语音识别技术PPT课件
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人工智能语音识别课件
后端处理模块
语言模型
采用统计学习方法（如n-gram、循环神经网络等）对大量文本数据进行训练，得到一个能够将文本表示映射到 最终输出结果的模型。
置信度分析
对每个识别结果进行置信度评估，以过滤掉低置信度的结果，提高识别准确率。
04
CATALOGUE
语音识别技术面临的挑战与解 决方案
环境噪声与干扰问题
机器学习与深度学习在语音识别中的应用
传统机器学习方法
使用高斯混合模型、i-vector和PLDA等传统机器学习方法进行声学建模。
深度学习方法
使用深度神经网络、循环神经网络和长短时记忆网络等深度学习方法进行声学 建模和序列识别。
03
CATALOGUE
语音识别系统架构
前端处理模块
预加重
加窗
通过一个高通滤波器对输入的语音信 号进行预处理，以减少语音信号的延 迟和改善语音信号的频谱特性。
03
定期进行安全审计和监控，及时发现和处理安全漏洞和威胁。
06
CATALOGUE
实践案例分析
智能客服系统中的应用
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总结词：高效便捷
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详细描述：智能客服系统通过语音识别技术，能够快速准 确地识别用户语音信息，实现高效便捷的自助服务，提高 客户满意度。
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倒谱系数（cepstral coefficients）
将语音信号从时域转换到频域，提取出反映语音信号频谱特性的特征。
声学模型与解码模块
声学模型
采用统计学习方法（如隐马尔可可模型、神经网络等）对大量语音数据进行训练， 得到一个能够将语音特征映射到音素级别的模型。
解码
根据声学模型和语言模型，对输入的语音特征进行解码，生成对应的文本表示。
人工智能-语音识别技术PPT学习课件
基梅隆大学的一套由39个音素构成的音素集，参见The CMU Pronouncing Dictionary。汉语一般直接用全部声母和韵母作为音 素集，另外汉语识别还分有调无调，不详述。 状态：这里理解成比音素更细致的语音单位就行啦。通常把一个音 素划分成3个状态。 语音识别是怎么工作的呢？实际上一点都不神秘，无非是： 第一步，把帧识别成状态（难点）； 第二步，把状态组合成音素； 第三步，把音素组合成单词。
3/5/2020
6
语音识别的实现（3）
图中，每帧的长度为25毫秒，每两帧之间有25-10=15毫秒的交叠。我们称为以帧长 25ms、帧移10ms分帧。
分帧后，语音就变成了很多小段。但波形在时域上几乎没有描述能力，因此必须将 波形作变换。常见的一种变换方法是提取MFCC特征，根据人耳的生理特性，把每 一帧波形变成一个多维向量，可以简单地理解为这个向量包含了这帧语音的内容信 息。这个过程叫做声学特征提取。实际应用中，这一步有很多细节，声学特征也不 止有MFCC这一种，具体这里不讲。
但这样做有一个问题：每一帧都会得到一个状态号，最后整个语音就会得到一堆乱七八 糟的状态号，相邻两帧间的状态号基本都不相同。假设语音有1000帧，每帧对应1个状 态，每3个状态组合成一个音素，那么大概会组合成300个音素，但这段语音其实根本没 有这么多音素。如果真这么做，得到的状态号可能根本无法组合成音素。实际上，相邻 帧的状态应该大多数都是相同的才合理，因为每帧很短。
3/5/2020
3
两款语音机器人：
Siri
Cortana
3/5/2020
4
语音识别的实现（1）
首先，我们知道声音实际上是一种波。常见的mp3、wmv等格式都是压缩格式，必 须转成非压缩的纯波形文件来处理，比如Windows PCM文件，也就是俗称的wav 文件。wav文件里存储的除了一个文件头以外，就是声音波形的一个个点了。下图 是一个波形的示例。
3/5/2020
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语音识别的实现（3）
图中，每帧的长度为25毫秒，每两帧之间有25-10=15毫秒的交叠。我们称为以帧长 25ms、帧移10ms分帧。
分帧后，语音就变成了很多小段。但波形在时域上几乎没有描述能力，因此必须将 波形作变换。常见的一种变换方法是提取MFCC特征，根据人耳的生理特性，把每 一帧波形变成一个多维向量，可以简单地理解为这个向量包含了这帧语音的内容信 息。这个过程叫做声学特征提取。实际应用中，这一步有很多细节，声学特征也不 止有MFCC这一种，具体这里不讲。
但这样做有一个问题：每一帧都会得到一个状态号，最后整个语音就会得到一堆乱七八 糟的状态号，相邻两帧间的状态号基本都不相同。假设语音有1000帧，每帧对应1个状 态，每3个状态组合成一个音素，那么大概会组合成300个音素，但这段语音其实根本没 有这么多音素。如果真这么做，得到的状态号可能根本无法组合成音素。实际上，相邻 帧的状态应该大多数都是相同的才合理，因为每帧很短。
3/5/2020
