语音识别学习系列（4）：传统语音识别算法

语音识别学习系列（4）：传统语音识别算法

前言

在语音识别技术的演进长河中，传统语音识别算法扮演着承前启后的关键角色。它们是早期人们探索让机器理解人类语音奥秘的有力工具，虽然后续被更先进的深度学习算法所补充甚至部分替代，但其中蕴含的原理与方法依旧值得我们深入探究，这对于全面理解语音识别体系有着重要意义。下面就让我们一同走进传统语音识别算法的世界。

---

一、传统语音识别算法的发展脉络梳理

萌芽起步期

最初，语音识别的探索仅仅停留在极为简单的模式匹配层面。研究人员尝试通过人工设定一些基本的语音特征规则，去比对输入语音与预设的语音模板，进而判断语音内容。这一阶段受限于当时的计算能力、对语音本质的认知程度等因素，只能处理非常有限且简单的语音任务，比如识别单个数字或者几个固定的命令词等，识别准确率也很低，不过却为后续发展播下了希望的种子。

模型融合创新期

随着概率论、信息论等相关学科的发展，隐马尔可夫模型（HMM）被引入到语音识别领域。HMM具备强大的时序建模能力，能够很好地刻画语音信号随时间变化的特性。但仅靠HMM还不足以准确描述语音的声学特征分布，于是高斯混合模型（GMM）与之结合，形成了GMM-HMM这一经典的语音识别模型框架。这一融合使得语音识别的准确率有了质的飞跃，能够应对更多词汇量以及相对复杂些的语音场景，开始在诸如客服语音应答等领域崭露头角。

优化拓展期

为了进一步提升传统语音识别算法的性能，科研人员围绕GMM-HMM不断进行优化工作。一方面从特征提取角度入手，探索新的、更具区分性的语音特征，像改进梅尔频率倒谱系数（MFCC）的提取方式等；另一方面在模型参数估计和训练方法上进行创新，采用更高效的算法来让模型收敛到更好的状态，使得传统算法可以适配不同语种、不同口音等多样化的语音情况，应用范围得到进一步拓展。

---

二、GMM-HMM