什么是语音识别

语音识别也称为自动语音识别 (ASR)、计算机语音识别或语音转文本，它是一种将人类语音处理为书面格式的功能。人们通常会将语音识别与声音识别混淆，但语音识别侧重于将语音从口头格式转换为文本格式，而声音识别只是试图识别单个用户的声音。语音识别的主要功能有：1、语言加权；2、发言人标注；3、声学训练；4、脏话过滤。

一、什么是语音识别

语音识别也称为自动语音识别 (ASR)、计算机语音识别或语音转文本，它是一种将人类语音处理为书面格式的功能。人们通常会将语音识别与声音识别混淆，但语音识别侧重于将语音从口头格式转换为文本格式，而声音识别只是试图识别单个用户的声音。

二、语音识别的主要功能

目前市场上存在许多语音识别应用程序和设备，但更高级的解决方案都使用了 AI 和机器学习。它们整合了音频和语音信号的语法、句法、结构和组成，以便能够理解和处理人类语音。理想情况下，它们“边走边学”，即随着每次互动来不断完善响应。

较好的系统还允许组织根据他们的具体要求来定制和调整技术 – 从语言和语音细微差别到品牌识别。例如：

1、语言加权

通过对超出基本词汇表范畴但经常使用的特定词（例如产品名称或行业术语）进行权重来提高精确度。

2、发言人标注

输出一个转录，其中提及或标记了每个发言人对多参与者对话的贡献。

3、声学训练

关注业务的声学方面。训练系统以使其适应声学环境（如呼叫中心的环境噪声）和扬声器风格（如音调、音量和语速）。

4、脏话过滤

使用过滤器来识别某些单词或短语并净化语音输出。

三、语音识别的算法

人类语音的变幻莫测给语音识别技术的发展带来了挑战。它被认为是计算机科学中最复杂的领域之一，因为它涉及到语言学、数学和统计学。语音识别器由几个组件（例如，语音输入、特征提取、特征向量、解码器和单词输出）组成。解码器利用声学模型、发音词典和语言模型来确定适当的输出。

评估语音识别技术的准确率，即单词错误率 (WER) 和速度。许多因素都会影响单词错误率，例如发音、口音、音调、音量和背景噪音。达到人类同等水平（即交谈的双方的错误率相当）长期以来一直是语音识别系统的目标。

使用多种算法和计算技术将语音识别为文本并提高转录的准确性。下面简要介绍了一些最常用的方法：

1、自然语言处理 (NLP)：

虽然 NLP 不一定是用于语音识别的特定算法，但它应用于人工智能领域，专注于通过语音和文本进行的人机交互。许多移动设备将语音识别结合到系统中以进行语音搜索。

2、隐马尔可夫模型 (HMM)

隐马尔可夫模型建立在马尔可夫链模型的基础之上，该模型规定给定状态的概率取决于当前状态，而不是其先前状态。虽然马尔可夫链模型对于可观察事件（例如文本输入）很有用，但隐马尔可夫模型允许我们将隐藏事件（例如词性标签）合并到概率模型中。它们将用作语音识别中的序列模型，用于为序列中的每个单元（即单词、音节、句子等）分配标签。这些标签使用提供的输入来创建映射，以便能够确定最合适的标签序列。

3、N-Grams 模型

这是最简单的语言模型 (LM)，可以为句子或短语分配概率。 N-gram 是由 N 个单词组成的序列。例如，“order the pizza”是一个 3-gram，而“please order the pizza”是一个 4-gram。将使用语法和某些单词序列的概率来提高识别率和准确性。

4、神经网络

主要用于深度学习算法，神经网络通过节点层模仿人脑的互连性来处理训练数据。每个节点由输入、权重、偏差（或阈值）和输出组成。如果该输出值超过给定的阈值，它会“触发”或激活节点，并将数据传递到网络中的下一层。神经网络通过监督式学习来学习这个映射函数，并通过梯度下降过程根据损失函数进行调整。虽然神经网络往往更准确并且可以接受更多数据，但代价是性能下降，因为与传统语言模型相比，它们的训练速度往往更慢。