语音识别技术

自动语音识别技术（Auto Speech Recognize，ASR）所要解决的问题是让计算机能够“听懂”人类的语音，将语音中包含的文字信息“提取”出来。ASR技术在“能听会说”的智能计算机系统中扮演着重要角色，相当于给计算机系统安装上“耳朵”，使其具备“能听”的功能，进而实现信息时代利用“语音”这一最自然、最便捷的手段进行人机通信和交互。

如今，语音识别技术已经发展成为涉及声学、语言学、数字信号处理、统计模式识别等多学科技术的一项综合性技术。基于语音识别技术研发的现代语音识别系统在很多场景下获得了成功的应用，不同任务条件下所采用的技术又会有所不同。语音识别系统构建过程整体上包括两大部分：训练和识别。训练通常是离线完成的，对预先收集好的海量语音、语言数据库进行信号处理和知识挖掘，获取语音识别系统所需要的“声学模型”和“语言模型”；而识别过程通常是在线完成的，对用户实时的语音进行自动识别。识别过程通常又可以分为“前端”和“后端”两大模块：“前端”模块主要的作用是进行端点检测（去除多余的静音和非说话声）、降噪、特征提取等；“后端”模块的作用是利用训练好的声学模型和语言模型对用户说话的特征向量进行统计模式识别（又称解码），得到其包含的文字信息，此外，后端模块还存在一个自适应的反馈模块，可以对用户的语音进行自学习，从而对声学模型和语音模型进行必要的校正，进一步提高识别的准确率。……