語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展

本文中，小編將對(duì)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)予以介紹，如果你想對(duì)它的詳細(xì)情況有所認(rèn)識(shí)，或者想要增進(jìn)對(duì)它的了解程度，不妨請(qǐng)看以下內(nèi)容哦。

一、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展

(一)國(guó)外研究

從開(kāi)始研究語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)至今，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)有半個(gè)多世紀(jì)的歷史。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)研究的開(kāi)端，是Davis等人研究的Audry系統(tǒng)，它是當(dāng)時(shí)第一個(gè)可以獲取幾個(gè)英文字母的系統(tǒng)。到了20世紀(jì)60年代，伴隨計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)也得以進(jìn)步，動(dòng)態(tài)規(guī)劃和線性預(yù)測(cè)分析技術(shù)解決了語(yǔ)音識(shí)別中最為重要的問(wèn)題——語(yǔ)音信號(hào)產(chǎn)生的模型問(wèn)題;70年代，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)有了重大突破，動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整技術(shù)(DTW)基本成熟，使語(yǔ)音變得可以等長(zhǎng)，另外，矢量量化(VQ)和隱馬爾科夫模型理論(HMM)也不斷完善，為之后語(yǔ)音識(shí)別的發(fā)展做了鋪墊;80年代對(duì)語(yǔ)音識(shí)別的研究更為徹底，各種語(yǔ)音識(shí)別算法被提出，其中的突出成就包括HMM模型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN);進(jìn)入90年代后，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)開(kāi)始應(yīng)用于全球市場(chǎng)，許多著名科技互聯(lián)網(wǎng)公司， 如IBM，Apple等，都為語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的開(kāi)發(fā)和研究投入巨資;到了 21 世紀(jì)，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)研究重點(diǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)榧磁d口語(yǔ)和自然對(duì)話以及多種語(yǔ)種的同聲翻譯。

(二)國(guó)內(nèi)研究

國(guó)內(nèi)關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的研究與探索從20 世紀(jì)80 年代開(kāi)始，取得了許多成果并且發(fā)展飛速。例如：清華大學(xué)研發(fā)的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)以1183 個(gè)單音節(jié)作為識(shí)別基元，并對(duì)其音節(jié)進(jìn)行分解，最后進(jìn)行識(shí)別，使三字詞和四字詞的準(zhǔn)確率高達(dá)98%;中科院采用連續(xù)密度的HMM，整個(gè)系統(tǒng)的識(shí)別率達(dá)到89.5%，聲調(diào)和詞語(yǔ)的識(shí)別率分別是 99.5%和95%。目 前，我國(guó)的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)和國(guó)際上的超級(jí)大國(guó)實(shí)力相當(dāng)， 其綜合錯(cuò)誤率可控制在10%以內(nèi)。

清華大學(xué)電子工程系語(yǔ)音技術(shù)與專用芯片設(shè)計(jì)課題組，研發(fā)的非特定人漢語(yǔ)數(shù)碼串連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別精度，達(dá)到94.8%(不定長(zhǎng)數(shù)字串)和96.8%(定長(zhǎng)數(shù)字串)。在有5%的拒識(shí)率情況下，系統(tǒng)識(shí)別率可以達(dá)到96.9%(不定長(zhǎng)數(shù)字串)和98.7%(定長(zhǎng)數(shù)字串)，這是目前國(guó)際最好的識(shí)別結(jié)果之一，其性能已經(jīng)接近實(shí)用水平。研發(fā)的5000詞郵包校核非特定人連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率達(dá)到98.73%，前三選識(shí)別率達(dá)99.96%;并且可以識(shí)別普通話與四川話兩種語(yǔ)言，達(dá)到實(shí)用要求。

中科院自動(dòng)化所及其所屬模式科技(Pattek)公司2002年發(fā)布了他們共同推出的面向不同計(jì)算平臺(tái)和應(yīng)用的“天語(yǔ)”中文語(yǔ)音系列產(chǎn)品——PattekASR，結(jié)束了中文語(yǔ)音識(shí)別產(chǎn)品自1998年以來(lái)一直由國(guó)外公司壟斷的歷史。

