语言识别（语言识别可以用来做什么）

本篇文章给大家谈谈语言识别，以及语言识别可以用来做什么对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、语音识别的过程是什么?语音识别的方法有哪几种?
• 2、语音识别技术的基本方法
• 3、语音识别的原理是什么？
• 4、什么是自动语音识别功能？
• 5、语音识别有哪些分类？

语音识别的过程是什么?语音识别的方法有哪几种?

语音识别的过程和方法具体如下：

语音识别过程

1、语音信号采集

语音信号采集是语音信号处理的前提。语音通常通过话筒输入计算机。话筒将声波转换为电压信号，然后通过A/D装置（如声卡）进行采样，从而将连续的电压信号转换为计算机能够处理的数字信号。

目前多媒体计算机已经非常普及，声卡、音箱、话筒等已是个人计算机的基本设备。其中声卡是计算机对语音信进行加工的重要部件，它具有对信号滤波、放大、A/D和D/A转换等功能。而且，现代操作系统都附带录音软件，通过它可以驱动声卡采集语音信号并保存为语音文件。

对于现场环境不好，或者空间受到限制，特别是对于许多专用设备，目前广泛采用基于单片机、DSP芯片的语音信号采集与处理系统。

2、语音信号预处理

语音信号号在采集后首先要进行滤波、A/D变换，预加重（Preemphasis)和端点检测等预处理，然后才能进入识别、合成、增强等实际应用。

滤波的目的有两个:一是抑制输入信号中频率超出//2的所有分量（/：为采样频率），以防止混叠干扰;二是抑制50Hz的电源工频干扰。因此，滤波器应该是一个带通滤波器。

A/D变换是将语音模拟信号转换为数字信号。A/D变换中要对信号进行量化，量化后的信号值与原信号值之间的差值为量化误差，又称为量化噪声。

预加重处理的目的是提升高频部分，使信号的频谱变得平坦，保持在低频到高频的整个频带中，能用同样的信噪比求频谱，便于频谱分析。

端点检测是从包含语音的一段信号中确定出语音的起点和终点。有效的端点检测不仅能减少处理时间，而且能排除无声段的噪声干扰码搏。目前主要有两类方法：时域特征方法和频域特征方法。

时域特征方法是利用语音音量和过零率进行端点检测，计算量小,但对气音会造成误判，不同的音量计算也会造成检测结果不同。频域特征方法是用声音的频谱的变异和熵的检测进行语音检测，计算量较大。

3、语音信号的特征参数提取

人说话的频率在10kHz以下。根据香农采样定理，为了使语音信号的采样数据中包含所需单词的信息，计算机的采样频率应是需要记录的语音信号中包含的最高语音频率的两倍以上。

一般将信号分割成若干块,信号的每个块称为帧，为了保证可能落在帧边缘的重要信息不会丢失，应该使帧有重叠。例如，当使用20kH的采样面率时，标准的一帧为10ms,包含200个采样值。

话筒等语音输入设备可以采集到声波波形，虽然这些声音的波形包含了所需单词的信息，但用肉眼观察这些波形却得不到多少信息因此，需要从采样数据中抽取那些能够帮助辨别单词的特征信息。在语音识别中，常用线性预测编码技术抽取语音特征。

线性预测编码的基本思想是:语音信号采样点之间存在相关性，可用过去的若干采样点的线性组合预测当前和将来的采样点值。线性预测系数埽以通过使预测信号和实际信号之间的均方误差最小来唯一确定。

语音线性预测系数作为语音信号的一种特征参数，已经广泛应用于语音处理各个领域。

4、向置量化

向历高量量化（Vector Quantization,VQ）技术是20世纪W年代后期发展起来的一种数据压缩和编码技术。经过向量量化的特征向量也可以作为后面隐马尔可夫模型中的输入观察符号。

在标量量化中整个动态范围被分成若干个小区间，每个小区间有一个代表值，对于一个输入的标量信号，量化时落入小区间的值就用这个代表值[戈替。因为这时的信号量是一维的标量，所以称为标量量化。

向量量化的概念是用线性空间的观点，把标量改为一维的向量，对向量进行量化。和标量量化一样，向量量化是把向量空间分成若干个小区域，每个小区域寻找一个代表向量，量化时落入小区域迟烂祥的向量就用这个代表向量代替。