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两款语音机器人：
Siri
Cortana
3/5/2020
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语音识别的实现（1）
首先，我们知道声音实际上是一种波。常见的mp3、wmv等格式都是压缩格式，必 须转成非压缩的纯波形文件来处理，比如Windows PCM文件，也就是俗称的wav 文件。wav文件里存储的除了一个文件头以外，就是声音波形的一个个点了。下图 是一个波形的示例。
语音识别与语义识别精品PPT课件
DTW法的不足之处是运算量大、对语音信号的端点检测数过大和未能充 分利用语音信号的时序动态信息等等。因此，主要用于孤立词、小词汇等 相对简单的汉语语音识别系统。
模式识别-隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model， HMM)技术
HMM法与DTW法不同，首先，其模式库不是预先存储好的模式样本，而是通过 反复的训练过程，用迭代算法(如Baum．Welch算法等)形成一套与训练输出信号 吻合概率最大的最佳HMM模型参数：A=(z，A，B)，其中，石为初始状态概率分 布；A为状态转移概率分布；B为某状态下系统输出的概率分布。这些参数均为反 映训I练中语音的随机过程的统计特性下的数字参数，而不是模式特征参数本身。 其次，在识别过程中，采用基于一种在最佳状态序列基础上的整体约束最佳准则 算法——Ⅵterbi算法，计算待识别语音序列与HMM模型参数之间的似然概率达到 最大值，所对应的最佳状态序列作为识别输出。这个过程也是一个反映待识别序 列与HMM模型参数状态序列最大关联的随机过程的统计过程，因此，HMM方法 可以看成一个数字上的双重随机过程，这种机制合理地模仿了人类语言活动的随 机性，是一种更为理想的语音识别模型。研究结果表明，HMM方法虽然在训练过 程中的处理比DTW方法要复杂，但识别过程则远比DTW方法简单，在孤立词和小 词汇的汉语识别中，识别率要高于DTW方法，而且解决了DTW无法实现的连续语 音识别的应用问题。因此，在汉语语音识别中，HMM方法不仅可用于孤立词识别 系统中，而且在连续语音识别、说话人识别等方面也得到广泛的应用，是目前汉 语语音识别技术的主流。
语音识别与语义识别
1 语音识别 2 语义识别
PART 1
语音识别
定义
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的 文本或命令的技术。 本质上是一种模式识别的过程，未知语音的模式与已知语音的参考模式 逐一进行比较，最佳匹配的参考模式被作为识别结果。
模式识别-隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model， HMM)技术
HMM法与DTW法不同，首先，其模式库不是预先存储好的模式样本，而是通过 反复的训练过程，用迭代算法(如Baum．Welch算法等)形成一套与训练输出信号 吻合概率最大的最佳HMM模型参数：A=(z，A，B)，其中，石为初始状态概率分 布；A为状态转移概率分布；B为某状态下系统输出的概率分布。这些参数均为反 映训I练中语音的随机过程的统计特性下的数字参数，而不是模式特征参数本身。 其次，在识别过程中，采用基于一种在最佳状态序列基础上的整体约束最佳准则 算法——Ⅵterbi算法，计算待识别语音序列与HMM模型参数之间的似然概率达到 最大值，所对应的最佳状态序列作为识别输出。这个过程也是一个反映待识别序 列与HMM模型参数状态序列最大关联的随机过程的统计过程，因此，HMM方法 可以看成一个数字上的双重随机过程，这种机制合理地模仿了人类语言活动的随 机性，是一种更为理想的语音识别模型。研究结果表明，HMM方法虽然在训练过 程中的处理比DTW方法要复杂，但识别过程则远比DTW方法简单，在孤立词和小 词汇的汉语识别中，识别率要高于DTW方法，而且解决了DTW无法实现的连续语 音识别的应用问题。因此，在汉语语音识别中，HMM方法不仅可用于孤立词识别 系统中，而且在连续语音识别、说话人识别等方面也得到广泛的应用，是目前汉 语语音识别技术的主流。
语音识别与语义识别
1 语音识别 2 语义识别
PART 1
语音识别
定义
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的 文本或命令的技术。 本质上是一种模式识别的过程，未知语音的模式与已知语音的参考模式 逐一进行比较，最佳匹配的参考模式被作为识别结果。
语音信号处理语音识别.课件.ppt
单词或者句子，同时，在噪声环境下由噪音引起的语音区间检测 错误也可能产生许多误识别的结果。所以在实际语音识别系统中，
对信赖度低的识别结果的Rejection处理也是一个很重要的课题， 可以考虑利用音节识别得到的得分补偿的方式进行拒识别处理， 在这种方式中，利用在不限定识别对象的条件下求得的参考得 分来补偿的识别结果，并用补偿过的识别得分进行拒识别判定。
