11、英语语音口音识别的监督机器学习模型

英语语音口音识别的监督机器学习模型

在当今科技飞速发展的时代，人机交互方式正经历着巨大的变革，从传统的键盘和鼠标输入逐渐向手势和语音等现代方式转变。语音识别技术的重要性日益凸显，但全球大部分英语使用者带有口音，而语音识别系统对这些口音的识别能力却十分有限。因此，提高语音识别系统对不同口音的理解能力变得至关重要。

1. 背景与动机

语音控制的虚拟助手，如苹果的Siri、谷歌助手和亚马逊的Alexa，已经广泛融入智能手机、智能音箱和计算机中。据调查，近50%的美国智能设备用户会使用语音助手，而且这些助手为视障人士提供了极大的便利。然而，全球约15亿英语使用者中，76%带有语音识别系统难以理解的口音。例如，根据埃森哲的调查，到2018年底，中国、印度、美国、巴西和墨西哥的在线消费者中，每三人就有一人将拥有独立的数字语音助手，但这些系统大多是针对美国口音进行优化的。

自动语音识别系统（ASR）在处理美国口音时表现较好，但对于其他口音，由于缺乏全面的训练数据，其性能受到了限制。英语有近100种口音和方言，要收集所有口音的标注数据是非常困难的。此外，口音检测在犯罪调查等领域也有重要应用，通过分析短音频片段中的口音，可以帮助识别说话者的身份和种族。

2. 相关研究

在口音分类领域，已有许多研究致力于提高语音识别系统对不同口音的理解能力。Albert Chu等人使用自生成的20秒音频片段，对机器学习技术在口音分类中的应用进行了比较分析，探讨了支持向量机（SVM）和主成分分析（PCA）在特征描述中的应用。Liu Wai Kat等人提出了一种基于音素类模型的快速口音分类方法，该方法可以将语音识别系统的错误率降低13.5%。

从音频信号中