现
代
计
算
机
（
总
第
二
九
一
期
）
! " # $ % & ’ "! ( ) * + %
,--!."
研究与开发
语音识别技术研究进展
詹新明
1
,
黄南山
2
,
杨 灿
1
#$%
华南理工大学计算机科学与工程学院
!
广州
&$’()*
"
+,
华南理工大学软件学院
!
广州
&$*()*-
摘 要
：
关键词
：
语音识别
；
特征提取
；
语音模型
收稿日期
：
2008-04-15
修稿日期
：
2008-04-30
作者简介
：
詹新明
（
1978-
），
男
，
湖北浠水人
，
在读研究生
，
研究方向为多媒体通信
简单介绍了语音识别技术的发展历史和现状
，
阐述了语音识别系统的基本原理
，
对语音
识别的基本方法和识别过程进行了深入分析
，
尤其对
HMM
模型及其改进型作了详细
说明
，
探讨了语音识别技术发展过程中的难点问题
，
给出了相应对策
，
并对语音识别技
术的发展方向和前景作了展望
。
0
引 言
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程
把人类的语音信号转变为相应的文本或命令的技术
!
属于多维模式识别和智能计算机接口的范畴
#
其研究
目标是让计算机
$
听懂
%
人类口述的语言
!
这是人类自
计算机诞生以来梦寐以求的想法
&
随着计算机软硬件
和信息技术的飞速发展
!
这种想法更加明显
!
人们越
来越迫切要求摆脱键盘的束缚而代之以语音输入这
样便于使用的
’
自然的
’
人性化的输入方式
#
1
语音识别技术的发展历史和现状
语音识别起源于
+.
世纪
&.
年代
/0/0
贝尔实
验室的
/1234
系统
!
它第一次实现了
5*
个英文数字
的语音识别
!
这是语音识别研究工作的开端
#
5"&"
年
!
6,7,893:;<
和
=>?>@93:;<
采用数字计算机识 别英
文元音及孤立字
!
开始了计算机语音识别的研究工
作
#
(.
年代
!
计算机的应用推动了语音识别的发展
#
这时期的重要成果是提出了动态规划和线性预测分
析技术
(
AB
)!
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
&
C.
年代
!
语音识别领域取得了突破
&
AB
技术得到
进一步发展
!
动态时间归正技术
(
?07
)
基本成熟
!
特
别是提出了矢量量化
(
DE
)
和隐马尔可夫模型
(
FGG
)
理论
!
并实现了基于线性预测倒谱和
?07
技术的特
定人孤立语音识别系统
&
!*
年代
!
实验室语音识别研究产生了巨大突破
!
一方面各种连接词语音识别算法被开发
!
例如多级动
态规划语音识别算法
"
另一方面语音识别算法从模板
匹配技术转向基于统计模型技术
!
研究从微观转向宏
观
!
从统计的角度来建立最佳的语音识别系统
&
隐马
尔可夫模型
(
FGG
)
是其典型
!
能很好地描述语音信
号的时变性和平稳性
!
使大词汇量连续语音识别系统
的开发成为可能
!
并于
!*
年代中期在实践开发中成
功 应 用 了
FGG
模 型 和 人 工 神 经 网 络
(
/HH
)&
5"!!
年
IJ;K@1A<<
等用
DELFGG
方法实现
了
""C
个词汇的非特定人连续语音识别系统
MBFNHO
!
它在有
P
无文法限制的条件下识别率分别为
"(0
和
!+0
&
这是世界上第一个高性能的非特定人
’
大词汇量
’
连续语音识别系统
!
被认为是语音识别历
史上的一个里程碑
&
进入
".
年代以后
!
人工神经网络技术的应用成
为语音识别的一条新途径
!
它具有自适应性
’
并行
性
’
非线性
’
鲁棒性
’
容错性和学习特性
!
在结构和算
法上都显示出了很大的潜力
!
而且还在细化模型的设
计
’
参数提取和优化
!
以及系统的自适应技术上取得
了关键进展
&
语音识别技术进一步成熟
!
语音识别系
统从实验室走向实用
&
我国中科院自动化所研制的非特定人
’
连续语音
听写系统和汉语语音人机对话系统
!
其准确率和系
统响应率均可达
".0
以 上
&
国 外 的
NQG
’
/BBAR
’
GS0S8SA/
等公司也投入了汉语语音识别系统的开
发
&
NQG
公司于
5""C
年正式推出中文听写机系统
D;J D9;T<
!
该系统对新闻语音识别有较高的精度
!
是
趧趰
资源评论
卡卡孩
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