機(jī)器視覺系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和搭建

　　語音識(shí)別的意思是將人說話的內(nèi)容和意思轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可讀的輸入，例如按鍵、二進(jìn)制編碼或者字符序列等。與說話人的識(shí)別不同，后者主要是識(shí)別和確認(rèn)發(fā)出語音的人而非其中所包含的內(nèi)容。語音識(shí)別的目的就是讓機(jī)器聽懂人類口述的語言，包括了兩方面的含義：第一是逐字逐句聽懂而不是轉(zhuǎn)化成書面的語言文字；第二是對(duì)口述語言中所包含的命令或請(qǐng)求加以領(lǐng)會(huì)，做出正確回應(yīng)，而不僅僅只是拘泥于所有詞匯的正確轉(zhuǎn)換。

　　自從1952年，AT&TBell實(shí)驗(yàn)室的Davis等人研制了第一個(gè)可十個(gè)英文數(shù)字的特定人語音增強(qiáng)系統(tǒng)一Audry系統(tǒng)1956年，美國普林斯頓大學(xué)RCA實(shí)驗(yàn)室的Olson和Belar等人研制出能10個(gè)單音節(jié)詞的系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用帶通濾波器組獲得的頻譜參數(shù)作為語音增強(qiáng)特征。1959年，F(xiàn)ry和Denes等人嘗試構(gòu)建音素器來4個(gè)元音和9個(gè)輔音，并采用頻譜分析和模式匹配進(jìn)行決策。這就大大提高了語音識(shí)別的效率和準(zhǔn)確度。從此計(jì)算機(jī)語音識(shí)別的受到了各國科研人員的重視并開始進(jìn)入語音識(shí)別的研究。60年代，蘇聯(lián)的MaTIn等提出了語音結(jié)束點(diǎn)的端點(diǎn)檢測，使語音識(shí)別水平明顯上升；Vintsyuk提出了動(dòng)態(tài)編程，這一提法在以后的識(shí)別中不可或缺。60年代末、70年代初的重要成果是提出了信號(hào)線性預(yù)測編碼（LPC）技術(shù)和動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（DTW）技術(shù)，有效地解決了語音信號(hào)的特征提取和不等長語音匹配問題；同時(shí)提出了矢量量化（VQ）和隱馬爾可夫模型（HMM）理論。語音識(shí)別技術(shù)與語音合成技術(shù)結(jié)合使人們能夠擺脫鍵盤的束縛，取而代之的是以語音輸入這樣便于使用的、自然的、人性化的輸入方式，它正逐步成為信息技術(shù)中人機(jī)接口的關(guān)鍵技術(shù)。

　　一：語音識(shí)別技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀-語音識(shí)別系統(tǒng)的分類

　　語音識(shí)別系統(tǒng)可以根據(jù)對(duì)輸入語音的限制加以分類。如果從說話者與識(shí)別系統(tǒng)的相關(guān)性考慮，可以將識(shí)別系統(tǒng)分為三類：

　　（1）特定人語音識(shí)別系統(tǒng)。僅考慮對(duì)于專人的話音進(jìn)行識(shí)別。

　　（2）非特定人語音系統(tǒng)。識(shí)別的語音與人無關(guān)，通常要用大量不同人的語音數(shù)據(jù)庫對(duì)識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行學(xué)習(xí)。

　　（3）多人的識(shí)別系統(tǒng)。通常能識(shí)別一組人的語音，或者成為特定組語音識(shí)別系統(tǒng)，該系統(tǒng)僅要求對(duì)要識(shí)別的那組人的語音進(jìn)行訓(xùn)練。

　　如果從說話的方式考慮，也可以將識(shí)別系統(tǒng)分為三類：

　?。?）孤立詞語音識(shí)別系統(tǒng)。孤立詞識(shí)別系統(tǒng)要求輸入每個(gè)詞后要停頓。

　　（2）連接詞語音識(shí)別系統(tǒng)。連接詞輸入系統(tǒng)要求對(duì)每個(gè)詞都清楚發(fā)音，一些連音現(xiàn)象開始出現(xiàn)。