❖ 语音区间的端点检测:端点检测的目的是从包含语音的一段信号 中确定出语音的起点以及终点。有效的端点检测不仅能使处理 时间减到最小，而且能排除无声段的噪声干扰，从而使识别系 统具有良好的识别性能。传统的端点检测方法是将语音信号的 短时能量与过零率相结合加以判断的。但这种端点检测算法如 果运用不好，将会发生漏检或虚检的情况。为了克服传统端点 检测算法的缺点，已有很多改进方法被提出来。例如，可以考 虑采用基于相关性的语音端点检测算法。
第9页，共17页。
❖ 连续语音的自动分段:连续语音的自动分段，是指从语音信号流中
自动地分割出识别基元的问题。把连续的语音信号分成对应于各 音的区间叫做分割（Segmentation），分割的结果产生的区间 叫做分割区间（Segment），给分割区间付与表示音种的符号 叫做符号化。汉语自动分段是指根据汉语特点及其参数的统计规律，
一般语音识别系统按不同的角度有下面几种分类方法。 ❖ 孤立词、连接词、连续语音识别系统以及语音理解和会话系统。
❖ 大词汇、中词汇和小词汇量语音识别系统。
❖ 特定人和非特定人语音识别系统。
❖ 语音识别所采用的方法也可以作为语音识别系统分类的依据， 因此，也有从识别方法上来对语音识别系统进行分类的。语音 识别方法一般有模板匹配法、随机模型法和概率语法分析法三 种。
需要指出的是，一个成功的语音识别系统的建立，一定要结合其具 体的应用背景，选择不同的识别策略、以及硬件平台和软件平台。另外， 更应注意的是，语音识别系统的建立应当结合语言的自然特点，否则， 将很难达到较高的水平。
对信赖度低的识别结果的Rejection处理也是一个很重要的课题， 可以考虑利用音节识别得到的得分补偿的方式进行拒识别处理， 在这种方式中，利用在不限定识别对象的条件下求得的参考得 分来补偿的识别结果，并用补偿过的识别得分进行拒识别判定。
❖ 语音区间的端点检测:端点检测的目的是从包含语音的一段信号 中确定出语音的起点以及终点。有效的端点检测不仅能使处理 时间减到最小，而且能排除无声段的噪声干扰，从而使识别系 统具有良好的识别性能。传统的端点检测方法是将语音信号的 短时能量与过零率相结合加以判断的。但这种端点检测算法如 果运用不好，将会发生漏检或虚检的情况。为了克服传统端点 检测算法的缺点，已有很多改进方法被提出来。例如，可以考 虑采用基于相关性的语音端点检测算法。
第9页，共17页。
❖ 连续语音的自动分段:连续语音的自动分段，是指从语音信号流中
自动地分割出识别基元的问题。把连续的语音信号分成对应于各 音的区间叫做分割（Segmentation），分割的结果产生的区间 叫做分割区间（Segment），给分割区间付与表示音种的符号 叫做符号化。汉语自动分段是指根据汉语特点及其参数的统计规律，
一般语音识别系统按不同的角度有下面几种分类方法。 ❖ 孤立词、连接词、连续语音识别系统以及语音理解和会话系统。
❖ 大词汇、中词汇和小词汇量语音识别系统。
❖ 特定人和非特定人语音识别系统。
❖ 语音识别所采用的方法也可以作为语音识别系统分类的依据， 因此，也有从识别方法上来对语音识别系统进行分类的。语音 识别方法一般有模板匹配法、随机模型法和概率语法分析法三 种。
需要指出的是，一个成功的语音识别系统的建立，一定要结合其具 体的应用背景，选择不同的识别策略、以及硬件平台和软件平台。另外， 更应注意的是，语音识别系统的建立应当结合语言的自然特点，否则， 将很难达到较高的水平。
语音识别综述PPT课件.ppt
• 性能（ 用720小时的语音数据训练）
– 从：原先的4周时间
– 10/8/2024 到：现在的3天时间
18
提纲
• 语音识别简介 • 主流方法 • 技术现状
10/8/2024
19
技术现状──识别效果
• 识别率
– 美国：广播语音可达80％ – 中国：有较强噪声的朗读语音：70％左右 – 距离实用还有相当大的距离
– 中国：声学所，自动化所，清华，北大
10/8/2024
5
语音识别简介──主要应用
• 主要应用
– 桌面输入法（ViaVoice）：噪音、方言问题 – 电话语音服务器：中国现阶段主要应用 – 手机、PDA命令：比较热的方向，噪音、方言 – 智能交互：信息亭，飞行员训练
10/8/2024
6
提纲
• 语音识别简介 • 主流方法 • 技术现状
• 语言模型
– 已知发音串写出词串 – P(S|LP)P(P|L)P(L|W)P(W|A)P(A) – 其中，W是字串，A是读音串，L是词串，P是
词性串，S是词义串
• 主流方法
– 三元语法：Tri-gram
10/8/2024
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主流方法──搜索算法
• 搜索（解码）
– 识别的主要过程 – 通过搜索找到某一概率（P(W)）最大化的字串
技术现状──美国语音行业现状
• 工业界
– 总体是近乎亏损，通过整合来降低成本 – 整盘后盈利或持平的可能已经出现
• 学术界
– 做大系统的单位减少，专注于创新性的小项目/子课题的研究
• DARPA（Defense Advanced Research Projects Agency ）
– 集中资源扶植主力单位，不鼓励小而全的单位 – 对创新研究的小任务也有明确的整合要求 – 已完成实际需求为目的
语音识别 PPT课件
