语音识别的基本概念

原创 已于 2024-04-28 03:32:35 修改 · 2.3k 阅读 · 21 ·
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于 2024-04-28 00:39:13 首次发布

语音识别的基本概念​​​​​​​

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言语是一种复杂的现象。人们很少了解它是如何产生和感知的。天真的想法常常是语音是由单词构成的，而每个单词又由音素组成。不幸的是，现实却大不相同。语音是一个动态过程，没有明确区分的部分。找一个声音编辑器并查看演讲录音并聆听它总是很有用的。例如，这是音频编辑器中的语音录音。

波形

所有现代的言语描述在某种程度上都是概率性的。这意味着单位之间或单词之间没有特定的界限。语音到文本的翻译和其他语音应用从来都不是 100% 正确的。对于通常使用确定性系统的软件开发人员来说，这个想法相当不寻常。它产生了许多仅针对语音技术的问题。

言语结构

在目前的实践中，语音结构的理解如下：

语音是连续的音频流，其中相当稳定的状态与动态变化的状态混合在一起。在这一系列状态中，人们可以定义或多或少相似的声音类别或音素。人们认为文字是由电话构成的，但这肯定不是事实。与电话相对应的波形的声学特性可能会因许多因素而有很大差异 - 电话环境、说话者、讲话风格等。所谓的协同发音使手机听起来与其“规范”的表现截然不同。接下来，由于单词之间的转换比稳定区域提供更多信息，因此开发人员经常谈论双音素- 两个连续电话之间的电话部分。有时开发人员会谈论亚音位单元 - 手机的不同子状态。通常可以找到三个或更多不同性质的区域。<