　?。?）連續(xù)語音識(shí)別系統(tǒng)。連續(xù)語音輸入是自然流利的連續(xù)語音輸入，大量連音和變音會(huì)出現(xiàn)。

　　如果從識(shí)別系統(tǒng)的詞匯量大小考慮，也可以將識(shí)別系統(tǒng)分為三類：

　　（1）小詞匯量語音識(shí)別系統(tǒng)。通常包括幾十個(gè)詞的語音識(shí)別系統(tǒng)。

　?。?）中等詞匯量的語音識(shí)別系統(tǒng)。通常包括幾百個(gè)詞到上千個(gè)詞的識(shí)別系統(tǒng)。

　?。?）大詞匯量語音識(shí)別系統(tǒng)。通常包括幾千到幾萬個(gè)詞的語音識(shí)別系統(tǒng)。隨著計(jì)算機(jī)與數(shù)字信號(hào)處理器運(yùn)算能力以及識(shí)別系統(tǒng)精度的提高，識(shí)別系統(tǒng)根據(jù)詞匯量大小進(jìn)行分類也不斷進(jìn)行變化。目前是中等詞匯量的識(shí)別系統(tǒng)，將來可能就是小詞匯量的語音識(shí)別系統(tǒng)。這些不同的限制也確定了語音識(shí)別系統(tǒng)的困難度。

　　二：語音識(shí)別技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀-語音識(shí)別的方法匯總分析

　　目前具有代表性的語音識(shí)別方法主要有動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整技術(shù)（DTW）、隱馬爾可夫模型（HMM）、矢量量化（VQ）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、支持向量機(jī)（SVM）等方法。

　　動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法（Dynamic TIme Warping，DTW）是在非特定人語音識(shí)別中一種簡單有效的方法，該算法基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的思想，解決了發(fā)音長短不一的模板匹配問題，是語音識(shí)別技術(shù)中出現(xiàn)較早、較常用的一種算法。在應(yīng)用DTW算法進(jìn)行語音識(shí)別時(shí)，就是將已經(jīng)預(yù)處理和分幀過的語音測試信號(hào)和參考語音模板進(jìn)行比較以獲取他們之間的相似度，按照某種距離測度得出兩模板間的相似程度并選擇最佳路徑。

　　隱馬爾可夫模型（HMM）是語音信號(hào)處理中的一種統(tǒng)計(jì)模型，是由Markov鏈演變來的，所以它是基于參數(shù)模型的統(tǒng)計(jì)識(shí)別方法。由于其模式庫是通過反復(fù)訓(xùn)練形成的與訓(xùn)練輸出信號(hào)吻合概率最大的最佳模型參數(shù)而不是預(yù)先儲(chǔ)存好的模式樣本，且其識(shí)別過程中運(yùn)用待識(shí)別語音序列與HMM參數(shù)之間的似然概率達(dá)到最大值所對(duì)應(yīng)的最佳狀態(tài)序列作為識(shí)別輸出，因此是較理想的語音識(shí)別模型。

　　矢量量化（Vector QuanTIzaTIon）是一種重要的信號(hào)壓縮方法。與HMM相比，矢量量化主要適用于小詞匯量、孤立詞的語音識(shí)別中。其過程是將若干個(gè)語音信號(hào)波形或特征參數(shù)的標(biāo)量數(shù)據(jù)組成一個(gè)矢量在多維空間進(jìn)行整體量化。把矢量空間分成若干個(gè)小區(qū)域，每個(gè)小區(qū)域?qū)ふ乙粋€(gè)代表矢量，量化時(shí)落入小區(qū)域的矢量就用這個(gè)代表矢量代替。矢量量化器的設(shè)計(jì)就是從大量信號(hào)樣本中訓(xùn)練出好的碼書，從實(shí)際效果出發(fā)尋找到好的失真測度定義公式，設(shè)計(jì)出最佳的矢量量化系統(tǒng)，用最少的搜索和計(jì)算失真的運(yùn)算量實(shí)現(xiàn)最大可能的平均信噪比。

