最新语音声纹识别技术及应用
语音识别技术在声纹识别中的应用教程详解
语音识别技术在声纹识别中的应用教程详解声纹识别技术是一种通过分析个体语音中的声纹特征来识别个体身份的生物识别技术。
它相比于其他生物识别技术具有独特的优势，例如不可伪造性、非侵入性和难以篡改性。
而语音识别技术作为声纹识别技术中最重要的组成部分之一，起到了关键的作用。
本文将详细讲解语音识别技术在声纹识别中的应用方法和步骤。
第一步：语音信号预处理声纹识别的首要任务是提取个体语音中的特征信息。
由于语音信号容易受到环境噪声的干扰，所以在进行特征提取之前，需要对语音信号进行预处理。
常见的预处理技术包括去除噪声、增强语音信号的清晰度以及标准化语音信号的音量和频谱。
第二步：特征提取在语音识别技术中，常见的特征提取算法包括MFCC（Mel频率倒谱系数）和PLP（Perceptual Linear Prediction）等。
这些算法可以通过对语音信号的短时频谱进行分析，提取出与个体声纹相关的特征。
其中，MFCC是最常用的特征提取算法之一，它通过将语音信号从时域转换为频域，再根据人耳的听觉感知机制对频谱进行加权，最后提取出一系列与声纹相关的特征。
第三步：模型训练在声纹识别技术中，通常使用机器学习算法构建声纹模型。
常见的机器学习算法包括高斯混合模型（GMM）、支持向量机（SVM）和深度神经网络（DNN）等。
这些算法能够通过训练样本来学习个体声纹的特征分布，进而构建一个可以对新的声纹进行识别的模型。
在模型训练过程中，需要准备大量的标注数据集。
数据集应包含多个个体的语音样本，以确保模型能够学习到不同个体声纹的特征。
同时，数据集中的语音样本还应涵盖不同情绪、语速和语调等因素，以提高声纹模型的鲁棒性。
第四步：声纹识别当模型训练完毕后，就可以对新的语音进行声纹识别了。
声纹识别的过程包括两个步骤：声纹特征提取和声纹比对。
声纹特征提取是将待识别语音经过预处理和特征提取算法之后，得到与个体声纹相关的特征向量。
这个特征向量可以用于与已有声纹模型进行比对。
声纹识别技术的优势及其在语音识别领域的应用
声纹识别技术的优势及其在语音识别领域的应用声纹识别技术是一种通过分析和识别人的声音特征来辨别个体身份的技术。
与传统的人脸识别、指纹识别等生物特征识别技术相比，声纹识别具有独特的优势。
本文将探讨声纹识别技术的优势，并重点介绍其在语音识别领域的应用。
一、声纹识别技术的优势声纹识别技术的优势主要体现在以下几个方面：1. 隐私保护：相比其他生物特征识别技术，声纹识别技术无需直接接触身体，不会对被识别者造成任何身体伤害或者侵犯隐私。
个体的声音特征是通过语音信号分析得到的，避免了身体接触和图像采集对个体隐私的侵犯。
2. 不受环境影响：声纹识别技术对环境的适应性较强，不受噪声、回声等环境因素的干扰。
通过建立适应环境的声纹数据库和算法，能够有效识别出个体的声纹特征，提高识别准确率。
3. 高安全性：每个人的声音特征都是独一无二的，具有较高的辨识度。
声纹识别技术在身份认证和安全检测方面应用广泛。
在身份识别、电话银行、语音支付等领域，声纹识别技术可以有效防止冒充、欺诈等违法行为。
二、声纹识别技术在语音识别领域的应用声纹识别技术在语音识别领域有着广泛的应用，涵盖了语音识别、情感分析、人机交互等方面。
1. 语音识别：声纹识别技术可以帮助识别特定人物的语音内容。
在语音助手、智能家居等场景中，通过声纹识别技术可以实现个性化的语音指令和服务。
例如，通过声纹识别技术，语音助手可以根据用户的声音特征识别出用户身份，并提供个性化的服务和信息。
2. 情感分析：声纹识别技术可以通过分析声音的频谱、音调等特征，判断说话者的情感状态。
在电话客服、社交媒体分析等场景中，声纹识别技术可以帮助判断用户的情绪，提供更加人性化的服务和回应。
3. 人机交互：声纹识别技术可以实现人机交互的个性化和智能化。
通过识别用户的声纹特征，智能设备可以根据个体的需求和习惯进行智能推荐和交互。
例如，智能音箱可以通过声纹识别技术识别家庭成员身份，提供不同的音乐播放列表或者提醒事项。
声纹识别技术研究与应用
声纹识别技术研究与应用随着科技的发展，技术在各个领域中得到广泛应用。
人们的安全意识也越来越强，各种身份验证技术层出不穷。
声纹识别技术便是其中一种，用于识别人的声音特征，对声纹进行模式分析和识别，以达到身份验证的目的。
声纹识别技术已经成为人们生活中不可或缺的一部分，被广泛应用于各个领域，如金融、医疗、安防等。
一、声纹识别技术的原理声纹识别技术是基于语音信号的人机交互技术。
