语音识别技术.docx

语音识别技术语音识别的研究工作大约开始于上世纪 50年代,当时ATT的Bell实验室实现了第一个可识别十个英文数字的语音识别系统——Audry系统。20世纪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提出了动态规划( DP和线性预测分析技术(LP),其中后者较好地解决了语音信号产生模型的问题,对语音识别的发展产生了深远影响。20世纪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,动态时间归正技术(DTW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,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。20世纪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的Bell实验室Rabiner等科学家的努力,他们把原本艰涩的 HMM屯数学模型工程化,从而为更多研究者了解和认识。采用 ANN和HMM模型建立的语音识别系统,性能相当。进入20世纪90年代,随着多媒体时代的来临,迫切要求语音识别系统从实验室走向实用。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研究投以巨资。我,国家也给予了高度重视。鉴于中国未来庞大的市场,国外也非常重视汉语语音识别的研究。美国、新加坡等地聚集了一批来自大陆、台湾、香港等地的学者,研究成果已达到相当高水平。因此,国内除了要加强理论研究外,更要加快从实验室演示系统到商品的转化。语音识别系统可有不同的分类方式。(1)根据对说话人说话方式的要求,可以分为孤立字(词)语音识别系统,连接字语音识别系统以及连续语音识别系统。(2)根据对说话人的依赖程度可以分为特定人和非特定人语音识别系统。(3)根据词汇量大小,可以分为小词汇量、中等词汇量、大词汇量以及无限词汇量语音识别系统。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。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外,还涉及到语音识别单元的选取等问题。