考模板的长度一致，在这一过程中，未知单词的时间轴会 产生扭曲或弯折，以便其特征量与标准模式对应。
1. 原理描述 DTW 是把时间规整和距离测度计算结合起来的一种 非线性规整技术。
测试语音参数共有I 帧矢量，而参考模板共有J 帧矢量，
I 和J 不等，寻找一个时间规整函数 j=w(i)，它将测试矢量 的时间轴i 非线性地映射到模板的时间轴 j上，并使该函数
代价函数。
j
j
时间规整函数 j=w(i)
A
i
i
B
图13.4 动态时间规整
为了使T(测试)的第i 个样本与R(参考)的第 j 个样本 对正，其对应的点不在直线对角线上，得到一条弯曲的曲 线j=w(i)。j=w(i) 称为规整函数。
2. 时间规整解决的问题
设 T={a1 , a2 , …… , ai , …… , aI} i=1～I，
矢量量化识别时，将输入语音的K维帧矢量与已有的 码本中M个区域边界比较，按失真测度最小准则找到与该 输入矢量距离最小的码字标号来代替此输入的K维矢量， 这个对应的码字即为识别结果，再对它进行K维重建就得 到被识别的信号。
模型1 码本1
语音 信号 预 处 理
参 数 提 取
模型2 码本2
· · ·
识别输 判决逻辑 出结果
由此来判别出未知语音。
特征提取的基本思想：将信号通过一次变换，去除 冗余部分，将代表语音本质的特征参数抽取出来。 与特征提取相关的内容是特征间的距离测度。 特征的选择对识别效果至关重要。同时，还要考虑特征
参数的计算量。
语音信号的特征主要有时域和频域两种。
时域特征：短时平均能量、短时平均过零率、共 振峰、基音周期等； 频 域 特 征 ： 线 性 预 测 系 数 (LPC) 、 LP 倒 谱 系 数 (LPCC)、线谱对参数(LSP) 、短时频谱、 Mel频率倒谱 系数(MFCC)等。 目前已有结合时间和频率的特征，即时频谱，充
1. 原理描述 DTW 是把时间规整和距离测度计算结合起来的一种 非线性规整技术。
测试语音参数共有I 帧矢量，而参考模板共有J 帧矢量，
I 和J 不等，寻找一个时间规整函数 j=w(i)，它将测试矢量 的时间轴i 非线性地映射到模板的时间轴 j上，并使该函数
代价函数。
j
j
时间规整函数 j=w(i)
A
i
i
B
图13.4 动态时间规整
为了使T(测试)的第i 个样本与R(参考)的第 j 个样本 对正，其对应的点不在直线对角线上，得到一条弯曲的曲 线j=w(i)。j=w(i) 称为规整函数。
2. 时间规整解决的问题
设 T={a1 , a2 , …… , ai , …… , aI} i=1～I，
矢量量化识别时，将输入语音的K维帧矢量与已有的 码本中M个区域边界比较，按失真测度最小准则找到与该 输入矢量距离最小的码字标号来代替此输入的K维矢量， 这个对应的码字即为识别结果，再对它进行K维重建就得 到被识别的信号。
模型1 码本1
语音 信号 预 处 理
参 数 提 取
模型2 码本2
· · ·
识别输 判决逻辑 出结果
由此来判别出未知语音。
特征提取的基本思想：将信号通过一次变换，去除 冗余部分，将代表语音本质的特征参数抽取出来。 与特征提取相关的内容是特征间的距离测度。 特征的选择对识别效果至关重要。同时，还要考虑特征
参数的计算量。
语音信号的特征主要有时域和频域两种。
时域特征：短时平均能量、短时平均过零率、共 振峰、基音周期等； 频 域 特 征 ： 线 性 预 测 系 数 (LPC) 、 LP 倒 谱 系 数 (LPCC)、线谱对参数(LSP) 、短时频谱、 Mel频率倒谱 系数(MFCC)等。 目前已有结合时间和频率的特征，即时频谱，充
第5课语音识别技术课件(共19张PPT)八下信息科技浙教版(2023)
二、语音识别的实践
亲身体验
尝试在人工智能开放平台、APP或相关软件中，将录制的myaudio.wav文件分别转换成文本。
日积月累
语音识别的准确率与声学模型及语言模型都密切相关。如果声学模型是用普通话训练的，那么识别方言语音，正确率就相对较低。通过及时更新地名、网络流行语等词汇，在语言模型中改变单词之间的搭配概率，可以有效地提高新单词的识别率。语音识别的准确率还与录音时周边环境的噪音、录音设备的质量等因素有关。
一、语音识别的过程
3.特征提取特征提取就是每隔一定时间，把声音的音高、音长、音强和音色等特征提取出来的过程。4.模式匹配模式匹配就是将提取出来的特征在声学模型中进行比对，得到一组音素序列。音素是根据语音的自然规律划分出的最小的语音单位。
知识链接
模式识别 人工智能中的模式识别是根据某个类别数据的共有模式，即模型(特征),对数据进行检测识别或分类。模型的建立可以是直接给予某一事物的各种特征描述，或给予某一事物的海量数浙教版八年级下册
第5课 语音识别技术
学习目标
通过对语音识别应用的体验，理解语音识别的基本过程和原理，了解声学模型和语音模型，感受语音识别带来的便利。
探究
1.为什公智能青箱能听懂人们的问题？2.你认为如何让人工智能听懂家乡的方言?
建构
语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。其最大优势在于使得人机用户界面更加自然和容易使用。
一、语音识别的过程
