语音识别技术介绍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
3/5/2020
12
3/5/2020
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声学模型
声学模型是把语音转化为声学表示的输出，即找到给定的语音源于某个声学符号的概率。 对于声学符号，最直接的表达方式是词组，但是在训练数据量不充分的情况下，很难得到 一个好的模型。词组是由多个音素的连续发音构成，另外，音素不但有清晰的定义而且数 量有限。因而，在语音识别中，通常把声学模型转换成了一个语音序列到发音序列（音素） 的模型和一个发音序列到输出文字序列的字典。
至此，声音就成了一个12行（假设声学特征是12维）、N列的一个矩阵，称之为观 察序列，这里N为总帧数。观察序列如下图所示，图中，每一帧都用一个12维的向 量表示，色块的颜色深浅表示向量值的大小。3/5/2020来自 7语音识别的实现（4）
接下来就要介绍怎样把这个矩阵变成文本了。首先要介绍两个概念： 音素：单词的发音由音素构成。对英语，一种常用的音素集是卡内
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。
由贝叶斯公式143162020展开可得po是对每个句子进行计算的而对每个句子来说po是不变的所以可以改写成如下其中pow称做观测最大释然由声学模型计算可得其中pw称做先验概率由语言模型模型计算可得综上所述语音识别就是解码decoding过程如下图所示
语音识别技术PPT课件
11
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。
6
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。
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：
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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。
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
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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
《语音识别技术介绍》课件
2 语音识别技术的局限性
在复杂环境、多语言等情况下，识别准确性仍存在挑战。
3 语音识别技术的前景展望
随着技术的不断进步，语音识别将在更多领域别技术的应用案例
智能语音助手
如Siri、小爱同学等，提供语音 交互、查询信息、控制设备等 功能。
电话客服系统
利用语音识别技术提供自动语 音导航、语音识别、智能推荐 等服务。
聊天机器人
通过语音识别技术实现与用户 的自然语言对话，提供智能问 答、娱乐等功能。
语音识别技术的挑战和未来
1 声音环境的复杂性
语音识别技术广泛应用于智能语音助手、电话客服系统、聊天机器人等领域。
3 语音识别技术与其他技术的关系
语音识别技术与自然语言处理、机器学习等技术密切相关，共同构成智能语音系统。
语音识别技术的原理
1 语音采样和信号处理
通过麦克风采集语音信号，并对信号进行去噪、增强等处理。
2 特征提取
从语音信号中提取语音特征，如音频频谱、梅尔频率倒谱系数等。
语音识别技术需要应对噪声、回声等干扰，提高在复杂环境下的识别准确性。
2 多语言语音识别技术的发展
对不同语言、方言的准确识别是多语音识别技术发展的重要方向。
3 语音识别技术的未来发展趋势
随着人工智能技术的发展，语音识别技术将更加智能化、个性化、多场景应用。
结论
1 语音识别技术的优点
提供了人机交互的新方式，方便快捷、便于特定场景操作。
《语音识别技术介绍》 PPT课件
# 语音识别技术介绍
语音识别技术是指通过计算机对人类语音进行自动识别和理解的技术。本课 件将介绍语音识别技术的概述、原理、常见技术、应用案例、挑战和未来。
概述
1 什么是语音识别技术？
在复杂环境、多语言等情况下，识别准确性仍存在挑战。
3 语音识别技术的前景展望
随着技术的不断进步，语音识别将在更多领域别技术的应用案例
智能语音助手
如Siri、小爱同学等，提供语音 交互、查询信息、控制设备等 功能。
电话客服系统
利用语音识别技术提供自动语 音导航、语音识别、智能推荐 等服务。
聊天机器人
通过语音识别技术实现与用户 的自然语言对话，提供智能问 答、娱乐等功能。
语音识别技术的挑战和未来
1 声音环境的复杂性
语音识别技术广泛应用于智能语音助手、电话客服系统、聊天机器人等领域。
3 语音识别技术与其他技术的关系
语音识别技术与自然语言处理、机器学习等技术密切相关，共同构成智能语音系统。
语音识别技术的原理
1 语音采样和信号处理
通过麦克风采集语音信号，并对信号进行去噪、增强等处理。
2 特征提取
从语音信号中提取语音特征，如音频频谱、梅尔频率倒谱系数等。
语音识别技术需要应对噪声、回声等干扰，提高在复杂环境下的识别准确性。
2 多语言语音识别技术的发展
对不同语言、方言的准确识别是多语音识别技术发展的重要方向。
3 语音识别技术的未来发展趋势
随着人工智能技术的发展，语音识别技术将更加智能化、个性化、多场景应用。
结论
1 语音识别技术的优点
提供了人机交互的新方式，方便快捷、便于特定场景操作。
《语音识别技术介绍》 PPT课件
# 语音识别技术介绍
语音识别技术是指通过计算机对人类语音进行自动识别和理解的技术。本课 件将介绍语音识别技术的概述、原理、常见技术、应用案例、挑战和未来。
概述
1 什么是语音识别技术？
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。
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语音信号处理与识别
一、语音识别概述 二、语音识别系统基本原理 三、预处理及特征参数提取 四、模板匹配技术及相似性判断方法 五、语音识别系统的设计和实现
.