　　在實(shí)際的應(yīng)用過程中，人們還研究了多種降低復(fù)雜度的方法，包括無記憶的矢量量化、有記憶的矢量量化和模糊矢量量化方法。

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是20世紀(jì)80年代末期提出的一種新的語音識(shí)別方法。其本質(zhì)上是一個(gè)自適應(yīng)非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，模擬了人類神經(jīng)活動(dòng)的原理，具有自適應(yīng)性、并行性、魯棒性、容錯(cuò)性和學(xué)習(xí)特性，其強(qiáng)大的分類能力和輸入—輸出映射能力在語音識(shí)別中都很有吸引力。其方法是模擬人腦思維機(jī)制的工程模型，它與HMM正好相反，其分類決策能力和對(duì)不確定信息的描述能力得到舉世公認(rèn)，但它對(duì)動(dòng)態(tài)時(shí)間信號(hào)的描述能力尚不盡如人意，通常MLP分類器只能解決靜態(tài)模式分類問題，并不涉及時(shí)間序列的處理。盡管學(xué)者們提出了許多含反饋的結(jié)構(gòu)，但它們?nèi)圆蛔阋钥坍嬛T如語音信號(hào)這種時(shí)間序列的動(dòng)態(tài)特性。由于ANN不能很好地描述語音信號(hào)的時(shí)間動(dòng)態(tài)特性，所以常把ANN與傳統(tǒng)識(shí)別方法結(jié)合，分別利用各自優(yōu)點(diǎn)來進(jìn)行語音識(shí)別而克服HMM和ANN各自的缺點(diǎn)。近年來結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隱含馬爾可夫模型的識(shí)別算法研究取得了顯著進(jìn)展，其識(shí)別率已經(jīng)接近隱含馬爾可夫模型的識(shí)別系統(tǒng)，進(jìn)一步提高了語音識(shí)別的魯棒性和準(zhǔn)確率。

　　支持向量機(jī)（Support vector machine）是應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的一種新的學(xué)習(xí)機(jī)模型，采用結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理（Structural Risk Minimization，SRM），有效克服了傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化方法的缺點(diǎn)。兼顧訓(xùn)練誤差和泛化能力，在解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別方面有許多優(yōu)越的性能，已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用到模式識(shí)別領(lǐng)域。

　　三：語音識(shí)別技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀-國外研究

　　語音識(shí)別的研究工作可以追溯到20世紀(jì)50年代AT&T貝爾實(shí)驗(yàn)室的Audry系統(tǒng)，它是第一個(gè)可以識(shí)別十個(gè)英文數(shù)字的語音識(shí)別系統(tǒng)。

　　但真正取得實(shí)質(zhì)性進(jìn)展，并將其作為一個(gè)重要的課題開展研究則是在60年代末70年代初。這首先是因?yàn)橛?jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展為語音識(shí)別的實(shí)現(xiàn)提供了硬件和軟件的可能，更重要的是語音信號(hào)線性預(yù)測編碼（LPC）技術(shù)和動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（DTW）技術(shù)的提出，有效的解決了語音信號(hào)的特征提取和不等長匹配問題。這一時(shí)期的語音識(shí)別主要基于模板匹配原理，研究的領(lǐng)域局限在特定人，小詞匯表的孤立詞識(shí)別，實(shí)現(xiàn)了基于線性預(yù)測倒譜和DTW技術(shù)的特定人孤立詞語音識(shí)別系統(tǒng)；同時(shí)提出了矢量量化（VQ）和隱馬爾可夫模型（HMM）理論。

　　隨著應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)大，小詞匯表、特定人、孤立詞等這些對(duì)語音識(shí)別的約束條件需要放寬，與此同時(shí)也帶來了許多新的問題：第一，詞匯表的擴(kuò)大使得模板的選取和建立發(fā)生困難；第二，連續(xù)語音中，各個(gè)音素、音節(jié)以及詞之間沒有明顯的邊界，各個(gè)發(fā)音單位存在受上下文強(qiáng)烈影響的協(xié)同發(fā)音（Co-articulation）現(xiàn)象；第三，非特定人識(shí)別時(shí)，不同的人說相同的話相應(yīng)的聲學(xué)特征有很大的差異，即使相同的人在不同的時(shí)間、生理、心理狀態(tài)下，說同樣內(nèi)容的話也會(huì)有很大的差異；第四，識(shí)別的語音中有背景噪聲或其他干擾。因此原有的模板匹配方法已不再適用。

　　實(shí)驗(yàn)室語音識(shí)別研究的巨大突破產(chǎn)生于20世紀(jì)80年代末：人們終于在實(shí)驗(yàn)室突破了大詞匯量、連續(xù)語音和非特定人這三大障礙，第一次把這三個(gè)特性都集成在一個(gè)系統(tǒng)中，比較典型的是卡耐基梅隆大學(xué)（CarnegieMellonUniversity）的Sphinx系統(tǒng)，它是第一個(gè)高性能的非特定人、大詞匯量連續(xù)語音識(shí)別系統(tǒng)。

　　這一時(shí)期，語音識(shí)別研究進(jìn)一步走向深入，其顯著特征是HMM模型和人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)（ANN）在語音識(shí)別中的成功應(yīng)用。HMM模型的廣泛應(yīng)用應(yīng)歸功于AT&TBell實(shí)驗(yàn)室Rabiner等科學(xué)家的努力，他們把原本艱澀的HMM純數(shù)學(xué)模型工程化，從而為更多研究者了解和認(rèn)識(shí)，從而使統(tǒng)計(jì)方法成為了語音識(shí)別技術(shù)的主流。