语音识别一般会经历以下基本过程：通过数模转化得到一个数字声音信号，再对该声音信号进行预处理和特征提取，将该特征在声学模型中进行模式识别得到音素序列，最后将该音素序列在语言模型中查找概率最高的文本，并输出识别结果。
亲身体验
尝试在人工智能开放平台、APP或相关软件中，将录制的myaudio.wav文件分别转换成文本。
日积月累
语音识别的准确率与声学模型及语言模型都密切相关。如果声学模型是用普通话训练的，那么识别方言语音，正确率就相对较低。通过及时更新地名、网络流行语等词汇，在语言模型中改变单词之间的搭配概率，可以有效地提高新单词的识别率。语音识别的准确率还与录音时周边环境的噪音、录音设备的质量等因素有关。
一、语音识别的过程
3.特征提取特征提取就是每隔一定时间，把声音的音高、音长、音强和音色等特征提取出来的过程。4.模式匹配模式匹配就是将提取出来的特征在声学模型中进行比对，得到一组音素序列。音素是根据语音的自然规律划分出的最小的语音单位。
知识链接
模式识别 人工智能中的模式识别是根据某个类别数据的共有模式，即模型(特征),对数据进行检测识别或分类。模型的建立可以是直接给予某一事物的各种特征描述，或给予某一事物的海量数浙教版八年级下册
第5课 语音识别技术
学习目标
通过对语音识别应用的体验，理解语音识别的基本过程和原理，了解声学模型和语音模型，感受语音识别带来的便利。
探究
1.为什公智能青箱能听懂人们的问题？2.你认为如何让人工智能听懂家乡的方言?
建构
语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。其最大优势在于使得人机用户界面更加自然和容易使用。
一、语音识别的过程
语音识别一般会经历以下基本过程：通过数模转化得到一个数字声音信号，再对该声音信号进行预处理和特征提取，将该特征在声学模型中进行模式识别得到音素序列，最后将该音素序列在语言模型中查找概率最高的文本，并输出识别结果。
语音识别技术.pptx
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语音识别技术
2 语音识别过程总结
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语音识别技术
3 总结及展望
21世纪，信息和网络飞速发展，信息和网络的时代已经来临，人与人之间的距离随着Internet和移动电话网 的连接和普及变得越来越近，信息资源扩散的越来越迅速，人与机器的交互显得尤为重要。语音识别技术的 研究和应用可以让人无论何时何地都可以通过语音交互的方式实现任何事，可以使人更方便的享受更多的社 会信息资源和现代化服务，所以，如何将这一技术可靠的、低成本的应用于商业和日常生活，是语音识别技 术的发展方向和趋势。
3.智能对话查询系统，根据客户的语音进行操作，为用户提供自然、友 好的数据库检索服务，例如家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订 票系统、医疗服务、银行服务、股票查询服务等等。
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语音识别技术
2 语音识别过程（传统的基于HMM的语音识别）
1. 在开始语音识别之前，通常需要把首尾端的静音切除， 降低对后续步骤造成的干扰。这个静音切除的操作一般称 为VAD。
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语音识别技术
2 语音识别过程
5.解码。搭建状态网络，是由单词级网络展开成音素网络，再展开成状态网络。语音识别过程其实就是在 状态网络中搜索一条最佳路径，语音对应这条路径的概率最大。路径搜索的算法是一种动态规划剪枝的算 法，称之为Viterbi算法，用于寻找全局最优路径。观察概率和转移概率（声学模型）、语言概率（语言模 型）
语音识别技术
1 概述
为什么需要语音识别技术？
各种终端设备的智能化和集成化程度越来越高，传统的信息检索和菜单操作方式已经越来越 无法满足要求。迫切需要有一种更加便捷的信息检索和命令操作方式来替代传统的按别技术
语音识别技术
2 语音识别过程总结
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语音识别技术
3 总结及展望
21世纪，信息和网络飞速发展，信息和网络的时代已经来临，人与人之间的距离随着Internet和移动电话网 的连接和普及变得越来越近，信息资源扩散的越来越迅速，人与机器的交互显得尤为重要。语音识别技术的 研究和应用可以让人无论何时何地都可以通过语音交互的方式实现任何事，可以使人更方便的享受更多的社 会信息资源和现代化服务，所以，如何将这一技术可靠的、低成本的应用于商业和日常生活，是语音识别技 术的发展方向和趋势。
3.智能对话查询系统，根据客户的语音进行操作，为用户提供自然、友 好的数据库检索服务，例如家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订 票系统、医疗服务、银行服务、股票查询服务等等。
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语音识别技术
