36、统计语音识别技术详解

统计语音识别技术详解

1 引言

语音识别技术在当今的人工智能领域扮演着至关重要的角色。它能够将人类的语音信号转化为文本信息，广泛应用于智能语音助手、语音导航、语音控制等众多场景。本文将深入探讨统计语音识别的相关技术，包括声学模型、语言模型、隐马尔可夫模型（HMM）解码以及误差度量等方面。

2 声学模型：P(X|W)

2.1 模型定义与扩展

声学模型主要用于描述声学特征与单词之间的关系。最初的统计定义可以扩展，以包含将声学特征映射到音素，再从音素映射到单词的过程。具体来说，有如下公式：
[W^* = \arg\max_W P(X|W)P(W) = \arg\max_W \sum_S P(X,S|W)P(W) \approx \arg\max_{W,S} P(X|S)P(S|W)P(W)]
其中，(P(X|S)) 将声学特征映射到音素状态，(P(S|W)) 则将音素映射到单词，通常被称为发音模型。

2.2 模型参数与状态序列

声学模型和语言模型都有可学习的参数，分别记为 (\Theta_A) 和 (\Theta_L)。此时模型可表示为：
[W^ = \arg\max_{W\in V^ } P(X|W,\Theta_A)P(W,\Theta_L)]
为了求解 (P(X|W))，需要采用基于状态的建模方法，如隐马尔可夫模型（HMM）。引入状态序列 (S = {s_t \in {s^{(i)}, \cdots, s^{(Q)}} | t = 1, \cdots, T}) 后，(P(X|W)) 可表示为：
[P(X|W) = \sum_S P(X|S