语音识别技术的新趋势与自监督学习应用

最新推荐文章于 2025-12-18 16:09:30 发布

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#语音识别 #学习 #人工智能 #自监督学习 #深度学习 #程序那些事 #AIGC

语音识别技术的新突破

二十年前，在深度学习革命尚未到来之际，某中心学者Yossi Keshet（以色列理工学院电气与计算机工程副教授）已开始研究自动语音识别（ASR）问题。当时行业聚焦于小规模封闭词汇识别，例如连接数字识别系统（如“呼叫26784”），这些数字虽听起来是孤立发音，实则为连续发音。

如今，尽管数百万用户依赖语音助手或手机转录软件，但语音识别远未完全解决。在混响环境、病理语音、口音语音及全球语言处理中仍存在显著差距。人类依靠上下文纠错机制理解语音，而当前语音识别系统尚未实现类似能力，这涉及通信理论与信息理论的深层关联。

自监督学习与新型声学表征

近期语音研究呈现两大趋势：
1. 无监督/自监督学习机制
系统通过自我生成数据实现训练与适配，无需人工标注。例如基于BERT模型的自然语言处理（NLP）方法被引入语音领域：通过随机掩码训练数据中的词汇，模型学习预测缺失内容。在语音中，自监督算法通过区分后续样本与随机未来样本进行训练，因后续样本更可能属于相同音素类别。

2. 新型声学表征方法
传统mel频谱基于信号处理和人耳听觉机制，而新表征不假设信号特定结构，在语音识别与合成中表现更优。最有效的表征基于自监督学习，利用未标注输入定义辅助任务生成伪标注训练数据，再通过监督技术训练模型。