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语音识别系统国内外研究现状和发展趋势
语音识别的
研究
工作可以追溯到20世纪50年代AT&T贝尔实验室的Audry
系统
,它是第一个可以识别十个
英文
数字的语音识别系统。 但真正取得实质性进展,并将其作为一个重要的课题开展研究则是在60年代末70年代初。这首先是因为
计算机
技术的发展为语音识别的实现提供了硬件和
软件
的可能,更重要的是语音信号线性预测编码(LPC)技术和动态时间规整(DTW)技术的提出,有效的解决了语音信号的特征提取和不等长匹配问题。这一时期的语音识别主要基于模板匹配原理,研究的领域局限在特定人,小词汇表的孤立词识别,实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立词语音识别系统;同时提出了矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模型(HMM)理论。 随着应用领域的扩大,小词汇表、特定人、孤立词等这些对语音识别的约束条件需要放宽,与此同时也带来了许多新的问题:第一,词汇表的扩大使得模板的选取和建立发生困难;第二,连续语音中,各个音素、音节以及词之间没有明显的边界,各个发音单位存在受上下文强烈影响的协同发音(Co-articulation)现象[3];第三,非特定人识别时,不同的人说相同的话相应的声学特征有很大的差异,即使相同的人在不同的时间、生理、心理状态下,说同样内容的话也会有很大的差异;第四,识别的语音中有背景噪声或其他干扰。因此原有的模板匹配方法已不再适用。实验室语音识别研究的巨大突破产生于20世纪80年代末:人们终于在实验室突破了大词汇量、连续语音和非特定人这三大障碍,第一次把这三个特性都集成在一个系统中,比较典型的是由李开复主持开发的,卡耐基梅隆大学(Carnegie Mellon University)的Sphinx系统,它是第一个高性能的非特定人、大词汇量连续语音识别系统。这一时期,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 Bell实验室Rabiner等科学家的努力,他们把原本艰涩的HMM纯
数学
模型工程化,从而为更多研究者了解和认识,从而使统计方法成为了语音识别技术的主流。统计方法将研究者的视线从微观转向宏观,不再刻意追求语音特征的细化,而是更多地从整体平均(统计)的角度来建立最佳的语音识别系统。在声学模型方面,以Markov链为基础的语音序列建模方法HMM(隐式Markov链)比较有效地解决了语音信号短时稳定、长时时变的特性,并且能根据一些基本建模单元构造成连续语音的句子模型,达到了比较高的建模精度和建模灵活性。在语言层面上,通过统计真实大规模语料的词之间同现概率即N元统计模型来区分识别带来的模糊音和同音词。另外,人工神经网络方法、基于文法规则的语言处理机制等也在语音识别中得到了应用。 6635
20世纪90年代前期,许多著名的大公司如IBM、苹果、AT&T和NTT都对语音识别系统的实用化研究投以巨资。语音识别技术有一个很好的评估机制,那就是识别的准确率,而这项指标在20世纪90年代中后期实验室研究中得到了不断的提高。比较有代表性的系统有:IBM公司推出的ViaVoice和DragonSystem公司的NaturallySpeaking,Nuance公司的NuanceVoicePlatform语音平台,Microsoft的Whisper,Sun的VoiceTone等。其中IBM公司于1997年开发出汉语ViaVoice语音识别系统,次年又开发出可以识别上海话、广东话和四川话等地方口音的语音识别系统ViaVoice'98。它带有一个32,000词的基本词汇表,可以扩展到65,000词,还包括办公常用词条,具有“纠错机制”,其平均识别率可以达到95%。该系统对
新闻
语音识别具有较高的精度,是目前具有代表性的汉语连续语音识别系统。
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