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语音识别技术的发展

发布时间:2017-12-07 09:10:00 文章来源:未来智讯    
    【关键词】语音识别技术;发展趋势
    语音识别是一门交叉学科。语音识别研究经历了50多年的研究历程,经过50多年的积累研究,获得了巨大的进展。特别是近20年来,语音识别技术取得了显着的进步,并逐步的走向市场。在未来的日子里,语音识别技术将应用更为广泛。
    一、语音识别技术概述
    语音识别是解决机器“听懂”人类语言的一项技术。作为智能计算机研究的主导方向和人机语音通信的关键技术,语音识别技术一直受到各国科学界的广泛关注。如今,随着语音识别技术研究的突破,其对计算机发展和社会生活的重要性日益凸现出来。以语音识别技术开发出的产品应用领域非常广泛,如声控电话交换、信息网络查询、家庭服务、宾馆服务、医疗服务、银行服务、工业控制、语音通信系统等,几乎深入到社会的每个行业和每个方面。
    广泛意义上的语音识别按照任务的不同可以分为4个方向:说话人识别、关键词检出、语言辨识和语音识别。说话人识别技术是以话音对说话人进行区别,从而进行身份鉴别和认证的技术。关键词检出技术应用于一些具有特定要求的场合,只关注那些包含特定词的句子,例如对一些特殊人名、地名的电话监听等。语言辨识技术是通过分析处理一个语音片断以判别其所属语言种类的技术,本质上也是语音识别技术的一个方面。语音识别就是通常人们所说的以说话的内容作为识别对象的技术,它是4个方面中最重要和研究最广泛的一个方向,也是本文讨论的主要内容。
    二、语音识别的研究历史
    语音识别的研究工作始于20世纪50年代,1952年Bell实验室开发的Audry系统是第一个可以识别10个英文数字的语音识别系统。
    1959年,Rorgie和Forge采用数字计算机识别英文元音和孤立词,从此开始了计算机语音识别。
    60年代,苏联的Matin等提出了语音结束点的端点检测,使语音识别水平明显上升;Vintsyuk提出了动态编程,这一提法在以后的识别中不可或缺。60年代末、70年代初的重要成果是提出了信号线性预测编码(LPC)技术和动态时间规整(DTW)技术,有效地解决了语音信号的特征提取和不等长语音匹配问题;同时提出了矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模型(HMM)理论。
    80年代语音识别研究进一步走向深入:HMM模型和人工神经网络(ANN)在语音识别中成功应用。1988年,FULEE Kai等用VQ/I-IMM方法实现了997个词汇的非特定人连续语音识别系统SPHINX。这是世界上第1个高性能的非特定人、大词汇量、连续语音识别系统。
    进入90年代后,语音识别技术进一步成熟,并开始向市场提供产品。许多发达国家如美国、日本、韩国以及IBM、Apple、AT&;T、Microsoft等公司都为语音识别系统的实用化开发研究投以巨资。同时汉语语音识别也越来越受到重视。IBM开发的ViaVoice和Microsoft开发的中文识别引擎都具有了相当高的汉语语音识别水平。
    进入21世纪,随着消费类电子产品的普及,嵌入式语音处理技术发展迅速[2]。基于语音识别芯片的嵌入式产品也越来越多,如Sensory公司的RSC系列语音识别芯片、Infineon公司的Unispeech和Unilite语音芯片等,这些芯片在嵌入式硬件开发中得到了广泛的应用。在软件上,目前比较成功的语音识别软件有:Nuance、IBM的Viavoice和Microsoft的SAPI以及开源软件HTK,这些软件都是面向非特定人、大词汇量的连续语音识别系统。
    三、语音识别技术的发展现状
    语音识别技术通过全球科学家的共同努力,经历半个多世纪的研究,目前已经发展到了接近实用的阶段。在实验室环境下,大词汇量的朗读式连续说话的宽带语音信号的平均识别率可以达到90%以上。正式有了如此高的识别率之后,语音识别技术慢慢地从实验室演示系统逐步走向实用化商品。以IBM Via Voice和Dragon Dictation为代表的两个听写机系统的出现,使“语音识别”逐步进入大众视线,引起了广泛的社会关注。
    由于校对和更正识别的错误很麻烦和浪费时间,这样便降低语音识别的优势。同时,由于使用的环境或讲话口音习惯等因素的影响,语音识别的内容大大降低,识别的内容不能达到100%的正确,所以很多人认为目前的语音识别系统还无法满足实用要求。