它通过分析个体发声时的声音信号，通过声音信号的频率、声调、韵律等特征，来确定说话人的身份。
声纹识别技术主要包括两个过程：训练和识别。
在训练时，系统需要收集大量的语音数据，并对这些数据进行处理和分析。
通过分析这些数据，系统可以建立起一个具有代表性的声纹模型。
这个声纹模型可以反映说话人的声音特征和语音模式。
在识别时，系统会收集需要识别的语音数据，并将其转换成数字信号。
这些数字信号通过处理和分析后，将与之前所建立的声纹模型进行比对，以确定说话人的身份。
二、声纹识别技术的优点声纹识别技术有许多优点。
首先，它不需要任何特殊设备或操作，因为每个人都可以使用他们的语音来进行识别，这样即使在一个人的身上没有任何设备也可以进行身份验证。
其次，它是一种非接触式的识别方式。
无需特定的身体姿态或接触，更适合一些特殊的使用环境，如生物医学及特殊场所等。
第三，声纹识别技术使用简单，不需要过多的人员培训和使用成本，因此可以更广泛地推广和使用。
三、声纹识别技术的应用领域1.金融：作为一种身份验证技术，声纹识别技术已被广泛应用于金融领域。
与传统的密码或指纹等识别技术相比，声纹识别技术更加安全可靠，因此被用于识别用户身份和控制客户登录的安全性。
2.医疗：声纹识别技术可以用于医疗领域的诊断和治疗。
例如，声纹识别技术已经被广泛应用于自闭症的诊断和治疗的研究中。
通过分析自闭症患者的发声语音并检测他们的声音特征，可以测量自闭症患者的社交交流缺陷的严重程度。
3.安全：声纹识别技术已经被广泛应用于安防领域。
声纹的应用实例
声纹的应用实例
声纹是指人们说话时发出的声音所包含的个人特征。
这些特征可以用
来识别一个人的身份，就像指纹一样。
随着技术的发展，声纹的应用
越来越广泛。
下面我将介绍一些声纹在实际应用中的例子。
一、安全验证
声纹可以用于个人身份认证，用来替代传统的密码、指纹等方式。
声
纹的识别是无需接触人体的，也不需要人特地拿出来扫描或输入，更
加简便、快捷、安全。
例如，某些银行的电话服务中心使用声纹技术
来验证客户的身份，客户只需要说一句话，系统就能验证他的身份，
并进行后续的操作。
二、物联网应用
声纹可以用于家庭控制系统、智能家居、智能车辆等领域。
例如，在
家庭控制系统中，可以使用声纹来启动电视、调整温度、打开照明等，当然也可以为家庭成员分配不同的声纹权限，以便实现多人管理。
三、治安检查
声纹可以用来进行实时检查和预警，对于恐怖分子、罪犯、失踪人员的寻找和抓捕等方面有较大的帮助。
例如，在某些直播平台，对主播的声音进行声纹分析，可以判断是否存在不良状态，并及时预警。
四、医疗保健
声纹还可以用于医疗保健。
例如，可以采集病人的声纹，通过声纹识别技术，根据历史记录和声音分析来推断病人的身体状况，并根据具体情况给出相应恢复建议。
总之，声纹的应用远远不止以上几种。
这项技术可以应用于电商、智能教育、安防系统等多个领域。
虽然声纹技术有其局限性，但在相应应用场景下，声纹技术的优点和应用价值都具有不可替代性，随着技术的不断发展和进步，相信声纹技术会越来越成熟和应用广泛。
语音识别技术的应用方法与声纹识别对比研究
语音识别技术的应用方法与声纹识别对比研究引言：在当今数字化时代，语音识别技术（Automatic Speech Recognition，ASR）和声纹识别技术（Voiceprint Recognition）在各个领域展现出了广泛的应用前景。
语音识别技术能够将人类的语音信息转化为计算机可读的文本，而声纹识别技术则通过分析人类的声音特征来识别个体身份。
本文将重点探讨这两种技术的应用方法和比较分析。
一、语音识别技术的应用方法1.1 语音助手随着智能手机的普及，语音助手成为了人们日常生活中的重要工具。
语音识别技术的应用方法之一就是将语音助手与智能设备相结合，使得人们可以通过语音指令控制设备的各种功能，实现语音搜索、提醒、播放音乐等多样化的操作。
1.2 语音识别输入法语音识别技术在移动设备上的应用也包括语音识别输入法。
通过语音输入文字，为手机用户提供更加便捷的输入方式。
语音识别输入法有效地提高了输入效率，减轻了用户的输入负担，使得用户可以更加便捷地进行信息的录入和编辑。
1.3 电话客服语音识别技术在电话客服领域的应用也越来越广泛。
系统通过识别客户的语音，自动进行语音导航，提供相关的服务，避免了人工操作的繁琐和客户等待的不便。
语音识别技术的运用能够提高客户服务的效率，提供更好的用户体验。
二、声纹识别的应用方法2.1 身份验证声纹识别技术具有很强的个体辨识能力，可用于身份验证。