2 语音识别过程（传统的基于HMM的语音识别）
1. 在开始语音识别之前，通常需要把首尾端的静音切除， 降低对后续步骤造成的干扰。这个静音切除的操作一般称 为VAD。
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语音识别技术
2 语音识别过程
5.解码。搭建状态网络，是由单词级网络展开成音素网络，再展开成状态网络。语音识别过程其实就是在 状态网络中搜索一条最佳路径，语音对应这条路径的概率最大。路径搜索的算法是一种动态规划剪枝的算 法，称之为Viterbi算法，用于寻找全局最优路径。观察概率和转移概率（声学模型）、语言概率（语言模 型）
语音识别技术
1 概述
为什么需要语音识别技术？
各种终端设备的智能化和集成化程度越来越高，传统的信息检索和菜单操作方式已经越来越 无法满足要求。迫切需要有一种更加便捷的信息检索和命令操作方式来替代传统的按别技术
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2.2 语音识别的基本原理
•训练(Training)：预先分析出语音特征参数，制作语音模 板(Template)并存放在语音参数库中。
•识别(Recognition)：待识语音经过与训练时相同的分析， 得到语音参数，将它与库中的参考模板一一比较，并采用 判决的方法找出最接近语音特征的年11月1日
1
通过语音传递信息是人类最重要、最有效、 最常用和最方便的交换信息形式。 （1）语言是人类特有的功能，声音是人类常用 的工具，是相互传递信息的最主要的手段。
（2）语音和语言与人的智力活动密切相关，是 人们构成思想疏通和感情交流的最主要的途径。
2
讲解重点：
9
2.1语音识别的定义
•语音识别是研究如何采用数字信号处理技术自动提 取以及决定语音信号中最基本、 最有意义的信息的 一门新兴的边缘学科。它是语音信号处理学科的一 个分支。
•语 音 识 别 所 涉 及 的 学 科 领 域 ： 信 号 处 理 、 物 理 学 （声学）、模式匹配、通信及信息理论、语言语音 学、生理学、计算机科学（研究软硬件算法以便更 有效地实现用于识别系统中的各种方法）、心理学 等。
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微软：让计算机能说会听
•Bill Gates 在97年世界计算机博览会(COMDEX)主题 演讲会上描绘IT事业的发展宏图时指出：
下一代操作系统和应用程序的用户界面将是语音识 别。工业界应对语音识别领域的重大突破做好充分准 备，因为那将是一场席卷全球的另一次热潮。 •1998年11月5日，微软中国研究院在北京成立。该中 心的任务是重点研究计算机在中文环境下的易用性。
以比较少的词汇为对象，能够识别每个词。识别的词汇表和标准样板 或模型也是字、词或短语，但识别时可以是它们中间几个的连续。
连续言语识别与理解(Conversational Speech Recognition):
以多数词汇为对象，待识语音是一些完整的句子。虽不能完全准确 识别每个单词，但能够理解其意义，连续言语识别也称会话语音识别 。 理解是在语音识别之后，根据语言学知识来推断语音的含义内容的。
1. 语音识别的重要性 2. 语音识别的定义、原理和分类 3. 语音识别的历史回顾 4. 语音信号处理简介 5. 语音技术概述
3
1语音识别的重要性
语音信息处理
人类利用语言相互交流信息，包括语音和文字两种 表达方式。通过语音相互传递信息，这是人类最重要的 基本功能之一。随着信息社会的发展，人与人之间，人 与机器之间也需要进行大量的信息交换。
7
IBM：ViaVoice仍居主流
•IBM公司潜心研究语音识别技术迄今已达30年之久， 投资超过2亿美元。 •IBM公司于1995年在北京成立了中国研究中心，中 文语音信息处理成了该中心三大研究领域之一，并 于1997年9月4日，在北京推出了中文连续语音识别 产品ViaVoice。
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Intel：做语音技术倡导者
语音识别的重要性
计算机语音识别是智能计算机系统的重要特征。这 一技术的应用将从根本上改变计算机的人机界面，从而 对计算机的发展以及推广应用产生深远的影响。
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语音识别是一项具有巨大应用推广前景的工程
•基于电话的语音识别技术，使计算机直接为客户提 供金融证券和旅游等方面的信息查询及服务成为可 能 ， 进 而 成 为 电 子 商 务 中 的 重 要 一 环 (VoiceCommerce)。
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语音识别原理框图
不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同，但所采用的 基本技术相似，一个典型语音识别系统的实现过程如图所示。
语音信号 预处理
训练
特征提取
识别
参考模式 模式匹配
图 语音识别的实现
识别结果 判决规则