语音识别概述
让机器听懂人类的语音，这是人们长期以来梦寐以求的事情。伴随计算机技 术发展，语音识别己成为信息产业领域的标志性技术，在人机交互应用中逐渐进 入我们日常的生活，并迅速发展成为“改变未来人类生活方式厅的关键技术之一。
80年代语音识别研究进一步走向深入，其显著特征是HMM模型和人工神经 元网络(ANN)在语音识别中的成功应用。HMM模型的广泛应用应归功于AT&T Bel实验室的Rabiner等科学家的努力，他们把HMM纯数学模型工程化，从而为 更多研究者了解和认识。研究的重点逐渐转向大词汇量、非特定人连续语音识别。
语音识别概述
语音识别的基本方法:
一般来说，语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模 板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。
(1)语音学和声学的方法 该方法起步较早，在语音识别技术提出的开始，就有了这方面的研究，但由
于其模型及语音知识过于复杂，现阶段没有达到实用的阶段.
(2)模板匹配的方法 模板匹配的方法发展比较成熟，目前己达到了实用阶段。常用的技术有三种:
动态时间规整(DTW)、隐马尔可夫(HMM)理论、矢量量化(VQ)技术。
(3)神经网络的方法 基于ANN的语音识别系统通常由神经元、训练算法及网络结构等三大要素构 成。由于基于神经网络的训练识别算法由于实现起来较复杂，目识别的研究主流是大词汇量的非特定人的连续语音系统，但是事实 上，对于许多应用来说，一个语音识别系统只要一组词汇或命令，它就可能为用 户提供一个有效的工具，简单有效的孤立词特定人语音识别系统就能满足要求。 正是孤立词特定人语音识别系统广阔的应用前景以及优越性促使我们继续对它进 行研究
.
语音识别概述
21世纪语音识别技术的应用及产品化方面进一步发展。在语音识别产品方面， 各大公司纷纷推出自己产品。目前世界上最先进的语音识别软件，既不是微软生 产的，也非IBM制造，它的名字叫做Naturally Speaking，出自于Nuance Communications公司。Naturally Speaking己经得到了大多数用户的认可。用户 对着麦克风说话，屏幕上就显示出说话的内容，很容易识别和纠正错误.久而久 之，该软件就会适应用户的说话风格。
由清华大学电子工程系语音技术与专用芯片设计课题组研发的非特定人汉语 数码串连续语音识别系统，识别精度达到了94.8%(不定长数字串)和96.8%(定长 数字串).