声纹识别系统通过采集人员的声音样本，将其声音特征提取出来，建立声纹模型。
当需要进行身份验证时，系统会与已建立的声纹模型进行对比分析，以确定个体的身份真伪。
声纹识别技术在实际应用中，在保障个人隐私的前提下，可以提供更高级别的安全防护。
2.2 视频监控声纹识别技术与视频监控相结合，可以增强视频监控的智能化程度。
通过声纹识别技术分析监控视频中的声音，可以实现对特定声音的辨识和筛选。
例如，在公共场所，通过声纹识别系统可以对异常声音进行识别和报警，帮助维护公共秩序和安全。
智能声纹识别技术的应用和优势
智能声纹识别技术的应用和优势随着科技的不断发展，智能声纹识别技术也逐渐成为人们研究的热点之一。
它利用语音中的声音信息进行身份识别，可以用在多个领域，具有较高的准确率和安全性。
本文将从应用和优势两个方面来探讨智能声纹识别技术。
一、智能声纹识别技术的应用1. 金融行业智能声纹识别技术在金融行业中的应用非常广泛。
通过分析用户的声音，可以进行身份识别、交易验证等操作，提高了银行等金融机构的安全性和便捷性。
2. 公安行业智能声纹识别技术在公安行业中也有广泛应用。
警方可以通过声纹识别技术，检测犯罪嫌疑人的声音特征，从而更好地掌握案情，提高破案率。
3. 语音助手智能声纹识别技术在语音助手中也有广泛应用，如苹果的Siri、亚马逊的Alexa、百度的Duer等。
这些语音助手可以通过声音识别技术，识别用户的声音，实现语音控制、查询、提醒等功能。
4. 教育行业智能声纹识别技术在教育行业中的应用也日益普及。
通过声音识别技术，可以针对不同的语音特征，对学生进行语音评测和纠音辅导，提高学生的语音表达能力。
二、智能声纹识别技术的优势1. 准确性高智能声纹识别技术具有很高的准确性，可以实现对个人身份的快速识别。
与其他识别技术相比，智能声纹识别技术更加难以被模仿和冒用，可以有效地防止身份盗窃等恶意行为。
2. 安全性高智能声纹识别技术也具有较高的安全性，可以在用户不知情或者没有授权的情况下保护其个人信息。
在金融行业中，它可以有效地防止身份欺诈和交易风险等问题。
3. 便捷性高智能声纹识别技术也提高了用户的使用体验和便捷性。
在语音助手和车载语音系统等应用场景中，用户可以通过声音识别技术，实现便捷的语音控制和查询等操作，提高了用户的使用效率。
4. 普适性高智能声纹识别技术在不同语言和方言的识别能力上逐渐得到了提高，具有很高的普适性。
这也使得它可以在多个领域中得到广泛应用，如金融、公安、教育等领域。
结语总体来说，智能声纹识别技术在多个领域中正在得到广泛应用，其准确性、安全性、便捷性和普适性等优势也得到了充分的发挥。
声纹识别技术的研究与应用
声纹识别技术的研究与应用声纹识别技术是一种通过分析和比对个体语音特征来进行身份认证的技术。
与传统的生物识别技术相比，如指纹识别、面部识别等，声纹识别具有不可伪造、易采集、易识别等优点，因此在实际应用中具备广泛的潜力。
本文将探讨声纹识别技术的研究现状及其在各个领域的应用。
声纹识别技术的研究主要涉及声音信号的获取、特征提取和模式匹配等方面。
首先，采集到的语音信号需要经过预处理，包括去除噪音、增强语音信号等步骤。
然后，提取声纹特征，常用的特征包括基频、共振峰频率以及声道长度等。
最后，通过特征匹配算法，对待识别语音信号与已知声纹模型进行对比，判断其身份。
在声纹识别技术的应用领域中，最为常见的是安全认证领域。
声纹识别技术可以用于替代或者辅助传统的密码、指纹、面部等认证方式。
例如，手机解锁、银行账户登录等场景中，通过录取用户的声纹样本并与事先建立的声纹模型进行对比，可以实现更加安全便捷的身份认证。
同时，在公共安全领域，声纹识别技术也得到了广泛应用。
通过对嫌疑人声音的分析和比对，可以为犯罪侦查提供有力的线索。
除了安全认证领域，声纹识别技术还可以在语音助手、智能家居、客户服务等领域起到重要作用。
例如，语音助手可以根据声纹识别判断用户的身份，提供个性化的服务。
智能家居系统可以通过识别家庭成员的声纹来自动调节家居设备，提供个性化的居住环境。
客户服务中心可以通过声纹技术对客户进行身份认证，提高服务的准确性和效率。
声纹识别技术也在医疗领域展示出巨大潜力。
通过对病人的声纹特征进行分析和比对，可以实现病历的自动归档和追踪。
此外，声纹识别技术还可以辅助疾病的早期筛查和预测。
例如，对患有某些疾病的患者语音进行监测，通过声纹特征的变化来判断疾病的恶化程度以及疗效。
尽管声纹识别技术具有广泛的应用前景，但也面临一些挑战和问题。
