(lǐng)域。

語(yǔ)音識(shí)別的應(yīng)用有哪些?語(yǔ)音作為當(dāng)前通信系統(tǒng)中最自然的通信媒介，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)是非常重要的人機(jī)交互技術(shù)。隨著計(jì)算機(jī)和語(yǔ)音處理技術(shù)的發(fā)展，語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)用性將進(jìn)一步提高。應(yīng)用語(yǔ)音的自動(dòng)理解和翻譯，可消除人類(lèi)相互交往的語(yǔ)言障礙。預(yù)計(jì)未來(lái)10年內(nèi)，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)將進(jìn)入工業(yè)、家電、通信、汽車(chē)電子、醫(yī)療、家庭服務(wù)、消費(fèi)電子產(chǎn)品等各個(gè)領(lǐng)域。

語(yǔ)音識(shí)別在我們生活中同樣應(yīng)用很廣泛，比如現(xiàn)在非常流行的智能語(yǔ)音音響，當(dāng)你對(duì)音響說(shuō)出需要干什么的的時(shí)候，比如：聽(tīng)歌、天氣情況、聽(tīng)廣播等，這些經(jīng)過(guò)語(yǔ)音識(shí)別后，智能音響就可以播放出來(lái)。更高級(jí)的還可以根據(jù)你的聲紋來(lái)識(shí)別，防止其他人使用。

據(jù)中研產(chǎn)業(yè)研究院公布《2022-2026年中國(guó)語(yǔ)言識(shí)別行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局及發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)報(bào)告》顯示

近年來(lái)語(yǔ)音交互功能被應(yīng)用到了應(yīng)急指揮中心當(dāng)中，通過(guò)語(yǔ)音調(diào)用大屏幕場(chǎng)景，語(yǔ)音調(diào)用監(jiān)控，語(yǔ)音調(diào)用信號(hào)源，語(yǔ)音調(diào)用預(yù)設(shè)內(nèi)容等;智能語(yǔ)音交互基于指揮中心的應(yīng)用，領(lǐng)導(dǎo)只需按鍵，說(shuō)出關(guān)鍵詞即可調(diào)用想要的監(jiān)控、PC、及相關(guān)信息，提高了整體指揮調(diào)度的水平。

語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在軍事斗爭(zhēng)領(lǐng)域里也有著極為重要的應(yīng)用價(jià)值和極其廣闊的應(yīng)用空間。一些語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)就是著眼于軍事活動(dòng)而研發(fā)，并在軍事領(lǐng)域首先應(yīng)用、首獲成效的，軍事應(yīng)用對(duì)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別精度、響應(yīng)時(shí)間、惡劣環(huán)境下的頑健性都提出了更高的要求。目前，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已在軍事指揮和控制自動(dòng)化方面得以應(yīng)用。比如，將語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于航空飛行控制，可快速提高作戰(zhàn)效率和減輕飛行員的工作負(fù)擔(dān)，飛行員利用語(yǔ)音輸人來(lái)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的手動(dòng)操作和控制各種開(kāi)關(guān)。

當(dāng)今語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的主流算法，主要有基于那些語(yǔ)音識(shí)別方法：

動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整(DTW)

DTW是把時(shí)間規(guī)整和距離測(cè)度計(jì)算結(jié)合起來(lái)的一種非線性規(guī)整技術(shù)，是較早的一種模式匹配和模型訓(xùn)練技術(shù)。該方法成功解決了語(yǔ)音信號(hào)特征參數(shù)序列比較時(shí)時(shí)長(zhǎng)不等的難題，在孤立詞語(yǔ)音識(shí)別中獲得了良好性能。

矢量量化(VQ)

矢量量化是一種重要的信號(hào)壓縮方法，主要適用于小詞匯量、孤立詞的語(yǔ)音識(shí)別中。其過(guò)程是：將語(yǔ)音信號(hào)波形的k個(gè)樣點(diǎn)的每1幀，或有k個(gè)參數(shù)的每1參數(shù)幀，構(gòu)成k維空間中的1個(gè)矢量，然后對(duì)矢量進(jìn)行量化。量化時(shí)，將k維無(wú)限空間劃分為M個(gè)區(qū)域邊界，然后將輸入矢量與這些邊界進(jìn)行比較，并被量化為“距離”最小的區(qū)域邊界的中心矢量值。

隱馬爾可夫模型(HMM)

HMM是對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)間序列結(jié)構(gòu)建立統(tǒng)計(jì)模型，將其看作一個(gè)數(shù)學(xué)上的雙重隨機(jī)過(guò)程：一個(gè)是用具有有限狀態(tài)數(shù)的Markov鏈來(lái)模擬語(yǔ)音信號(hào)統(tǒng)計(jì)特性變化的隱含的隨機(jī)過(guò)程，另一個(gè)是與Markov鏈的每一個(gè)狀態(tài)相關(guān)聯(lián)的觀測(cè)序列的隨機(jī)過(guò)程。前者通過(guò)后者表現(xiàn)出來(lái)，但前者的具體參數(shù)是不可測(cè)的。人的言語(yǔ)過(guò)程實(shí)際上就是一個(gè)雙重隨機(jī)過(guò)程，語(yǔ)音信號(hào)本身是一個(gè)可觀測(cè)的時(shí)變序列，是由大腦根據(jù)語(yǔ)法知識(shí)和言語(yǔ)需要(不可觀測(cè)的狀態(tài))發(fā)出的音素的參數(shù)流。HMM合理地模仿了這一過(guò)程，很好地描述了語(yǔ)音信號(hào)的整體非平穩(wěn)性和局部平穩(wěn)性，是較為理想的一種語(yǔ)音模型。

人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(ANN)

人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在語(yǔ)音識(shí)別中的應(yīng)用是目前研究的又一熱點(diǎn)。ANN實(shí)際上是一個(gè)超大規(guī)模非線性連續(xù)時(shí)間自適應(yīng)信息處理系統(tǒng)，它模擬了人類(lèi)神經(jīng)元活動(dòng)的原理，最主要的特征為連續(xù)時(shí)間非線性動(dòng)力學(xué)、網(wǎng)絡(luò)的全局作用、大規(guī)模并行分布處理及高度的穩(wěn)健性和學(xué)習(xí)聯(lián)想能力。這些能力是HMM模型不具備的。但ANN又不具有HMM模型的動(dòng)態(tài)時(shí)間歸正性能。因此，人們嘗試研究基于HMM和ANN的混合模型，把兩者的優(yōu)點(diǎn)有機(jī)結(jié)合起來(lái)，從而提高整個(gè)模型的魯棒性，這也是目前研究的一個(gè)熱點(diǎn)。

支持向量機(jī)(SVM)

支持向量機(jī)是應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的一種新的學(xué)習(xí)機(jī)模型，它采用結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理(SRM)，有效克服了傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化方法的缺點(diǎn)，在解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別方面有許多優(yōu)越的性能。其基本思想可以概括為：首先通過(guò)非線性變換將輸入空間變換到一個(gè)高維空間，然后在這個(gè)新空間中求取最優(yōu)線性分類(lèi)面，而這種非線性變換是通過(guò)定義適當(dāng)?shù)膬?nèi)積函數(shù)實(shí)現(xiàn)的。

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