深度揭秘语音识别算法

目前，各类商业设备纷纷采纳甚至研发语音识别技术，如支持多平台交互的语音助手、语音转录及无障碍工具等，语音用户界面（VUI）已然成为用户日常生活中不可或缺的元素。据预测，从2023年至2028年，VUI市场规模将以23.39%的复合年增长率持续扩大，越来越多的科技企业将积极投入此领域。然而，对于这项技术，你又了解多少呢？

首先，让我们深入探讨并明确实现语音识别的几种主要技术。

语音识别的原理：它究竟是如何运作的？

特征提取

在进行“识别”前，机器需先将我们发出的声波转化为其可理解的形式。这一步骤被称为预处理和特征提取。其中，梅尔-频率倒频谱系数（MFCC）和感知线性预测系数（PLP）是最为常用的两种技术。

梅尔频率倒频谱系数（MFCCs）

MFCC通过捕捉音频信号的功率谱，从而识别出每种声音的独特特性。首先，它会提升高频信号，使之更清晰。接着，信号被分割成20至40毫秒的短帧，并对这些帧进行分析，以了解其频率成分。通过运用一系列模拟人耳感知音频方式的滤波器，MFCC能捕获语音信号的关键特色，最终将这些特征呈现在声学模型可用的数据形式之中。

感知线性预测(PLP)系数

PLP系数致力于模拟人类听觉系统的反应。与MFCC相似，PLP也对声音频率进行过滤，以贴近人耳。经过滤波后，动态范围——样本的“响度”范围——被压缩，以体现我们的听觉对各种音量的不同反应。最后，PLP估算“频谱包络”，以此作为捕捉语音信号最基础特征的手段。这一过程增强了语音识别系统的可靠性，尤其是在噪声环境下。

声学建模

声学建模是语音识别系统的核心环节。它构建了音频信号（声音）与语音单元（构成语言的差异化声音）间的统计关联。最常使用的技术包含隐马尔可夫模型（HMM）和新兴的深度神经网络（DNN）。

隐马尔可夫模型（HMM）

自20世纪60年代末起，HMM便奠定了模式识别工程的理论基础。因其将口语划分为更小的、易于应对的部分（即音素），故在语音处理领域尤为出色。提取的每个音素均与HMM中的一个状态相联系，模型计算从一个状态向另一个状态转变的概率。这种概率方法使得系统得以从声音信号中推断出单词，即便在存在噪音和个体语音差异的情况下亦然。

深度神经网络（DNN）

近年来，随着人工智能和机器学习的蓬勃发展及其受众的日益增加，DNN已逐渐成为自然语言处理（NLP）的首选方案。与依赖预设状态和转换的HMM不同，DNN直接从数据中汲取知识。DNN由多层互连的神经元构成，可逐级提取数据的高级表达。通过关注上下文及特定单词与声音间的关联，DNN得以捕捉语音中更为复杂的模式。因此，相较于HMM，DNN在精确性和稳定性方面表现更为优异，且可通过额外训练适应口音、方言及说话风格——这在多语言日渐普及的当今社会具有极大优势。

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，但任何用户都会认识到，它还远未达到完美的程度。背景噪音、多人讲话、口音和延迟都是尚未解决的难题。

随着工程师们逐渐认识到网络模型的潜力，一种很有前途的创新是使用混合解决方案，充分利用HMM 和 DNN 的优势。扩展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）在语音处理方面取得了可喜的成果。另一个令人兴奋的发展是迁移学习的使用，在迁移学习中，在大型数据集上训练的模型可以通过相对较小的伴生数据集针对特定任务和语言进行微调。

这就减少了为新应用开发高性能语音识别所需的时间和资源，从而以更环保的方式进行重复模型部署。

如何找到语音识别API

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语音识别API替代品

语音识别

短语音识别极速版

短语音识别【有道】

智能语音服务

长语音识别

智能语音验证

将一切融为一体：实际应用

概括地说，特征提取和声学建模相互配合，形成了所谓的语音识别系统。这一过程首先是通过预处理和特征识别将声波转换为可管理的数据。

然后将这些数据点或特征输入声学模型，由声学模型进行解释并将输入转换成文本。在此基础上，其他应用程序就可以随时使用语音输入。

从最嘈杂、对时间最敏感的环境，如汽车界面，到个人设备上的无障碍替代品，我们正逐步信任这项技术，让它发挥更多关键功能。

作为一个深入参与改进这项技术的人，我认为了解这些机制不仅仅是学术性的，还应该激励技术人员欣赏这些工具，以及它们在改善用户体验的无障碍性、可用性和效率方面的潜力。

随着 VUI 越来越多地与大型语言模型（LLM ）联系在一起，工程师和设计师应该熟悉这种可能成为生成式人工智能实际应用中最常见的界面。

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