2018年，科大訊飛提出深度全序列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DFCNN)，使用大量的卷積直接對(duì)整句語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行建模。同年，阿里提出LFR-DFSMN模型，將低幀率算法和DFSMN算法進(jìn)行融合，語(yǔ)音識(shí)別錯(cuò)誤率相比上一代技術(shù)降低20%，解碼速度提升3倍。2019年，百度提出了流式多級(jí)的截?cái)嘧⒁饬δＰ蚐MLTA，該模型在LSTM和CTC的基礎(chǔ)上引入了注意力機(jī)制來(lái)獲取更大范圍和更有層次的上下文信息。在線語(yǔ)音識(shí)別率上，該模型比百度上一代DeepPeak2模型提升相對(duì)15%的性能。 2021年，科大訊飛提出“語(yǔ)音識(shí)別方法及系統(tǒng)”專利，通過(guò)“靜態(tài)+動(dòng)態(tài)”網(wǎng)絡(luò)空間實(shí)時(shí)融合路徑解碼尋優(yōu)算法解決了面向多領(lǐng)域、多用戶、多場(chǎng)景下識(shí)別效果差、反應(yīng)速度慢、系統(tǒng)構(gòu)建時(shí)間長(zhǎng)等技術(shù)問(wèn)題，顯著地提升了語(yǔ)音識(shí)別效果。

二、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的挑戰(zhàn)

1.噪音干擾：現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的噪音是影響語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確性的重要因素。許多語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)在安靜的環(huán)境下表現(xiàn)良好，但在嘈雜環(huán)境中性能下降嚴(yán)重。為解決這個(gè)問(wèn)題，研究人員正嘗試開(kāi)發(fā)出更具魯棒性的語(yǔ)音識(shí)別算法，以提高在嘈雜環(huán)境中的性能。

2.口音和語(yǔ)速差異：不同地區(qū)的人有不同的口音和語(yǔ)速，這增加了語(yǔ)音識(shí)別的難度。系統(tǒng)需要對(duì)各種口音和語(yǔ)速進(jìn)行訓(xùn)練，以保證對(duì)不同用戶的語(yǔ)音都能進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別。此外，一些研究人員正嘗試?yán)脽o(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)提高語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的性能。

3.隱私和安全：隨著語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的廣泛應(yīng)用，隱私保護(hù)問(wèn)題變得越來(lái)越重要。用戶擔(dān)心他們的語(yǔ)音數(shù)據(jù)會(huì)被濫用或泄露，因此需要有效的隱私保護(hù)策略來(lái)消除用戶的顧慮。

三、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的機(jī)遇

1.智能助手：語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)是智能助手的的關(guān)鍵技術(shù)之一。智能助手能夠理解用戶的聲音指令，并執(zhí)行相應(yīng)的操作，如播放音樂(lè)、發(fā)送信息、查詢天氣等。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，智能助手的應(yīng)用場(chǎng)景也將越來(lái)越廣泛。

2.智能家居：語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)還可以應(yīng)用于智能家居領(lǐng)域，例如智能音響、智能電視等。用戶可以通過(guò)語(yǔ)音指令控制家電的開(kāi)關(guān)、調(diào)節(jié)音量等。這種技術(shù)為用戶提供了更加便利的生活方式，同時(shí)也為智能家居產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了新的發(fā)展機(jī)遇。

3.醫(yī)療領(lǐng)域：在醫(yī)療領(lǐng)域，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)被廣泛應(yīng)用于疾病診斷、藥物推薦等。醫(yī)生可以通過(guò)語(yǔ)音輸入患者的癥狀和病史，從而更準(zhǔn)確地診斷病情并開(kāi)具處方。此外，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)還可以用于遠(yuǎn)程醫(yī)療和健康監(jiān)測(cè)等方面，為醫(yī)療行業(yè)帶來(lái)了新的發(fā)展機(jī)遇。

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