向量量化的基本原理是将若干个标量数据组成一个向量（或者是从一帧语音数据中提取的特征向量）在多维空间给予整体量化，从而可以在信息量损失较小的情况下压缩数据量。

语音识别

1、模板（template）匹配法

在训练阶段，用户将词汇表中的每一个词依次说一遍，并且将其特征向量作为模板存入模板库。在识别阶段，将输入语音的特征向量序列，依次与模板库中的每个模板进行相似度比较，将相似度最高者作为识别结果输出。

2、随机模型法

随机模型法是目前语音识别研究的主流。其突出的代表是隐马尔可夫模型。语音信号在足够短的时间段上的信号特征近似于稳定，而总的过程可看成是依次相对稳定的某一特性过渡到另一特性。隐马尔可夫模型则用概率统计的方法来描述这样一种时变的过程。

3、概率语法分析法

这种方法是用于大长度范围的连续语音识别。语音学家通过研究不同的语音语谱图及其变化发现，虽然不同的人说同一些语音时，相应的语谱及其变化有种种差异，但是总有一些共同的特点足以使他们区别于其他语音，也即语音学家提出的“区别性特征”。

另一方面，人类的语言要受词法、语法、语义等约束，人在识别语音的过程中充分应用了这些约束以及对话环境的有关信息。

于是，将语音识别专家提出的“区别性特征”与来自构词、句法、语义等语用约束相互结合，就可以构成一个“自底向上”或“自顶向下”的交互作用的知识系统，不同层次的知识可以用若干规则来描述。

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语音识别技术的基本方法

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。 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。

通常认为常用语言中有有限个不同的语音基元，而且可以通过其语音信号的频域或时域特性来区分。这样该方法分为两步实现：

第一步，分段和标号

把语音信号按时间分成离散的段，每段对应一个或几个语音基元的声学特性。然后根据相应声衡早学特性对每个分段给出相近的语音标号

第二步，得到词序列

根据第一步所得语音标号序列得到一个语音基元网格，从词典得到有效的词序列，也可结合句子的文法和语义同时进行。 模板匹配的方法发展比较成熟，目前已达到了实用阶段。在模板匹配方法中，要经过四个步骤：特征提取、模板训练、模板分类、判决。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。

1、动态时间规整(DTW)

语音信号的端点检测是进行语音识别中的一个基本步骤，它是特征训练和识别的基础。所谓端点检测就是在语音信号中的各种段落(如音素、音节、词素)的始点和终点的位置，从语音信号中排除无声段。在早期，进行端点检测的主要依据是能量、振幅和过零率。但效果往往不明显。60年代日本学者Itakura提出了动态时间规整算法(DTW：DynamicTimeWarping)。算法的思想就是把未知量均匀的升长或缩短,直到与参考模式的长度一致。在这一过程中，未知单词的时间轴要不均匀地扭曲或弯折，以使其特征与模型特征对正。

2、隐马尔可夫法(HMM)

隐马尔可夫法(HMM)是70年代引入语音识别理论的，它的出现使得自然语音识别系统取得了实质性的突破。HMM方法现已成为语音识别的主流技术，目前大多数大词汇量、连续语音的非特定人语音识别系统都是基于HMM模型的。HMM是对语音信号的时间序列结构建立统计模型，将之看作一个数学上的双重随机过程：一个是用具有有限状态数的Markov链来模拟语音信号统计特性变化的隐含的随机过程，另一个是与Markov链的每一个状态相关联的观测序列的随机过程。前者通过后者表现出来，但前者的具体参数是不可测的。人的言语过程实际上就是一个双重随机过程，语音信号本身是一个可观测的时变序列，是由大脑根据语法知识和言语需要(不可观测的状态)发出的音素的参数流。可见HMM合理地模仿了这一过程，很好地描述了语音信号的整体非平稳性和局部平稳性,是较为理想的一种语音模型。

3、矢量量化(VQ)

矢量量化(VectorQuantization)是一种重要的信号压缩方法。与HMM相比,矢量量化主要适用于小词汇量、孤立词的语音识别中。其过程是：将语音信号波形的k个样点的每一帧，或有k个参数的每一参数帧，构成k维空间中的一个矢量，然后对矢量进行量化。量化时，将k维无限空间划分为M个区域边界，然后将输入矢量与这些边界进行比较，并被量化为“距离”最小的区域边界的中心矢量值。矢量量化器的设计就是从大量信号样本中训练出好的码书，从实际效果出发寻找到好的失真测度定义公式，设计出最佳的矢量量化系统，用最少的搜索和计算失真的运算量，实现最大可能的平均信噪比。

核心思想可以这样理解：如果一个码书是为某一特定的信源而优化设计的，毕局那么由这一信息源产生的信号与该码书的平均量化失真就应小于其他信息的信号与该码书的平均量化失真，也就是说编码器本身存在区分能力。