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2.3 语音识别的分类
•按识别器的类型： •按识别器对使用者的适应情况： •按语音词汇表的大小：
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按识别器的类型：
•孤立单词识别(Isolated Word Recognition)
识别的单元为字、词或短语，它们组成识别的词汇表(Vocabulary)， 对它们中的每一个通过训练建立标准模板或模型。
•连续语音识别(Continuous Speech Recognition) 连续单词识别(Connected Word Recognition) ：
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音韵信息与音律信息
•有意义、有内容的信息是构成语音音韵特性、即语 音的共性特征之基础，这类特征信息称为音韵信息。
•语音信号中有关个人特征的信息、即语音的个性特 征，如：音强、节奏、音高等，这类特征信息称为音 律信息。
•从广义上讲，语音识别也包括了对说话人的识别， 其主要内容是提取语音信号中有关个人特征的信息、 即语音的个性特征（如：音律特性等），在这里专指 有意义、有内容的识别。
•失真测度(Distortion Measures)：在进行比较时要有个标准， 这就是计量语音特征参数矢量之间的“失真测度”。
•主 要 识 别 框 架 ： 基 于 模 式 匹 配 的 动 态 时 间 规 整 法 (DTW:Dynamic Time Warping)和基于统计模型的隐马尔柯 夫模型法(HMM:Hidden Markov Model)。
•1998年，英特尔公司也宣布致力于推广语音识别技 术，除了在北京举办首届语音技术国际论坛之外， 还在北京、上海、成都、广州等地展开了“基于英 特尔框架的语音识别技术”的宣传活动。
•联合了七家世界著名学术机构（中科院自动化所、 清华大学、香港科技大学、香港中文大学、麻省理 工学院、俄勒岗研究院、WATERLLOO大学）成立 了“国际语音技术研究组织”，致力于计算机语音 技术的基础研究，以加速中文语音识别技术的发展。
•语音识别技术作为声控产业，对编辑排版、办公自 动化、工业过程和机器操作的声控技术起到重大的 推进作用。可以预言，语音技术必将对工业、金融、 商业、文化、教育等诸方面事业产生革命性的影响。
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主要先进国家都将此工程列为国家级研究项目
•面对如此广阔的应用领域，目前国内外众多公司正 积极推动语音识别技术的应用。 •微软：让计算机能说会听 •IBM：ViaVoice仍居主流 •Intel：做语音技术倡导者
2.2 语音识别的基本原理
•训练(Training)：预先分析出语音特征参数，制作语音模 板(Template)并存放在语音参数库中。
•识别(Recognition)：待识语音经过与训练时相同的分析， 得到语音参数，将它与库中的参考模板一一比较，并采用 判决的方法找出最接近语音特征的年11月1日
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通过语音传递信息是人类最重要、最有效、 最常用和最方便的交换信息形式。 （1）语言是人类特有的功能，声音是人类常用 的工具，是相互传递信息的最主要的手段。
（2）语音和语言与人的智力活动密切相关，是 人们构成思想疏通和感情交流的最主要的途径。
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讲解重点：
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2.1语音识别的定义
•语音识别是研究如何采用数字信号处理技术自动提 取以及决定语音信号中最基本、 最有意义的信息的 一门新兴的边缘学科。它是语音信号处理学科的一 个分支。
•语 音 识 别 所 涉 及 的 学 科 领 域 ： 信 号 处 理 、 物 理 学 （声学）、模式匹配、通信及信息理论、语言语音 学、生理学、计算机科学（研究软硬件算法以便更 有效地实现用于识别系统中的各种方法）、心理学 等。
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微软：让计算机能说会听
•Bill Gates 在97年世界计算机博览会(COMDEX)主题 演讲会上描绘IT事业的发展宏图时指出：
下一代操作系统和应用程序的用户界面将是语音识 别。工业界应对语音识别领域的重大突破做好充分准 备，因为那将是一场席卷全球的另一次热潮。 •1998年11月5日，微软中国研究院在北京成立。该中 心的任务是重点研究计算机在中文环境下的易用性。
以比较少的词汇为对象，能够识别每个词。识别的词汇表和标准样板 或模型也是字、词或短语，但识别时可以是它们中间几个的连续。
连续言语识别与理解(Conversational Speech Recognition):
