语音识别的原理与应用

语音识别技术，也被称为自动语音识别，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为相应的文字。

语音识别的基本原理

我们知道声音其实是一种波，如果要对于声音进行分析，就需要对于声音进行分帧。也就是把声音按照时间切成若干小段，每一小段成为一帧。

单词的发音由音素构成。音素是语音中的最小的单位，依据音节里的发音动作来分析，一个动作构成一个音素。对英语，一种常用的音素集是卡内基梅隆大学的一套由39个音素构成的音素集。汉语一般直接用全部声母和韵母作为音素集。比音素更细致的语音单位，通常把一个音素划分成3个状态。

声纹识别一般步骤：

1、收集语音；

2、噪声控制及有效语音检测；

3、特征提取；

4、声音建模；

5、识别匹配。

通过巨大数量的语音数据，经过神经网络监督训练得到“声学模型”。通过声学模型里的参数，就可以知道帧和状态对应的概率。

这样由状态组合成音素，再组合成单词，就完成了语音识别的过程。

神经网络不仅编码最近的几个词，还可以把前文中的所有词（称作“历史”）中的各种信息都作为输入特征。由于历史是一个序列，可以采用递归神经网络来建立声学模型。

语音识别技术的应用：

1、拨号；

2、语音导航；

3、室内设备控制等。

语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更复杂的应用，例如同声传译。

目前比较成熟的应用，包括语音输入法。通过语音识别输入文字，最高速度能够达到1分钟400字，比普通键盘输入更加高效。还包括个人语音助理：智能语音助手和搜索引擎是相辅相成的，更聪明的搜索逻辑能够更快的帮助用户找到答案。

家居场景中，智能电视、智能冰箱甚至智能镜子等设备都可搭载语音助手，实现语音控制，串联起从厨房、客厅到起居室、卫生间的智慧家居物联网。

因为传统家电硬件的语音交互改造成本较高，入局的互联网企业普遍推出家用智能音箱作为核心硬件，试图将这一全新品类打造成家居场景的语音控制枢纽。

随着语音识别、自然语音理解等技术的发展，在车内场景中通过语音交互控制车载导航、娱乐、空调等系统成为可能。语音控制系统将驾驶者的注意力从屏幕和按钮中解放出来，一定程度上增强了行车安全性。由于车内场景具有一定的私密性，这种交互方式自然容易被接受。

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5G商用近在眼前，物联网发展的快车即将启程，所有需要人与人进行对话的行业都可由智能语音助手进行赋能。语音识别、自然语言理解、语音合成等底层技术在各行各业都有很强的应用潜力。目前以广泛应用到智能家居、车载语音、智能客服等行业和场景。

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