    目前,AT&T和MIT等将语音识别技术应用在一些有限词汇的特定任务上,如电话自动转接、电话查询、数字串识别的任务中,当讲话的内容是系统所存储的内容存在的,且使用环境的声学特性与训练数据的声学特性相差不太大时,语音识别的正确识别率可以接近100%。但是,在实际使用中如果这些条件被破坏,则会对识别系统造成一定的影响。
    我国的语音识别研究一直紧跟国际水平,国家也很重视。国内中科院的自动化所、声学所以及清华大学等科研机构和高校都在从事语音识别领域的研究和开发。国家863智能计算机专家组为语音识别技术研究专门立项,并取得了高水平的科研成果。我国中科院自动化所研制的非特定人、连续语音听写系统和汉语语音人机对话系统,其准确率和系统响应率均可达90%以上。
    四、语音识别技术发展趋势
    语音作为当前通信系统中最自然的通信媒介,语音识别技术是非常重要的人机交互技术。随着计算机和语音处理技术的发展,语音识别系统的实用性将进一步提高。应用语音的自动理解和翻译,可消除人类相互交往的语言障碍。国外已有多种基于语音识别产品的应用,如声控拨号电话、语音记事本等,基于特定任务和环境的听写机也已经进入应用阶段。这预示着语音识别技术有着非常广泛的应用领域和市场前景。随着语音技术的进步和通信技术的飞速发展,语音识别技术将为网上会议、商业管理、医药卫生、教育培训等各个领域带来极大的便利,其应用和经济、社会效益前景非常良好.
         虽然语音识别在过去的20年里有了很大的发展,但是,仍然存在很多的不足,有待于进一步的探索,具体可分为以下几个方面:
    1.提高可靠性。语音识别技术需要能排除各种声学环境因素的影响。在比较嘈杂的公共环境中,人的意识会有意识的排除非需要的声学环境因素,这对语音识别系统而言,是很难做到的。另外,在日常生活中,人类的语言常常具有较大的不确定性,比较随意,并带有明显的言语习惯。这同样会给语音识别系统很大的识别麻烦。目前,在提高语音系统在不同环境中的可靠性,同时要应用现代技术让语音识别系统更加智能化,掌握人们语言随意性的部分规律,以达到最佳的识别效果。
    2.增加词汇量。系统可以识别的词汇的数量是系统能够做什么事情的一个重要度量。一个语音识别系统使用的声学模型和语音模型如果太过于局限,当用户所讲的词汇超出系统已知的范围时,则语音识别系统不能准确的识别出相应的内容,比如,当突然从中文转为英文、法文、俄文时,计算机就会常常输出混乱奇怪的结果。但是,随着系统建模方法的不断改进、搜索算法效率的提高以及硬件资源的发展,未来的语音识别系统可能会做到词汇量无限制和多种语言混合,这样用户在使用的时候可以不必在语种之间来回切换,这样就能大大减少词汇量的对语音识别系统的限制。
    3.应用拓展。语音识别技术可以用于把费脑、费力、费时的机器操作变成一件很容易很有趣味性的事,比如,当人们出现手忙、手不能及以及分身无术的场景时,通过语音识别系统的模型构造,则能够在象驾驶室、危险的工业场合、远距离信息获取、家电控制等各个方面,语音识别技术可能带动一系列崭新或更便捷功能的设备出现,更加方便人的工作和生活。其应用的范围和前景非常广泛。不仅能够应用于日常生活,更重要的会带来生产方式的革命,是下一代智能化控制的基础。
    4.降低成本减小体积。微型化是语音识别技术商业应用的另一个重要途径,其推广程这取决于语音识别技术本身进步的程度,同时与微电子芯片技术的进一步发展关系密切。将具有先进功能和性能的语音识别应用系统固化到更加微小的芯片或模块上,可以大幅度降低产品成本和体积,产品必然受到消费者的青睐,语音识别系统和微电子芯片技术的发展是会引领我们的信息技术革命到一个新的台阶。
    21世纪是信息和网络的时代,Internet和移动通信、固话通信的网络把全球各地连接起来。自然口语对话、电子商务、信息索取、数字图书馆、语音翻译、远程教育等一系列的人类活动都可在网络上实现。语音识别系统的出现,会让人更加自由的沟通,让人在任何地方,任何时间,对任何事都能够通过语音交互的方式,方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务。这必然会成为语音识别技术研究和应用的重要发展趋势。
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