　　統(tǒng)計(jì)方法將研究者的視線從微觀轉(zhuǎn)向宏觀，不再刻意追求語音特征的細(xì)化，而是更多地從整體平均（統(tǒng)計(jì)）的角度來建立最佳的語音識(shí)別系統(tǒng)。在聲學(xué)模型方面，以Markov鏈為基礎(chǔ)的語音序列建模方法HMM（隱式Markov鏈）比較有效地解決了語音信號(hào)短時(shí)穩(wěn)定、長時(shí)時(shí)變的特性，并且能根據(jù)一些基本建模單元構(gòu)造成連續(xù)語音的句子模型，達(dá)到了比較高的建模精度和建模靈活性。在語言層面上，通過統(tǒng)計(jì)真實(shí)大規(guī)模語料的詞之間同現(xiàn)概率即N元統(tǒng)計(jì)模型來區(qū)分識(shí)別帶來的模糊音和同音詞。另外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、基于文法規(guī)則的語言處理機(jī)制等也在語音識(shí)別中得到了應(yīng)用。

　　20世紀(jì)90年代前期，許多著名的大公司如IBM、蘋果、AT&T和NTT都對(duì)語音識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)用化研究投以巨資。語音識(shí)別技術(shù)有一個(gè)很好的評(píng)估機(jī)制，那就是識(shí)別的準(zhǔn)確率，而這項(xiàng)指標(biāo)在20世紀(jì)90年代中后期實(shí)驗(yàn)室研究中得到了不斷的提高。比較有代表性的系統(tǒng)有：IBM公司推出的ViaVoice和DragonSystem公司的NaturallySpeaking，Nuance公司的NuanceVoicePlatform語音平臺(tái)，Microsoft的Whisper，Sun的VoiceTone等。

　　其中IBM公司于1997年開發(fā)出漢語ViaVoice語音識(shí)別系統(tǒng)，次年又開發(fā)出可以識(shí)別上海話、廣東話和四川話等地方口音的語音識(shí)別系統(tǒng)ViaVoice‘98。它帶有一個(gè)32，000詞的基本詞匯表，可以擴(kuò)展到65，000詞，還包括辦公常用詞條，具有“糾錯(cuò)機(jī)制”，其平均識(shí)別率可以達(dá)到95%。該系統(tǒng)對(duì)新聞?wù)Z音識(shí)別具有較高的精度，是目前具有代表性的漢語連續(xù)語音識(shí)別系統(tǒng)。

　　四：語音識(shí)別技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀-國內(nèi)研究

　　我國語音識(shí)別研究工作起步于五十年代，但近年來發(fā)展很快。研究水平也從實(shí)驗(yàn)室逐步走向?qū)嵱?。?987年開始執(zhí)行國家863計(jì)劃后，國家863智能計(jì)算機(jī)專家組為語音識(shí)別技術(shù)研究專門立項(xiàng)，每兩年滾動(dòng)一次。我國語音識(shí)別技術(shù)的研究水平已經(jīng)基本上與國外同步，在漢語語音識(shí)別技術(shù)上還有自己的特點(diǎn)與優(yōu)勢，并達(dá)到國際先進(jìn)水平。中科院自動(dòng)化所、聲學(xué)所、清華大學(xué)、北京大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、上海交通大學(xué)、中國科技大學(xué)、北京郵電大學(xué)、華中科技大學(xué)等科研機(jī)構(gòu)都有實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行過語音識(shí)別方面的研究，其中具有代表性的研究單位為清華大學(xué)電子工程系與中科院自動(dòng)化研究所模式識(shí)別國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室。

　　清華大學(xué)電子工程系語音技術(shù)與專用芯片設(shè)計(jì)課題組，研發(fā)的非特定人漢語數(shù)碼串連續(xù)語音識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別精度，達(dá)到94.8%（不定長數(shù)字串）和96.8%（定長數(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%（不定長數(shù)字串）和98.7%（定長數(shù)字串），這是目前國際最好的識(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”中文語音系列產(chǎn)品——PattekASR，結(jié)束了中文語音識(shí)別產(chǎn)品自1998年以來一直由國外公司壟斷的歷史。

　　五：語音識(shí)別技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀-當(dāng)前亟待解決的問題