以多数词汇为对象，待识语音是一些完整的句子。虽不能完全准确 识别每个单词，但能够理解其意义，连续言语识别也称会话语音识别 。 理解是在语音识别之后，根据语言学知识来推断语音的含义内容的。
1. 语音识别的重要性 2. 语音识别的定义、原理和分类 3. 语音识别的历史回顾 4. 语音信号处理简介 5. 语音技术概述
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1语音识别的重要性
语音信息处理
人类利用语言相互交流信息，包括语音和文字两种 表达方式。通过语音相互传递信息，这是人类最重要的 基本功能之一。随着信息社会的发展，人与人之间，人 与机器之间也需要进行大量的信息交换。
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IBM：ViaVoice仍居主流
•IBM公司潜心研究语音识别技术迄今已达30年之久， 投资超过2亿美元。 •IBM公司于1995年在北京成立了中国研究中心，中 文语音信息处理成了该中心三大研究领域之一，并 于1997年9月4日，在北京推出了中文连续语音识别 产品ViaVoice。
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Intel：做语音技术倡导者
语音识别的重要性
计算机语音识别是智能计算机系统的重要特征。这 一技术的应用将从根本上改变计算机的人机界面，从而 对计算机的发展以及推广应用产生深远的影响。
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语音识别是一项具有巨大应用推广前景的工程
•基于电话的语音识别技术，使计算机直接为客户提 供金融证券和旅游等方面的信息查询及服务成为可 能 ， 进 而 成 为 电 子 商 务 中 的 重 要 一 环 (VoiceCommerce)。
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语音识别原理框图
不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同，但所采用的 基本技术相似，一个典型语音识别系统的实现过程如图所示。
语音信号 预处理
训练
特征提取
识别
参考模式 模式匹配
图 语音识别的实现
识别结果 判决规则
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2.3 语音识别的分类
•按识别器的类型： •按识别器对使用者的适应情况： •按语音词汇表的大小：
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按识别器的类型：
•孤立单词识别(Isolated Word Recognition)
识别的单元为字、词或短语，它们组成识别的词汇表(Vocabulary)， 对它们中的每一个通过训练建立标准模板或模型。
•连续语音识别(Continuous Speech Recognition) 连续单词识别(Connected Word Recognition) ：
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音韵信息与音律信息
•有意义、有内容的信息是构成语音音韵特性、即语 音的共性特征之基础，这类特征信息称为音韵信息。
•语音信号中有关个人特征的信息、即语音的个性特 征，如：音强、节奏、音高等，这类特征信息称为音 律信息。
•从广义上讲，语音识别也包括了对说话人的识别， 其主要内容是提取语音信号中有关个人特征的信息、 即语音的个性特征（如：音律特性等），在这里专指 有意义、有内容的识别。
•失真测度(Distortion Measures)：在进行比较时要有个标准， 这就是计量语音特征参数矢量之间的“失真测度”。
•主 要 识 别 框 架 ： 基 于 模 式 匹 配 的 动 态 时 间 规 整 法 (DTW:Dynamic Time Warping)和基于统计模型的隐马尔柯 夫模型法(HMM:Hidden Markov Model)。
•1998年，英特尔公司也宣布致力于推广语音识别技 术，除了在北京举办首届语音技术国际论坛之外， 还在北京、上海、成都、广州等地展开了“基于英 特尔框架的语音识别技术”的宣传活动。
•联合了七家世界著名学术机构（中科院自动化所、 清华大学、香港科技大学、香港中文大学、麻省理 工学院、俄勒岗研究院、WATERLLOO大学）成立 了“国际语音技术研究组织”，致力于计算机语音 技术的基础研究，以加速中文语音识别技术的发展。
•语音识别技术作为声控产业，对编辑排版、办公自 动化、工业过程和机器操作的声控技术起到重大的 推进作用。可以预言，语音技术必将对工业、金融、 商业、文化、教育等诸方面事业产生革命性的影响。
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主要先进国家都将此工程列为国家级研究项目
•面对如此广阔的应用领域，目前国内外众多公司正 积极推动语音识别技术的应用。 •微软：让计算机能说会听 •IBM：ViaVoice仍居主流 •Intel：做语音技术倡导者