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语音识别概述
语音识别系统分类：
从说话者与识别系统的相关性分: (1)特定人语音识别系统：仅考虑对于专人的话音进行识别，与说话的语种没 有关系； (2)非特定人语音识别系统：识别的语音与人无关，通常要用大量不同人的语 音数据库对识别系统进行学习，识别的语言取决于采用的训练语音库； (3)多人的识别系统：通常能识别一组人的语音该系统通常要求对该组人的语 音进行学习，通常可以识别三到五个人的语音。
从说话的方式分: (1)孤立词语音识别系统:其输入系统要求输入每个词后要停顿; (2)连接词语音识别系统:其输入系统要求对每个词都清楚发音,开始出现一些 连音现象; (3) 连续语音识别系统:连续语音输入自然流利的语音，会出现大量的连音和 变音。
另外从识别系统的词汇量大小分:小词汇量语音识别系统（几十个词）；中等 词汇量语音识别系统（几.百到上千个词）；大词汇量语音识别系统（几千到几万 个词）。
目前市场上出现的语音识别器大多数是特定人孤立单词语音识别系统。
孤立词语音识别系统中的难点问题： (1) 语音信号的多变性 语音信号是非平稳随机信号，不但不同发音者发音之间存在重大的差异，即
语音识别技术以语音信号为研究对象，是语音信号处理的一个重要研究方 向 。其最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。
发展和现状：
20世纪50年代，AT&T Bell(贝尔)研究所成功研制了世界上第一个能识别10 个英文数字的语音识别系统一Audry系统，这标志着语音识别研究的开始。
60年代计算机的应用推动了语音识别的发展。这一时期的重要成果是动态规 划(Dynamic Programming, DP)和线性预测分析(Linear Predictive)技术。其中后 者较好的解决了语音信号产生的模型问题，对语音识别产生了深远的影响。
我国语音识别研究工作起步于五十年代，但近年来发展很快，研究水平也从 实验室逐步走向实用。从1987年开始执行国家863计划后，国家863智能计算机 专家组为语音识别技术研究专门立项，每两年滚动一次。我国语音识别技术的研 究水平己经基本上与国外同步，在汉语语音识别技术上还有自己的特点与优势， 并达到国际先进水平。其中，具有代表性的研究单位是清华大学电子工程系与中 科院自动化研究所模式识别国家重点实验室。
90年代，随着多媒体时代的来临，在语音识别技术的应用及产品化方面出现 了很大的进展。许多发达国家如美国、日本、韩国以及IBM，Apple，AT&T,NTT 等著名公司都为语音识别系统的实用化开发投以巨资。语音识别技术实用化进程 大大加速，并出现了许多实用化产品。
IBM公司率先推出的汉语ViaVoice语音识别系统，带有一个32,000词的基本 词汇表，可以扩展到65,000词，平均识别率可以达到95%，可以识别上海话、广 东话和四川话等地方口音，是目前具有代表性的汉语连续语音识别系统。
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语音识别概述
70年代语音识别领域取得了突破。在理论上，LP 技术得到进一步发展，动 态时间规整技术(DTW)的基本成熟，特别是提出了矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模 型(HMM)理论。在实践上，小词汇量孤立词的识别方面取得了实质性的进展 ， 实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立语音识别系统。这一时期的 语音识别方法基本上是采用传统的模式识别策略。
一、语音识别概述 二、语音识别系统基本原理 三、预处理及特征参数提取 四、模板匹配技术及相似性判断方法 五、语音识别系统的设计和实现
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语音识别概述
让机器听懂人类的语音，这是人们长期以来梦寐以求的事情。伴随计算机技 术发展，语音识别己成为信息产业领域的标志性技术，在人机交互应用中逐渐进 入我们日常的生活，并迅速发展成为“改变未来人类生活方式厅的关键技术之一。
80年代语音识别研究进一步走向深入，其显著特征是HMM模型和人工神经 元网络(ANN)在语音识别中的成功应用。HMM模型的广泛应用应归功于AT&T Bel实验室的Rabiner等科学家的努力，他们把HMM纯数学模型工程化，从而为 更多研究者了解和认识。研究的重点逐渐转向大词汇量、非特定人连续语音识别。
语音识别概述
语音识别的基本方法:
一般来说，语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模 板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。
(1)语音学和声学的方法 该方法起步较早，在语音识别技术提出的开始，就有了这方面的研究，但由
于其模型及语音知识过于复杂，现阶段没有达到实用的阶段.