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语音识别-音素的上下文建模
weixin_43142450的博客
10-29 3330
人的发音其实是个渐变过程，在从一个音素转向另一个音素时，会存在协同发音现象，包括同一个音节内部和不同音节的过渡。 本博客主要看洪青阳教授写的《语音识别：原理与应用》而写的笔记。 协同发音 协同发音是指一个音受前后相邻音影响而发生变化。如”好好学习“的“好好”。因此同一个音素在不同位置，发音差异可能较大。 中文： 好 好 音节： hao3 hao3 音素：h ao3 h ao3 每个字都是一个音节，音节内部有发音衔接，音节之间也是有衔接的，其体现就是在语谱图过渡阶段存在交叉。 上下文建模
语音识别基本概念
sinat_41872531的博客
08-27 4494
说话人识别的基础知识 1.语音的产生 声门：两片声带之间的空间叫声门 主声道：声带即声门以上，经过咽喉，口腔的通道 鼻道：经过小舌和鼻的管道 声道是分布参数系统，为谐振腔 分布参数系统即系统状态变化不能只由有限个参数变化描述，而是用场（一维或多维空间变量的函数） 浊音：由声带振动并激励声道而得到的语音（气流通过绷紧的声带，冲激声带产生振动，使声门处产生准周期性的脉冲串，并激励声道） ...
传统语音识别介绍【五】—— 单音素和三音素
u011590738的博客
06-23 5144
音素（phone），是根据语音的自然属性划分出来的最小语音单位，依据音节里的发音动作来分析，一个动作构成一个音素。音素分为元音与辅音两大类。如汉语音节 ā（啊）只有一个音素，ài（爱）有两个音素，dāi（呆）有三个音素等。如“普通话”，由三个音节组成，可以分析成“p, u, t, o, ng, h, u, a”八个音素。详细介绍：音素_百度百科三音素，音素的一种，与单音素（如t, o, ng）不同，三音素表示为如 t-o+ng，即由三个单音素组成，与单音素o类似，但其考虑了上下文的关系，即，上文为t，下文为
语音识别中的 senone 是什么？
dearwind153的专栏
04-12 9074
有时候，音素会被放在上下文中考虑，这样就形成了三元音素或者多元音素。但它与亚音素不同，他们在波形中匹配时长度还是和单一音素一样。只是名字上的不同而已，所以我们更倾向于将这样的多元音素称为senone。一个senone的上下文依赖比单纯的左右上下文复杂得多，它是一个可以被决策树或者其他方式来定义的复杂函数。（英语的上下文相关建模通常以音素为基元，由于有些音素对其后音素的影响是相似的，因而可以通过音素
语音识别补充(一)（音素，三音素）
羞羞滴小朋友
08-04 6909
语音是一个连续的音频流，它是由大部分的稳定态和部分动态改变的状态混合构成。一个单词的发声（波形）实际上取决于很多因素，而不仅仅是音素，例如音素上下文、说话者、语音风格等； 协同发音:(指的是一个音受前后相邻音的影响而发生变化，从发声机理上看就是人的发声器官在一个音转向另一个音时其特性只能渐变，从而使得后一个音的频谱与其他条件下的频谱产生差异。)的存在使得音素的感知与标准不一样，所以我们需要根据上...
语音识别common1（音素，三音素）
u012809299的博客
04-14 9733
语音是一个连续的音频流，它是由大部分的稳定态和部分动态改变的状态混合构成。 一个单词的发声（波形）实际上取决于很多因素，而不仅仅是音素，例如音素上下文、说话者、语音风格等； 协同发音（指的是一个音受前后相邻音的影响而发生变化，从发声机理上看就是人的发声器官在一个音转向另一个音时其特性只能渐变，从而使得后一个音的频谱与其他条件下的频谱产生差异。）的存在使得音素的感知与标准不一样，所以我们需要
语音识别基本概念 II
为实现四个现代化奋斗
10-17 767
声学模型基本单元 常用的声学模型基本单元是单词（Word）、上下文无关音素（Monophone）、上下文相关音素（Triphone，Biphone）和音节（Syllable）。Monophone 模型具有模型简单、状态数较少、识别速度刽、内存占用少且与识别词汇量无关等优点，但其对发音的相关性描述不够精确，一选识别率不搞。Triphone和Syllable模型对发音相关性能准确建模，但模型数量巨大...
（一）语音识别基本概念
xm1076709179的博客
08-30 6028
写在前面 这是CMUSphinx系列教程的第一篇，文章译自官网，文中很多概念能翻译的尽量用中文翻译出来，并在后面跟上原英文，实在翻译不出来的就用原英文了，相信不会影响到大家的理解。如有翻译不当之处，请多但待并指出，谢谢！ 语音的构成 识别过程 模型 其他常用概念 评价指标 语音是一个复杂的现象（phenomenon）。人们很少能理解它是怎样产生以及被感知的（percei...
基于Labview的语音识别程序.rar_labview_labview识别_labview语音_labview语音识别_语音识
07-15
首先，我们需要理解语音识别的基本概念。语音识别是让计算机能够理解和识别人类的口头语言，将其转化为文字或指令的技术。在Labview中实现语音识别，主要依靠特定的模块和库，如NI的Speech SDK，它提供了一系列接口...
语音识别基本法
03-26
语音识别是一项将人类语音转化为可读文本的技术，其应用广泛，涉及人机交互、自动翻译、智能助理等多个领域。...通过结合理论和实践，希望读者能够快速掌握语音识别的核心概念，并能够在实际项目中应用所学知识。
speech recognition.zip_matlab语音识别_语音识别_语音识别matlab
07-14
首先，让我们了解语音识别的基本概念。语音识别是将人类语言转化为机器可理解的形式的过程，其目标是使计算机能够理解并响应口头命令或对话。这项技术广泛应用于智能家居、自动驾驶汽车、智能助手、医疗诊断和电话...