首先，声音受到多种因素的干扰，如环境噪音、语音疲劳等，这些因素都可能影响声纹特征的提取和匹配。
其次，不同语言、方言、口音之间存在差异，这对声纹识别技术的泛化能力提出了挑战。
AI机器人在智能语音识别中的声纹识别与情感识别
AI机器人在智能语音识别中的声纹识别与情感识别随着人工智能技术的不断发展，AI机器人在智能语音识别领域取得了显著的进展。
声纹识别和情感识别是智能语音识别中的两个重要方面。
本文将探讨AI机器人在声纹识别和情感识别方面的应用和挑战。
一、声纹识别在智能语音识别中的应用声纹识别是通过分析人的声音特征来识别个体身份的技术。
AI机器人在智能语音识别中广泛应用了声纹识别技术。
通过声纹识别，AI机器人能够实现语音唤醒功能，即根据用户的声音特征来唤起机器人并进行交互。
这种声纹识别技术不仅提高了语音交互的效率，还增强了用户体验。
此外，声纹识别还可以用于身份验证。
AI机器人可以通过分析用户的声音特征来验证用户的身份，确保仅向合法用户提供相关服务。
声纹识别技术的引入，提高了语音交互系统的安全性和可信度。
然而，声纹识别在智能语音识别中也存在一些挑战。
首先，环境噪音和话语风格的差异会影响声纹特征的提取和匹配准确度。
其次，声纹识别需要收集大量的训练数据，才能提高识别的准确度。
因此，如何在实际应用中克服这些挑战，是声纹识别技术仍需研究的方向。
二、情感识别在智能语音识别中的应用情感识别是指通过分析语音中的情感信息，识别出说话人的情感状态。
AI机器人在智能语音识别中广泛应用了情感识别技术。
通过情感识别，AI机器人能够准确判断用户的情感状态，并针对不同情感提供个性化的服务和回应。
通过情感识别，AI机器人可以更好地理解用户的需求和意图。
例如，在智能客服领域，情感识别技术可以帮助机器人分析用户的情绪，及时调整回应策略，提供更加人性化和情感化的服务。
此外，在教育领域，情感识别也可用于评估学生的学习情绪和认知状态，提供相应的教学辅助。
然而，情感识别也面临一些挑战。
首先，语音中的情感信息通常是模糊的和隐含的，需要准确的模型来解读。
其次，不同语言和文化背景下的情感表达存在差异，需要针对性地优化算法。
因此，进一步研究和改进情感识别技术，仍然是提高智能语音识别系统性能的关键。
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语音声纹识别技术及应用
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实际HMM系统的具体问题
起始概率的问题
转移概率的问题
模型的自适应 区别性训练
语音声纹识别技术及应用
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起始概率的问题
自左向右结构的HMM，起始概率为：
[1, 0, 0, … 0]
即：只能从第一个状态开始
语音声纹识别技术及应用
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转移概率的问题
大量实验证明：转移概率对识别性能的影
主要内容
声音处理技术 语音识别技术 声纹识别技术 技术演示
语音声纹识别技术及应用
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语音识别
Automatic Speech Recognition (ASR)
的中文含意是自动语音识别。语音识别技 术的目标是让机器能够“听懂”不同人说 的话，实现从声音到文字的转换。
语音声纹识别技术及应用
13
a11 a22 a33 a44
b j o c jl N o, jl ,U jl
M l 1
S1
a12
S2
a23
S3
a34
S4
b1(.)
b2(.)
b3(.)
b4(.)
语音声纹识别技术及应用
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连续HMM参数重估(1)
需要重估的参数：
• • • •
起始概率 转移概率 各状态中不同pdf的权 各状态中不同pdf的均值和方差
6
参数提取的预处理
预加重： y n x n x n 1
0.9 1.0
—减少尖锐噪声影响，提升高频部分
加窗：Hamming 2 n
w n 0.54 0.46cos N 1 —减少Gibbs效应
0n N
响是微不足道的 训练过程中，常常将其设定为常数： aij=0.5 识别过程中，不进行log(aij)的累加 仅考虑bi(.)的作用