(2)模板匹配的方法 模板匹配的方法发展比较成熟，目前己达到了实用阶段。常用的技术有三种:
动态时间规整(DTW)、隐马尔可夫(HMM)理论、矢量量化(VQ)技术。
(3)神经网络的方法 基于ANN的语音识别系统通常由神经元、训练算法及网络结构等三大要素构 成。由于基于神经网络的训练识别算法由于实现起来较复杂，目识别的研究主流是大词汇量的非特定人的连续语音系统，但是事实 上，对于许多应用来说，一个语音识别系统只要一组词汇或命令，它就可能为用 户提供一个有效的工具，简单有效的孤立词特定人语音识别系统就能满足要求。 正是孤立词特定人语音识别系统广阔的应用前景以及优越性促使我们继续对它进 行研究
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语音识别概述
21世纪语音识别技术的应用及产品化方面进一步发展。在语音识别产品方面， 各大公司纷纷推出自己产品。目前世界上最先进的语音识别软件，既不是微软生 产的，也非IBM制造，它的名字叫做Naturally Speaking，出自于Nuance Communications公司。Naturally Speaking己经得到了大多数用户的认可。用户 对着麦克风说话，屏幕上就显示出说话的内容，很容易识别和纠正错误.久而久 之，该软件就会适应用户的说话风格。
由清华大学电子工程系语音技术与专用芯片设计课题组研发的非特定人汉语 数码串连续语音识别系统，识别精度达到了94.8%(不定长数字串)和96.8%(定长 数字串).
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语音识别概述
语音识别系统分类：
从说话者与识别系统的相关性分: (1)特定人语音识别系统：仅考虑对于专人的话音进行识别，与说话的语种没 有关系； (2)非特定人语音识别系统：识别的语音与人无关，通常要用大量不同人的语 音数据库对识别系统进行学习，识别的语言取决于采用的训练语音库； (3)多人的识别系统：通常能识别一组人的语音该系统通常要求对该组人的语 音进行学习，通常可以识别三到五个人的语音。
从说话的方式分: (1)孤立词语音识别系统:其输入系统要求输入每个词后要停顿; (2)连接词语音识别系统:其输入系统要求对每个词都清楚发音,开始出现一些 连音现象; (3) 连续语音识别系统:连续语音输入自然流利的语音，会出现大量的连音和 变音。
另外从识别系统的词汇量大小分:小词汇量语音识别系统（几十个词）；中等 词汇量语音识别系统（几.百到上千个词）；大词汇量语音识别系统（几千到几万 个词）。
目前市场上出现的语音识别器大多数是特定人孤立单词语音识别系统。
孤立词语音识别系统中的难点问题： (1) 语音信号的多变性 语音信号是非平稳随机信号，不但不同发音者发音之间存在重大的差异，即
语音识别技术以语音信号为研究对象，是语音信号处理的一个重要研究方 向 。其最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。
发展和现状：
20世纪50年代，AT&T Bell(贝尔)研究所成功研制了世界上第一个能识别10 个英文数字的语音识别系统一Audry系统，这标志着语音识别研究的开始。
60年代计算机的应用推动了语音识别的发展。这一时期的重要成果是动态规 划(Dynamic Programming, DP)和线性预测分析(Linear Predictive)技术。其中后 者较好的解决了语音信号产生的模型问题，对语音识别产生了深远的影响。
我国语音识别研究工作起步于五十年代，但近年来发展很快，研究水平也从 实验室逐步走向实用。从1987年开始执行国家863计划后，国家863智能计算机 专家组为语音识别技术研究专门立项，每两年滚动一次。我国语音识别技术的研 究水平己经基本上与国外同步，在汉语语音识别技术上还有自己的特点与优势， 并达到国际先进水平。其中，具有代表性的研究单位是清华大学电子工程系与中 科院自动化研究所模式识别国家重点实验室。
90年代，随着多媒体时代的来临，在语音识别技术的应用及产品化方面出现 了很大的进展。许多发达国家如美国、日本、韩国以及IBM，Apple，AT&T,NTT 等著名公司都为语音识别系统的实用化开发投以巨资。语音识别技术实用化进程 大大加速，并出现了许多实用化产品。
IBM公司率先推出的汉语ViaVoice语音识别系统，带有一个32,000词的基本 词汇表，可以扩展到65,000词，平均识别率可以达到95%，可以识别上海话、广 东话和四川话等地方口音，是目前具有代表性的汉语连续语音识别系统。
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语音识别概述
70年代语音识别领域取得了突破。在理论上，LP 技术得到进一步发展，动 态时间规整技术(DTW)的基本成熟，特别是提出了矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模 型(HMM)理论。在实践上，小词汇量孤立词的识别方面取得了实质性的进展 ， 实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立语音识别系统。这一时期的 语音识别方法基本上是采用传统的模式识别策略。