AI核心知识32——大语言模型之Multimodal Voice（简洁且通俗易懂版）
学习AI中...
12-04 400
多模态语音技术实现了AI对声音的原生理解与生成，与传统的拼接式语音助手有本质区别。新一代技术（如GPT-4o）将语音处理整合为端到端流程，直接处理声音波形，带来三大突破：1）能感知语气、情感等副语言信息；2）可自然表达情感并模仿不同音色；3）实现毫秒级响应和实时打断。应用场景包括实时同声传译、情感陪伴和环境感知，使AI真正具备类人的听觉与口语交流能力，标志着从文字处理机器向智能生命体的进化。
[论文笔记] 基于 LSTM 的端到端视觉语音识别 (End-to-End Visual Speech Recognition with LSTMs)
2302_76169191的博客
12-03 361
这篇文章是端到端唇读领域的经典之作。它没有使用复杂的 3D-CNN，而是巧妙地利用双流架构（Raw + Diff）结合 LSTM/BLSTM，在 2017 年就实现了从像素到语义的端到端识别。对于后续研究，其最大的借鉴意义在于：**如何显式地让网络同时关注“形状”和“运动”**。
〖FunASR情绪识别教程〗基于 emotion2vec+ large 的本地语音情绪识别实战
修一的博客
12-05 627
摘要：本文介绍了一个基于FunASR的语音情绪识别项目，使用emotion2vec_plus_large模型实现9类情绪分类。系统可处理本地单条wav音频，输出包括愤怒、开心、悲伤等情绪的概率分布及Top-1结果，并自动保存JSON格式的识别结果。文章详细说明了环境配置、依赖安装和核心代码实现，通过AutoModel封装实现从音频输入到情绪分析的完整流程。该项目特别强调语音情绪识别在AI交互中的重要性，为后续集成到机器人系统提供了基础方案。
怎么又快又好的给视频加字幕？介绍三个工具
ViiTor_AI的博客
12-03 471
视频字幕生成工具推荐 制作视频时手动添加字幕费时费力？推荐3款高效字幕软件： ViiTorAI：AI智能识别语音，支持19种语言互译，自动生成精准字幕，可调整样式并导出。 剪映：抖音官方剪辑工具，一键AI识别字幕，智能对齐时间轴，适合短视频、Vlog快速制作。 万兴喵影：强大视频编辑功能，支持语音转文字生成字幕，可设置双语字幕等选项。 选对工具，字幕制作轻松搞定！
用深度学习实现语音识别系统
shayudiandian的博客
12-03 584
语言模型概率加权公式： [ \log P_{\text{total}}(y|x) = \log P_{\text{AM}}(y|x) + \lambda \log P_{\text{LM}}(y) + \gamma |y| ] 其中λ控制语言模型权重，γ调节输出长度惩罚。评估指标使用词错误率(WER)： [ \text{WER} = \frac{S + D + I}{N} \times 100% ] S为替换错误数，D为删除错误数，I为插入错误数，N为参考文本总词数。标准化操作需对特征进行均值方差归一化。
语音信号特征分析
weixin_39699362的博客
12-02 677
直接从语音波形时间序列中提取，反映信号随时间的幅度、能量等动态变化，计算效率高，是语音信号的基础表征：通过傅里叶变换（Fourier Transform, FT）将时域信号转换为频率域表示，反映信号的频谱结构与能量分布，揭示语音的频率特性：通过离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT）将频谱转换为倒谱域，模拟人耳的听觉感知特性，是语音识别、特征提取的核心方法：属于“超音段特征”，刻画语音的宏观节律与语调变化，不依赖单个音素/音节，而是反映语音的整体动态模式：反映语音的“质地
状态估计电力系统状态估计中的异常检测与分类（Matlab代码实现）
最新发布
12-07
【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开，介绍了基于Matlab代码实现的相关方法和技术。通过对电力系统测量数据的分析，利用状态估计技术识别和分类异常数据，如坏数据或错误操作，从而提升电力系统监控的准确性与可靠性。文中可能涉及残差分析、假设检验、标准化残差、加权最小二乘法（WLS）等核心技术，并结合具体Matlab代码演示异常检测流程与分类策略，帮助研究人员深入理解状态估计在实际工程中的应用。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业相关技术人员。; 使用场景及目标：①应用于智能电网监控与调度系统中，实现对实时测量数据的质量控制；②用于教学与科研，加深对电力系统状态估计理论与异常处理机制的理解；③为电力系统自动化与可靠性分析提供技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实践操作，逐步调试并理解每一步算法实现，同时参考电力系统状态估计的经典文献，以加强对异常检测数学模型和工程背景的认识。
语音识别技术基本概念
02-28
