語音識別行業(yè)前景及語音識別技術(shù)主流算法分析

• 2021年11月25日 ZouJunRong來源：騰訊網(wǎng) 新浪 209 5
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隨著科技的發(fā)展，語音識別技術(shù)有著非常廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域和市場前景。預(yù)計未來10年內(nèi)，語音識別技術(shù)將進入工業(yè)、家電、通信、汽車電子、醫(yī)療、家庭服務(wù)、消費電子產(chǎn)品等各個領(lǐng)域。

語音識別行業(yè)前景及語音識別技術(shù)主流算法分析

語言識別行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及前景如何?隨著科技的發(fā)展，語音識別技術(shù)有著非常廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域和市場前景。比如在語音輸入控制系統(tǒng)中，它能夠使得人們可以甩掉鍵盤，通過識別語音中的要求、請求、命令或詢問來作出正確的響應(yīng)，這樣既可以克服人工鍵盤輸入速度慢，極易出差錯的缺點，又有利于縮短系統(tǒng)的反應(yīng)時間，使人機交流變得簡便易行，比如用于聲控語音撥號系統(tǒng)、聲控智能玩具、智能家電等領(lǐng)域。

語音識別的應(yīng)用有哪些?語音作為當前通信系統(tǒng)中最自然的通信媒介，語音識別技術(shù)是非常重要的人機交互技術(shù)。隨著計算機和語音處理技術(shù)的發(fā)展，語音識別系統(tǒng)的實用性將進一步提高。應(yīng)用語音的自動理解和翻譯，可消除人類相互交往的語言障礙。預(yù)計未來10年內(nèi)，語音識別技術(shù)將進入工業(yè)、家電、通信、汽車電子、醫(yī)療、家庭服務(wù)、消費電子產(chǎn)品等各個領(lǐng)域。

語音識別在我們生活中同樣應(yīng)用很廣泛，比如現(xiàn)在非常流行的智能語音音響，當你對音響說出需要干什么的的時候，比如：聽歌、天氣情況、聽廣播等，這些經(jīng)過語音識別后，智能音響就可以播放出來。更高級的還可以根據(jù)你的聲紋來識別，防止其他人使用。

據(jù)中研產(chǎn)業(yè)研究院公布《2022-2026年中國語言識別行業(yè)競爭格局及發(fā)展趨勢預(yù)測報告》顯示

近年來語音交互功能被應(yīng)用到了應(yīng)急指揮中心當中，通過語音調(diào)用大屏幕場景，語音調(diào)用監(jiān)控，語音調(diào)用信號源，語音調(diào)用預(yù)設(shè)內(nèi)容等;智能語音交互基于指揮中心的應(yīng)用，領(lǐng)導(dǎo)只需按鍵，說出關(guān)鍵詞即可調(diào)用想要的監(jiān)控、PC、及相關(guān)信息，提高了整體指揮調(diào)度的水平。

語音識別技術(shù)在軍事斗爭領(lǐng)域里也有著極為重要的應(yīng)用價值和極其廣闊的應(yīng)用空間。一些語音識別技術(shù)就是著眼于軍事活動而研發(fā)，并在軍事領(lǐng)域首先應(yīng)用、首獲成效的，軍事應(yīng)用對語音識別系統(tǒng)的識別精度、響應(yīng)時間、惡劣環(huán)境下的頑健性都提出了更高的要求。目前，語音識別技術(shù)已在軍事指揮和控制自動化方面得以應(yīng)用。比如，將語音識別技術(shù)應(yīng)用于航空飛行控制，可快速提高作戰(zhàn)效率和減輕飛行員的工作負擔，飛行員利用語音輸人來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的手動操作和控制各種開關(guān)。

當今語音識別技術(shù)的主流算法，主要有基于那些語音識別方法：

動態(tài)時間規(guī)整(DTW)

DTW是把時間規(guī)整和距離測度計算結(jié)合起來的一種非線性規(guī)整技術(shù)，是較早的一種模式匹配和模型訓(xùn)練技術(shù)。該方法成功解決了語音信號特征參數(shù)序列比較時時長不等的難題，在孤立詞語音識別中獲得了良好性能。

矢量量化(VQ)

矢量量化是一種重要的信號壓縮方法，主要適用于小詞匯量、孤立詞的語音識別中。其過程是：將語音信號波形的k個樣點的每1幀，或有k個參數(shù)的每1參數(shù)幀，構(gòu)成k維空間中的1個矢量，然后對矢量進行量化。量化時，將k維無限空間劃分為M個區(qū)域邊界，然后將輸入矢量與這些邊界進行比較，并被量化為“距離”最小的區(qū)域邊界的中心矢量值。

隱馬爾可夫模型(HMM)

HMM是對語音信號的時間序列結(jié)構(gòu)建立統(tǒng)計模型，將其看作一個數(shù)學(xué)上的雙重隨機過程：一個是用具有有限狀態(tài)數(shù)的Markov鏈來模擬語音信號統(tǒng)計特性變化的隱含的隨機過程，另一個是與Markov鏈的每一個狀態(tài)相關(guān)聯(lián)的觀測序列的隨機過程。前者通過后者表現(xiàn)出來，但前者的具體參數(shù)是不可測的。人的言語過程實際上就是一個雙重隨機過程，語音信號本身是一個可觀測的時變序列，是由大腦根據(jù)語法知識和言語需要(不可觀測的狀態(tài))發(fā)出的音素的參數(shù)流。HMM合理地模仿了這一過程，很好地描述了語音信號的整體非平穩(wěn)性和局部平穩(wěn)性，是較為理想的一種語音模型。

人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(ANN)

人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在語音識別中的應(yīng)用是目前研究的又一熱點。ANN實際上是一個超大規(guī)模非線性連續(xù)時間自適應(yīng)信息處理系統(tǒng)，它模擬了人類神經(jīng)元活動的原理，最主要的特征為連續(xù)時間非線性動力學(xué)、網(wǎng)絡(luò)的全局作用、大規(guī)模并行分布處理及高度的穩(wěn)健性和學(xué)習(xí)聯(lián)想能力。這些能力是HMM模型不具備的。但ANN又不具有HMM模型的動態(tài)時間歸正性能。因此，人們嘗試研究基于HMM和ANN的混合模型，把兩者的優(yōu)點有機結(jié)合起來，從而提高整個模型的魯棒性，這也是目前研究的一個熱點。

支持向量機(SVM)

支持向量機是應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的一種新的學(xué)習(xí)機模型，它采用結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原理(SRM)，有效克服了傳統(tǒng)經(jīng)驗風(fēng)險最小化方法的缺點，在解決小樣本、非線性及高維模式識別方面有許多優(yōu)越的性能。其基本思想可以概括為：首先通過非線性變換將輸入空間變換到一個高維空間，然后在這個新空間中求取最優(yōu)線性分類面，而這種非線性變換是通過定義適當?shù)膬?nèi)積函數(shù)實現(xiàn)的。

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