　　語音識(shí)別系統(tǒng)的性能受到許多因素的影響，包括不同說話人的發(fā)音方式、說話方式、環(huán)境噪音、傳輸信道衰落等等。

　　具體要解決的問題有四點(diǎn)：

　?、僭鰪?qiáng)系統(tǒng)的魯棒性，也就是說如果條件狀況變得與訓(xùn)練時(shí)很不相同，系統(tǒng)的性能下降不能是突變的。

　?、谠黾酉到y(tǒng)的適應(yīng)能力，系統(tǒng)要能穩(wěn)定連續(xù)的適應(yīng)條件的變化，因?yàn)檎f話人存在著年齡、性別、口音、語速、語音強(qiáng)度、發(fā)音習(xí)慣等方面的差異。所以，系統(tǒng)應(yīng)該有能力排除掉這些差異。達(dá)到對(duì)語音的穩(wěn)定識(shí)別。

　?、蹖で蟾玫恼Z言模型，系統(tǒng)應(yīng)該在語言模型中得到盡可能多的約束，從而解決由于詞匯量增長所帶來的影響。

　?、苓M(jìn)行動(dòng)力學(xué)建模，語音識(shí)別系統(tǒng)提前假定片段和單詞是相互獨(dú)立的，但實(shí)際上詞匯和音素的線索要求對(duì)反映了發(fā)聲器官運(yùn)動(dòng)模型特點(diǎn)的整合。所以，應(yīng)該進(jìn)行動(dòng)力學(xué)建模，從而將這些信息整合到語音識(shí)別系統(tǒng)中去。

　　六：語音識(shí)別技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀-語音識(shí)別系統(tǒng)的最新發(fā)展

　　語音識(shí)別技術(shù)發(fā)展到今天，特別是中小詞匯量非特定人語音識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別精度已經(jīng)大于98%，對(duì)特定人語音識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別精度就更高。這些技術(shù)已經(jīng)能夠滿足通常應(yīng)用的要求。由于大規(guī)模集成電路技術(shù)的發(fā)展，這些復(fù)雜的語音識(shí)別系統(tǒng)已經(jīng)完全可以制成專用芯片，大量生產(chǎn)。在西方經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)國家，大量的語音識(shí)別產(chǎn)品已經(jīng)進(jìn)入市場和服務(wù)領(lǐng)域。一些用戶交換機(jī)、電話機(jī)、手機(jī)已經(jīng)包含了語音識(shí)別撥號(hào)功能、語音記事本、語音智能玩具等產(chǎn)品，同時(shí)也包括語音識(shí)別與語音合成功能。人們可以通過電話網(wǎng)絡(luò)用語音識(shí)別口語對(duì)話系統(tǒng)查詢有關(guān)的機(jī)票、旅游、銀行信息。調(diào)查統(tǒng)計(jì)表明，多達(dá)85%以上的人對(duì)語音識(shí)別的信息查詢服務(wù)系統(tǒng)的性能表示滿意。可以預(yù)測，在近5年內(nèi)，語音識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用將更加廣泛，各種各樣的語音識(shí)別系統(tǒng)產(chǎn)品將不斷出現(xiàn)在市場上。語音識(shí)別技術(shù)在人工郵件分揀中的作用也日益顯現(xiàn)，發(fā)展前景誘人。一些發(fā)達(dá)國家的郵政部門已經(jīng)使用了這一系統(tǒng)，語音識(shí)別技術(shù)逐漸成為郵件分揀的新技術(shù)。它可以克服手工分揀單純依靠分揀員記憶力的不足，解決人員成本過高的問題，提高郵件處理的效率和效益。就教育領(lǐng)域來講，語音識(shí)別技術(shù)的最直接的應(yīng)用就是幫助用戶更好地練習(xí)語言技巧。

　　語音識(shí)別技術(shù)的另一個(gè)發(fā)展分支就是電話語音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，貝爾實(shí)驗(yàn)室是這方面的先驅(qū)，電話語音識(shí)別技術(shù)將能夠?qū)崿F(xiàn)電話查詢、自動(dòng)接線以及一些專門業(yè)務(wù)如旅游信息等的操作。銀行應(yīng)用了語音理解技術(shù)的聲訊查詢系統(tǒng)后，可不分晝夜地為客戶提供二十四小時(shí)的電話銀行理財(cái)服務(wù)。而證券業(yè)方面，若是采用電話語音識(shí)別聲訊系統(tǒng)的話，用戶想查詢行情便可以直接講出股票名稱或代碼，而系統(tǒng)確認(rèn)用戶的要求后，會(huì)自動(dòng)讀出最新的股票價(jià)，這將大大方便用戶。目前在114查號(hào)臺(tái)還有大量的人工服務(wù)，如果采用語音技術(shù)，就可讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)接聽用戶的需要，然后回放查詢的電話號(hào)碼，從而節(jié)約了人力資源。