<think>好的，我现在需要回答用户关于语音识别技术基本概念的问题。用户之前已经询问过光符号识别技术（OCR），现在转向语音识别，可能是在比较不同识别技术或者想了解相关领域。首先，我需要明确用户的需求，确保回答的结构和内容符合他们的预期。 首先，我需要回忆语音识别技术的基本概念，包括定义、关键组成部分、技术流程、应用场景等。可能需要分点来阐述，保持与之前OCR回答的结构一致，便于用户对比。同时，用户可能对技术原理感兴趣，但作为基本概念，不需要太深入的技术细节，但需要涵盖主要步骤和关键技术。 接下来，要确保使用中文回答，并且按照用户的要求，使用正确的LaTeX格式，特别是行内公式要用$...$，独立公式用$$...$$。例如，在提到MFCC时可能需要公式，或者声学模型中的概率计算。 同时，要注意用户可能对技术演进、应用场景和挑战感兴趣，需要包含这些部分。另外，用户之前的OCR回答中有历史演进、技术原理分步、应用案例表格等，可以借鉴类似结构，但要根据语音识别的特点调整。 需要检查是否有遗漏的关键点，比如语音识别中的预处理、特征提取、声学模型、语言模型、解码器等组成部分。另外，还要提到当前的挑战，如噪声环境、口音、多语种支持等，以及主流的工具和框架，如Kaldi、DeepSpeech等，可能用户需要这些信息作为参考。 还要注意避免技术术语过于复杂，保持解释的易懂性。比如，解释声学模型时，可以提到它如何将声音信号转化为音素或字词，而语言模型则处理上下文关系。同时，结合应用实例，如智能助手、语音输入法等，让用户更容易理解。 最后，确保回答结构清晰，分点明确，使用适当的标题和子标题，可能用项目符号或表格来组织内容。检查LaTeX格式是否正确，比如声学模型中的概率公式是否用$...$包裹，或者MFCC的计算步骤是否需要独立公式。 总结，我需要组织以下内容： 1. 定义和概述 2. 核心组成部分（预处理、特征提取、声学模型、语言模型、解码） 3. 技术流程步骤 4. 关键技术（如HMM、DNN、端到端模型） 5. 应用场景 6. 技术挑战 7. 常用工具和框架 确保每个部分简明扼要，符合用户之前获得的OCR回答的结构，同时突出语音识别的独特之处，如实时性、环境噪声的影响等。另外，可能需要提到最新的趋势，如端到端模型、多语种支持、低资源语言处理等，展示技术的前沿发展。</think>### **一、基本定义** 语音识别技术（ASR，Automatic Speech Recognition）是将人类语音信号转换为计算机可读文本的核心技术，其本质是**声学信号到语义符号的映射**。例如： - 手机语音助手（如Siri、小爱同学） - 会议实时字幕生成 - 语音输入法（微信语音转文字） --- ### **二、核心组成部分** 1. **预处理** - 分帧加窗：将连续语音切分为20-40ms的短帧（公式：$x[n] \cdot w[n]$，常用汉明窗） - 降噪：抑制环境噪声（如谱减法、维纳滤波） 2. **特征提取** - **MFCC（梅尔频率倒谱系数）**： 1. 傅里叶变换获取频谱 2. 梅尔滤波器组滤波（模拟人耳听觉特性） 3. 取对数后做DCT变换（公式：$c_n = \sum_{k=1}^{K} \log{E_k} \cdot \cos\left[\frac{\pi n}{K}\left(k-\frac{1}{2}\right)\right]$） - 其他特征：FBANK（滤波器组能量）、PLP（感知线性预测） 3. **声学模型** - **传统方法**：GMM-HMM（高斯混合模型+隐马尔可夫模型） - HMM状态对应音素（如汉语拼音的声母/韵母） - 输出概率：$P(o_t|s_i) = \sum_{m=1}^{M} w_{i,m} \mathcal{N}(o_t; \mu_{i,m}, \Sigma_{i,m}})$ - **深度学习方法**： - DNN-HMM（深度神经网络替代GMM） - 端到端模型（如CTC、RNN-T、Transformer） 4. **语言模型** - **N-gram**：基于统计的上下文预测（如$P(w_i|w_{i-1},w_{i-2})$） - **神经网络语言模型**：BERT、GPT等预训练模型提升长距离依赖建模 5. **解码器** - 动态搜索最优路径（如Viterbi算法、束搜索） - 联合优化声学与语言模型得分（公式：$\arg\max_W P(A|W)P(W)$） --- ### **三、技术流程示例** 以“打开空调”指令为例： 1. 麦克风采集音频 → 2. 降噪后提取MFCC → 3. 声学模型输出音素序列 → 4. 语言模型修正为“打开空调” → 5. 触发智能家居控制 --- ### **四、关键技术挑战** | 问题类型 | 具体表现 | 解决方法 | |----------------|---------------------------------------|-----------------------------------| | **环境噪声** | 车载场景信噪比<5dB时错误率上升50% | 多麦克风阵列波束成形 | | **说话人差异** | 方言识别率比普通话低30% | 方言语音数据增强 | | **重叠语音** | 多人同时说话导致字错误率>80% | 说话人分离（如TasNet） | | **低资源语言** | 藏语等语种标注数据不足100小时 | 迁移学习+无监督预训练 | --- ### **五、主流工具与框架** - **Kaldi**：基于HMM的传统ASR工具链（支持WFST解码） - **ESPnet**：端到端语音识别框架（集成Transformer、Conformer） - **DeepSpeech**：基于RNN-T的开源模型（百度DeepSpeech2中文WER 12.7%） - **商用API**：Azure Speech-to-Text（支持100+语种实时转写） --- ### **六、发展趋势** 1. **端到端模型**：简化传统流水线（如Google的LAS模型） 2. **多模态融合**：结合唇动特征提升噪声鲁棒性 3. **边缘计算**：在手机端实现离线识别（如TensorFlow Lite部署） 4. **个性化适配**：少量样本微调模型适应用户口音 当前最先进系统（如Whisper）在LibriSpeech测试集上词错误率（WER）已低于3%，接近人类水平。
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