语音声纹识别技术及应用
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模型的自适应(1)
自适应的必要性
• 口音 • 感冒...
MAP自适应算法
• MAP: 最大后验概率准则 • 本质上是重新训练一次，对原B矩阵进行微调 • 特点：简单，对每个HMM单独自适应，只需 一次发音
语音声纹识别技术及应用
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模型训练问题(如何求：A、B、π) Baum-Welch参数重估算法：
语音声纹识别技术及应用
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连续HMM算法
连续的含义
参数重估
识别算法
语音声纹识别技术及应用
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“连续”的含义
连续混合高斯概率密度函数(pdf):
• 每个状态表示为若干函数fn(x)的线性组合 • fn(x)是连续高斯概率密度函数
语音声纹识别技术及应用
声音处理
获取声音
● 获得CD中的声音 如果希望把音乐CD中的歌曲或乐曲作为素材，需要把这些歌曲或乐曲转 换成计算机能够处理的数字化声音，这就是“采样”。可以使用Easy CDDA Extractor、CoolEdit等音频处理软件对音频进行编辑和处理。 ● 录音 要录制音质好的声音，有两个途径：使用性能优良的录音设备；采用较高 的采样频率。可以使用Windows系统自带的“录音机”进行录音。 ● 声音转换
B f 1125ln 1 f / 700
f -- 频率
频率－Mel-频率：
B -- Mel-频率
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Mel频 率 频率(Hz)
10
MFCC
计算流程：
时域信号
线性谱域
DFT
Mel 滤波器组
Mel
谱 域
MFCC
对数谱域
DCT
Log
语音声纹识别技术及应用
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识别单元是词，判断输入语音中是否含有词表中的词 优点：能够处理连续语音，词表可定制 缺点：速度较慢，词表越大，错误率越多 应用案例：电话呼叫服务，电话安全监听
连续语音识别
识别单元可以是字，词或者句子 优点：应用范围广 缺点：速度慢，识别率不高，尤其是词表较大的时候 应用案例：语音翻译，语音短信，听写机，语音邮件
语音声纹识别技术及应用
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最佳路径问题(如何求：Q=q1q2…qT)
Viterbi算法的搜索空间
语音声纹识别技术及应用
<
― 状 态 ―
―时间―>
28
Viterbi识别算法和路径回溯
语音声纹识别技术及应用
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模型训练问题(如何求：A、B、π)
优化问题
优化目标：P(O|λ)最大 Lagrange数乘法，辅助函数：
语音声纹识别技术及应用
8
Mel-频率
目的：模拟人耳对不同频率语音的感知 人类对不同频率语音有不同的感知能力 • 1kHz以下，与频率成线性关系 • 1kHz以上，与频率成对数关系
Mel频率定义 • 1Mel—1kHz音调感知程度的1/1000
语音声纹识别技术及应用
9
Mel-频率
公式：
语音声纹识别技术ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ应用
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模型评估问题(如何求：P(O|λ))
前向概率
t i Po1o2 ot , qt i |
给定HMM参数 ，在t时刻处于状态i，部分观 察序列为{o1o2…ot} 的概率
后向概率
t i Pot 1ot 2 oT , qt i |
• 对数 • 平方和 • 绝对值
E log x(i ) 2
N
E x(i ) 2 E x(i )
i 1 i 1 N
i 1 N
过零率(ZCR)
1 N 1 Z sgn sw (n) sgn sw (n 1) 2 n1
