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语音识别走到了哪一步

2018年05月16日  来源:中国智能化网  发布:世界采编

  在人工智能快速发展的今天,语音识别开始成为很多设备的标配,语音识别开始被越来越多的人关注,国外微软、谷歌、Facebook,国内的科大讯飞、思必驰等厂商都在研发语音识别新策略新算法,今天小编就将为你做语音识别技术的简单介绍,并谈谈它的发展历程和未来可能的发展方向。

  语音识别技术

  在电影《钢铁侠》中,智能助理贾维斯的出色表现让大家充满了对智能语音助手的期待。语音识别技术就是为了让机器人听明白你在说什么,它就好比“机器的听觉系统”,该技术让机器通过识别和理解,把语音信号转变为相应的文本或命令。

  听觉系统

  语音识别系统本质上是一种模式识别系统,包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元,它的基本结构如下图所示:

  模式识别系统

  语音识别系统构建过程整体上包括两大部分:训练和识别。训练通常是离线完成的,海量未知语音经过话筒变换成电信号后加在识别系统的输入端,首先经过预处理,再根据人的语音特点建立语音模型,对输入的语音信号进行分析,并抽取所需的特征,在此基础上建立语音识别所需的模板;而识别过程通常是在线完成的,对用户实时的语音进行自动识别。识别过程通常又可以分为“前端”和“后端”两大模块:“前端”模块主要的作用是进行端点检测(去除多余的静音和非说话声)、降噪、特征提取等;“后端”模块的作用是利用训练好的“声学模型”和“语言模型”对用户说话的特征向量进行统计模式识别(又称“解码”),得到其包含的文字信息。

  事实上,语音识别60多年的发展过程可以分成多个阶段。早期的20多年,即从20世纪50年代到70年代,是科学家们走弯路的阶段,全世界的科学家认为必须先让计算机理解自然语言,也就是用电脑模拟人脑,这20多年的研究成果近乎为零。

  直到1970年后,统计语言学的出现才使语音识别重获新生,并取得了今天的非凡成就。推动这个技术路线转变的关键人物是德里克?贾里尼克。采用统计的方法,IBM将当时的语音识别率提升到了90%,同时语音识别的规模从几百单词上升到几万单词,这样语音识别就有了从实验室走向实际应用的可能。


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