在实际的应用过程中，人们还研究了多种降低复杂度的方法，这些方法大手拦让致可以分为两类：无记忆的矢量量化和有记忆的矢量量化。无记忆的矢量量化包括树形搜索的矢量量化和多级矢量量化。 利用人工神经网络的方法是80年代末期提出的一种新的语音识别方法。人工神经网络(ANN)本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经活动的原理，具有自适应性、并行性、鲁棒性、容错性和学习特性，其强的分类能力和输入-输出映射能力在语音识别中都很有吸引力。但由于存在训练、识别时间太长的缺点，目前仍处于实验探索阶段。

由于ANN不能很好的描述语音信号的时间动态特性，所以常把ANN与传统识别方法结合，分别利用各自优点来进行语音识别。

语音识别的原理是什么？

目前，主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术。典型的基于统计模式识别方法的 语音识别系统由以下几个基本模块所构成

信号处理及特征提取模块。该模块的主要任务是从输入信号中提取特征，供声学模型处理。同时，它一般也包括了一些信号处理技术，以尽可能降低环境噪声、信道、说话人等因素对特征造成的影响。 统计声学模型。典型系统多采用基于一阶隐马尔科夫模型进行建模。 发音词典。发音词典包含系统所能处理的词汇集及其发音。发音词典实际提供了声学模型建模单元与语言模型建搏历模单元间的映射。 语言模型。语言模型对系统所针对的语言进行建模。理型嫌论上，包括正则语言，上下文无关文法在内的各种语言模型都可以作为语言模型，但目前各种系统普遍采用的还是基于统计的N元文法及其变体。 解码器。解码器是语音识别系统的核心之一，其任务是对输入的信号，根据声学、语言模型及词典，寻找能够以最大概率输出该信号的词串。 从数学角度可以更加清楚的了解上述模块之间的关系。首先，统计语音识别的最基本问题是，给定输入信号或特征序列，符号集（词典），求解符号串使得：

W = argmaxP(W | O) 通过贝叶斯公式，上式可以改写为

由于对于确定的输入串O，P(O)是确定的，因此省略它并不会影响上式的最终结果，因此，一般来说语音识别所讨论的问题可以用下面的公式来表示，可以将它称为语音识别的基本公式。 W = argmaxP(O | W)P(W)

从这个角度来看，信号处理模块提供了对输入信号的预处理，也就是说，提供了从采集的语音信号(记为S)到 特征序列O的映射。而声学模型本身定义了一些更具推广性的声学建模单元，并且提供了在给定输入特征下，估计P(O | uk)的方法。

为了将声学模型建模单元串映射到符号集，就需要发音词典发挥作用。它实际上定义了映射的映射。为了表示方便，也可以定义一个由到U的全集的笛卡尔积，而发音词典则是这个笛卡尔积的一个子集。并且有：

最后，语言模型则提供了P(W)。这样，基本公式就可以更加具体的写成：

对于解码器来说，就是要在由,,ui以及时间标度t张成的搜索空间中，找到上式所指明的W。

语音识别是一门交叉学科，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。

与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。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卜银手的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。

什么是自动语音识别功能？

自动语音识别功能ASR(Automatic Speech Recognition)即语音识别技术，是指将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的伍袜文字信息，从而识别说话轮橘宽人的语音指令以及文字内容的技术。如果用户在IVR语音流程中设置了产品查询，而用户的产品种类可能有十几种，如果只是设置按键确认的方式的话，来电者要听很久才知道按什么键才可以查找自己要查询的产品，很容易让人没有耐性听下去。有了语音识别功能，来电者就可以不需要听产品提示，直接呼叫产品名称就可以了，系统会自动识别来电者所呼叫的语音，然后把来电者所需要的内容播放出来。无需来电者按键，更节省了来电者大量的查询时间，提升来电者对企业的满意度。语音识别功能还可应用于“腊亮语音查找联系人”。（上述内容仅适用于广东联通用户）

语音识别有哪些分类？

语音识别一般分为这四种：

1、离线语语音识别识别芯片，指令是固定的，提供功能要求给供应商即可，例如NRK10这款型号；

2.在线的语音识别芯片：像天猫精灵一样，有个词库云端；

3.声运知脊纹识别：固定的人声，其他人不可以，这种功能目前比较少人做；

4.非人旁渗声识别猛备：只要指令对，所有人都可以控制，常用的就是这种。

关于语言识别和语言识别可以用来做什么的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。