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采样率，8kHz（电话或手机），16kHz（麦克风）
时域，频域
端点检测，静音检测或有效音检测（VAD）
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语音识别—分类
孤立词识别
识别单元是有限的，单个的词； 优点：速度快，识别正确率高 缺点：应用范围窄，不能识别词表外的词 应用案例：语音命令，手机语音拨号
关键词识别
● 音质
对于数字音频信号，音质的好坏与数据采样频率和数据位数有关。 音质与声音还原设备有关。 音质与信号噪声比(SNR)有关。
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声音处理
● 文件
数字化的音频文件主要分为4类： 波形音频文件。一种最直接的表达声波的数字形式，文件扩展名是“.wav” 。 MIDI音频文件。一种计算机数字音乐接口生成的数字描述音频文件，扩展名 是“.mid”。 CD-DA音频文件。标准激光盘文件，扩展名是“.cda”。 压缩音频文件。在数字音频领域，一种MP3格式的压缩音频文件很流行，该 格式的文件简称MP3文件。
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中文语音识别的特点
相对于西方语言来说，中文有自己的独特之处。中
a11 a22 a33 a44
观测可见，状态隐含 基本要素 N --- 模型状态数
S1 a12 S2
a23
S3
a34
S4
π={πi} --- 初始概率分布 A={aij} --- 状态转移矩阵 B={bj(k)} --- 输出概率矩阵
o1 o2 o3 o4 ………… t oT
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模型的自适应(2)
MLLR算法
• MLLR：最大似然线性回归 • 本质：将原模型的参数进行线性变换后再进 行识别 • 特点：少量语音可以对所有模型进行自适应 ，只要得到线性变换矩阵即可
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区别性训练
传统HMM训练算法的缺陷
MCE算法
• MCE：最小分类误差准则 • 使用场合：小词表识别系统 • 需要细致调整算法参数，才能保证收敛
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各种参数的比较
Linear Prediction Cepstrum Coefficients (LPCC)
• 假定所处理信号为自回归信号（不适用辅音）； • 计算简单，但抗噪性差。 Mel-Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) • 模拟人的听觉模型； • 强调低频部分，屏蔽噪声影响； • 识别率高，但计算量大。 能量 • 辅助作用，需归一化。 音调 • 对算法要求高，适于二次判别。
给定HMM参数 ，在t时刻处于状态i，部分观 察序列为{ot+1ot+2…oT} 的概率
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模型评估问题(如何求：P(O|λ))
前向和后向递推的示意图
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最佳路径问题(如何求：Q=q1q2…qT)
前向－后向算法的缺点
• 计算量的浪费 • 状态路径不能明确判定 Viterbi算法 • 不完全的状态空间搜索 • 保留状态转移路径的信息
声学特征（MFCC） 解码（Viterbi）
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语音识别—基本术语
识别指标： • SER（Sentence Error Rate，句子错误率） • WER（Word Error Rate，词错误率） • CER（Character Error Rate，字错误率） • PER（Phone Error Rate，音节错误率）
a11 a22 a33 a44
S1
a12
S2
a23
S3
a34
S4
b1(.)
b2(.)
b3(.)
b4(.)
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