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 非算法，只能從業(yè)務流和原理上作解釋

語音識別原理

  回顧人類發(fā)展史，不難看出，隨著人的不斷進化，從最初通過手掌、肢體使用簡單工具、傳遞簡單信息，發(fā)展到控制發(fā)聲并通過耳朵接收，形成了一個以語音為載體的快速信息傳遞通道和收發(fā)閉環(huán)，成為人類間最自然、最重要的信息交互手段。聲波作為一種音頻信號，和視頻信號、無線電信號一樣是，非接觸方式的傳播，也是人類唯一可以不借助工具就可自由掌控的一種天然“無線”資源。要讓機器能夠聽見，首先要做的事情是我們需要將聲波輸入到計算機中。

信號處理，聲學特征提取

  我們都知道聲音信號是連續(xù)的模擬信號，要讓計算機處理首先要轉(zhuǎn)換成離散的數(shù)字信號，進行采樣處理。正常人聽覺的頻率范圍大約在20Hz~20KHz之間，為了保證音頻不失真影響識別，同時數(shù)據(jù)又不會太大，通常的采樣率為16KHz。

語音采樣

  在數(shù)字化的過程中，我們首先要判斷端頭，確定語音的開始和結(jié)束，然后要進行降噪和過濾處理（除了人聲之外，存在很多的噪音），保證讓計算機識別的是過濾后的語音信息。獲得了離散的數(shù)字信號之后，為了進一步的處理我們還需要對音頻信號 分幀。因為離散的信號單獨計算數(shù)據(jù)量太大了，按點去處理容易出現(xiàn)毛刺，同時從微觀上來看一段時間內(nèi)人的語音信號一般是比較平穩(wěn)的，稱為 短時平穩(wěn)性，所以會需要將語音信號分幀，便于處理。

   我們的每一個發(fā)音，稱為一個 音素，是語音中的最小單位，比如普通話發(fā)音中的元音，輔音。不同的發(fā)音變化是由于人口腔肌肉的變化導致的，這種口腔肌肉運動相對于語音頻率來說是非常緩慢的，所以我們?yōu)榱吮ＷC信號的短時平穩(wěn)性，分幀的長度應當小于一個音素的長度，當然也不能太小否則分幀沒有意義。

  通常一幀為20~50毫秒，同時幀與幀之間有交疊冗余，避免一幀的信號在兩個端頭被削弱了影響識別精度。常見的比如 幀長為25毫秒，兩幀之間交疊15毫秒，也就是說每隔25-15=10毫秒取一幀，幀移為10毫秒，分幀完成之后，信號處理部分算是完結(jié)了。

  隨后進行的就是整個過程中極為關(guān)鍵的特征提取。將原始波形進行識別并不能取得很好的識別效果，而需要進行頻域變換后提取的特征參數(shù)用于識別。常見的一種變換方法是提取MFCC特征，根據(jù)人耳的生理特性，把每一幀波形變成一個多維向量，可以簡單地理解為這個向量包含了這幀語音的內(nèi)容信息。

  實際應用中，這一步有很多細節(jié)，聲學特征也不止有MFCC這一種，具體這里不講，但是各種特征提取方法的核心目的都是統(tǒng)一的：盡量描述語音的根本特征，盡量對數(shù)據(jù)進行壓縮。

  比如下圖示例中，每一幀f1,f2,f3…轉(zhuǎn)換為了14維的特征向量，然后整個語音轉(zhuǎn)換為了14*N（N為幀數(shù)）的向量矩陣。

分幀示意圖

  一幀一幀的向量如果不太直觀，還可以用下圖的頻譜圖表示語音，每一列從左到右都是一個25毫秒的塊，相比于原始聲波，從這種數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律要容易得多。

發(fā)音Robert的頻譜圖

  不過頻譜圖主要用作語音研究，語音識別還是需要用一幀一幀的特征向量。

識別字符，組成文本

  特征提取完成之后，就進入了特征識別，字符生成環(huán)節(jié)。這部分的核心工作就是從 每一幀當中找出當前說的音素，再由多個音素組成單詞，再由單詞組成文本句子。 其中最難的當然是從每一幀中找出當前說的音素，因為我們每一幀是小于一個音素的，多個幀才能構(gòu)成一個音素，如果最開始就錯了則后續(xù)很難糾正。

 
怎么判斷每一個幀屬于哪個音素了？最容易實現(xiàn)的辦法就是概率，看哪個音素的概率最大，則這個幀就屬于哪個音素。那如果每一幀有多個音素的概率相同怎么辦，畢竟這是可能的，每個人口音、語速、語氣都不同，人也很難聽清楚你說的到底是Hello還是Hallo。而我們語音識別的文本結(jié)果只有一個，不可能還讓人參與選擇進行糾正。

  這時候多個音素組成單詞的統(tǒng)計決策，單詞組成文本的統(tǒng)計決策就發(fā)揮了作用，它們也是同樣的基于概率：音素概率相同的情況下，再比較組成單詞的概率，單詞組成之后再比較句子的概率。

