11、语音识别：模板匹配与人工智能的探索之路

语音识别：模板匹配与人工智能的探索之路

语音识别技术的发展历程充满了挑战与探索，不同的方法在其中各有优劣。下面我们将深入探讨模板匹配和人工智能在语音识别中的应用、问题及发展。

模板匹配技术在语音识别中的应用与局限

在语音识别领域，模板匹配技术曾占据重要地位，尤其是动态时间规整（DTW）算法在20世纪70年代取得成功后，吸引了众多实验室的关注。

端点检测与特征提取

在模板匹配语音识别器中，端点检测和特征提取是两个关键组件。
- 端点检测 ：其目的是像人耳一样忽略背景噪音，准确识别语音的起始和结束。然而，实际操作中存在诸多难题。例如，一些微弱且类似噪音的辅音（如 /f/ 或 /s/）可能被误判为背景噪音，导致单词的首尾部分被错误截断；而当单词中包含爆破音（如 /t/、/p/ 或 /b/）时，端点检测可能会将爆破音前的短暂静音误判为单词结束的静音，进而截断单词剩余部分。由于单词首尾部分的截断可能导致语音识别器出现不可逆转的错误，因此设计准确的端点检测对于功能性语音识别系统的发展至关重要。
- 特征提取 ：该模块负责将语音信号转换为特征向量序列。无论核心的DTW语音识别算法设计得多么完善，若特征提取失败，整个机器都将无法正常工作。早期的研究人员致力于寻找最适合语音识别的特征。

动态时间规整（DTW）的兴起与批评

• 兴起 ：DTW在当时备受青睐，因为构建一个DTW孤立词语音识别器相对容易。只需收集受限词汇表中每个单词的模板并存储在计算机中，然后在同一计算机上实现端点检测、特征提取