揭开魔法的神秘面纱：语音识别算法内部探秘

语音识别技术广泛应用于商用设备中，市场规模预计将持续增长。实现语音识别的核心技术包括特征提取和声学建模，分别负责将声波转换和识别成语音单元。最常见的特征提取技术是梅尔频率倒谱系数和感知线性预测系数，声学建模则使用隐马尔可夫模型或深度神经网络，依赖统计关系和数据学习来推断单词。尽管语音识别技术不断进步，但挑战仍然存在，如背景噪音、口音和延迟。混合解决方案和迁移学习等创新正在解决这些问题，为真实世界的应用铺平道路。

现在，似乎每台商用设备都实现了语音识别，或者尝试了语音识别。从跨平台语音助手到转录服务和辅助工具，以及最近LLM的差异化因素——听写已成为日常用户界面。语音用户界面 (VUI) 的市场规模预计将在 2023 年至 2028 年期间以 23.39% 的复合年增长率增长，我们可以预期会有更多技术优先的公司采用它。但你对这项技术的了解程度如何？

让我们首先剖析和定义实现语音识别的最常见技术。

语音识别机制：它是如何工作的？

特征提取

在进行任何“识别”之前，机器必须将我们产生的声波转换成它们可以理解的格式。这个过程称为预处理和特征提取。两种最常见的特征提取技术是梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 和感知线性预测 (PLP) 系数。

梅尔频率倒谱系数 (MFCC)

MFCC 可捕获音频信号的功率谱，从本质上识别出每种声音的独特之处。该技术首先放大高频以平衡信号并使其更清晰。然后将信号分成短帧或声音片段，持续时间在 20 到 40 毫秒之间。然后分析这些帧以了解它们的频率成分。通过应用一系列模仿人耳如何感知音频的滤波器，MFCC 可捕获语音信号的关键、可识别特征。最后一步将这些特征转换为声学模型可以使用的数据格式。

感知线性预测 (PLP) 系数

PLP 系数旨在尽可能地模仿人类听觉系统的响应。与 MFCC 类似，PLP 会过滤声音频率以模拟人耳。过滤后，动态范围（样本的“响度”范围）会被压缩，以反映我们的听觉对不同音量的不同反应。在最后一步，PLP 会估算“频谱包络”，这是一种捕捉语音信号最基本特征的方法。此过程可提高语音识别系统的可靠性，尤其是在嘈杂的环境中。

声学建模

声学建模是语音识别系统的核心。它形成音频信号（声音）和语音的语音单元（构成语言的不同声音）之间的统计关系。最广泛使用的技术包括隐马尔可夫模型 (HMM) 和最近的深度神经网络 (DNN)。

隐马尔可夫模型（HMM）

自 20 世纪 60 年代末以来，HMM 一直是模式识别工程的基石。它们在语音处理方面特别有效，因为它们将口语单词分解为更小、更易于管理的部分，即音素。每个提取的音素都与 HMM 中的状态相关联，模型会计算从一种状态转换到另一种状态的概率。这种概率方法允许系统从声学信号中推断出单词，即使在存在噪音和不同个体语音差异的情况下也是如此。

深度神经网络（DNN）

近年来，随着人工智能和机器学习的发展和人们的兴趣不断增加，DNN 已成为自然语言处理 (NLP)的首选。与依赖预定义状态和转换的 HMM 不同，DNN 直接从数据中学习。它们由多层互连的神经元组成，这些神经元逐步提取数据的高级表示。通过关注上下文以及某些单词和声音之间的关系，DNN 可以捕捉语音中更复杂的模式。与 HMM 相比，这使它们在准确性和稳健性方面表现更好，并且经过额外的训练以适应口音、方言和说话风格——这在日益多语言的世界中是一个巨大的优势。

展望未来：挑战与创新

语音识别技术已经取得了长足的进步，但任何用户都会意识到，它还远非完美。背景噪音、多个说话人、口音和延迟都是尚未解决的挑战。随着工程师们逐渐认识到网络模型的潜力，一项很有前景的创新是使用能够同时利用 HMM 和 DNN 优势的混合解决方案。扩大人工智能研究的另一个好处是跨领域应用深度学习，传统上用于图像分析的卷积神经网络 (CNN) 在语音处理方面显示出了有希望的结果。另一个令人兴奋的发展是迁移学习的使用，其中在大型数据集上训练的模型可以使用相对较小的配套数据集针对特定任务和语言进行微调。这减少了为新应用程序开发高性能语音识别所需的时间和资源，从而允许采用更环保的方式重复模型部署。

整合所有内容：真实世界的应用

概括来说，特征提取和声学建模协同工作，形成所谓的语音识别系统。该过程首先使用预处理和特征识别将声波转换为可管理的数据。然后，这些数据点或特征被输入到声学模型中，声学模型对其进行解释并将输入转换为文本。从那里，其他应用程序可以轻松处理语音输入。

从最嘈杂、最时间敏感的环境（如汽车界面）到个人设备上的无障碍替代方案，我们始终相信这项技术能够实现更多关键功能。作为深入参与改进这项技术的人，我相信理解这些机制不仅仅是学术上的；它应该激励技术人员欣赏这些工具及其改善用户体验的可访问性、可用性和效率的潜力。随着 VUI 与大型语言模型 (LLM) 的联系越来越紧密，工程师和设计师应该熟悉可能成为生成式 AI 现实世界应用中最常见界面的东西。

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