  比如以上那個詞很有可能是「HHHEE_LL_LLLOOO」。但它同時認為我說的也可能是「HHHUU_LL_LLLOOO」，或者甚至是「AAAUU_LL_LLLOOO」。我們可以遵循一些步驟來整理這個輸出。首先，我們將用單個字符替換任何重復的字符：

  · HHHEE_LL_LLLOOO 變?yōu)?HE_L_LO· HHHUU_LL_LLLOOO 變?yōu)?HU_L_LO· AAAUU_LL_LLLOOO 變?yōu)?AU_L_LO

  然后，我們將刪除所有空白：

  · HE_L_LO 變?yōu)?HELLO· HU_L_LO 變?yōu)?HULLO· AU_L_LO 變?yōu)?AULLO

  這讓我們得到三種可能的轉(zhuǎn)寫——「Hello」、「Hullo」和「Aullo」，最終根據(jù)單詞概率我們會發(fā)現(xiàn)Hello是最可能的，所以輸出Hello的文本。上面的例子很明確的描述怎么從幀到音素，再從音素到單詞，概率決定一切，那這些概率是怎么獲得的了？難道為了識別一種語言我們把人類幾千上百年說過的所有音素，單詞，句子都統(tǒng)計出來，然后再計算概率？傻子都知道這是不可能的，那怎么辦，這時我們就需要模型：

聲學模型

  發(fā)聲的基本音素狀態(tài)和概率，盡量獲得不同人、不同年紀、性別、口音、語速的發(fā)聲語料，同時盡量采集多種場景安靜的，嘈雜的，遠距離的發(fā)聲語料生成聲學模型。為了達到更好的效果，針對不同的語言，不同的方言會用不同的聲學模型，在提高精度的同時降低計算量。

語言模型

 
  單詞和語句的概率，使用大量的文本訓練出來。如果模型中只有兩句話“今天星期一”和“明天星期二”，那我們就只能識別出這兩句，而我們想要識別更多，只需要涵蓋足夠的語料就行，不過隨之而來的就是模型增大，計算量增大。所以我們實際應用中的模型通常是限定應用域的，同比如智能家居的，導航的，智能音箱的，個人助理的，醫(yī)療的等等，降低計算量的同時還能提高精度，

詞匯模型

  針對語言模型的補充，語言詞典和不同的發(fā)音標注。比如定期更新的地名，人名，歌曲名稱，熱詞，某些領(lǐng)域的特殊詞匯等等。

  

  語言模型和聲學模型可以說是語音識別中最重要的兩個部分，語音識別中一個很重要的工作就是訓練模型，有不識別的句子我們就加進去重新訓練。不過我們在訓練和計算概率時會發(fā)現(xiàn)一個問題，假設(shè)某條句子S出現(xiàn)的概率為P(S)，其中單詞序列為W1,W2,W3 …, Wn

  P(S) = P(W1,W2,W3 …, Wn) 展開為每個詞出現(xiàn)的條件概率相乘= P(W1)·P(W2|W1)·P(W3|W1,W2)···P(Wn|W1,W2,W3 …, Wn-1)

  從計算上看第一個詞的條件概率P(W1)很好計算，第二個詞P(W2|W1)在已知第一個詞的情況下，還不太麻煩，第三個詞開始變得很難了，因為涉及到三個變量W1,W2,W3，每一個詞都可能是一種語言字典的大小，到了Wn基本無法估計了，計算量太大了。

  這時我們有很多簡化但是有效的方法進行計算，比如說HMM隱馬爾科夫模型Hidden Markov Model。

隱馬爾科夫模型基于了兩個最大的假設(shè)：一是內(nèi)部狀態(tài)的轉(zhuǎn)移只與上一狀態(tài)有關(guān)，另一是輸出值只與當前狀態(tài)（或當前的狀態(tài)轉(zhuǎn)移）有關(guān)。就把問題簡化了，

  也就是說一個句子中某個單詞序列出現(xiàn)的概率只和前面的一個單詞有關(guān)，這樣計算量就被大大簡化了。

  P(S) = P(W1)·P(W2|W1)·P(W3|W2)···P(Wn|Wn-1)

  如上圖示例，基于隱馬爾科夫算法生成語言模型。我們只要按照實際要求構(gòu)造出對應的模型，模型中涵蓋足夠的語料，就能解決各種語音識別問題。

  語音識別過程其實就是在模型的狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)中搜索一條最佳路徑，語音對應這條路徑的概率最大，這稱之為“解碼”。路徑搜索的算法是一種動態(tài)規(guī)劃剪枝的算法，稱之為Viterbi算法，用于尋找全局最優(yōu)路徑。

  如此一來整個語音識別的流程就很清晰了，再來回顧以下整個步驟：

信號處理：模數(shù)轉(zhuǎn)換，識別端頭，降噪等等。信號表征：信號分幀，特征提取，向量化等等。模式識別：尋找最優(yōu)概率路徑，聲學模型識別音素，詞匯模型和語言模型識別單詞和句子。ASR語音識別模型

  最后將語音識別成文本。

  

JimmyChen：語音交互（一）—— 語音識別JimmyChen：智能語音專題（三）：泛語音識別