语音识的别技术介绍.ppt

语音信号处理与识别 为了减小语音帧的截断效应，需要加窗处理： 矩形窗： Hamming： Hann： * * 一、语音识别概述 二、语音识别系统基本原理 三、预处理及特征参数提取 四、模板匹配技术及相似性判断方法 五、语音识别系统的设计和实现 语音识别概述 让机器听懂人类的语音，这是人们长期以来梦寐以求的事情。伴随计算机技术发展，语音识别己成为信息产业领域的标志性技术，在人机交互应用中逐渐进入我们日常的生活，并迅速发展成为“改变未来人类生活方式厅的关键技术之一。 语音识别技术以语音信号为研究对象，是语音信号处理的一个重要研究方向 。其最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。 发展和现状： 20世纪50年代，ATT Bell(贝尔)研究所成功研制了世界上第一个能识别10个英文数字的语音识别系统一Audry系统，这标志着语音识别研究的开始。 60年代计算机的应用推动了语音识别的发展。这一时期的重要成果是动态规划(Dynamic Programming, DP)和线性预测分析(Linear Predictive)技术。其中后者较好的解决了语音信号产生的模型问题，对语音识别产生了深远的影响。 语音识别概述 70年代语音识别领域取得了突破。在理论上，LP 技术得到进一步发展，动态时间规整技术(DTW)的基本成熟，特别是提出了矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模型(HMM)理论。在实践上，小词汇量孤立词的识别方面取得了实质性的进展 ，实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立语音识别系统。这一时期的语音识别方法基本上是采用传统的模式识别策略。 80年代语音识别研究进一步走向深入，其显著特征是HMM模型和人工神经元网络(ANN)在语音识别中的成功应用。HMM模型的广泛应用应归功于ATT Bel实验室的Rabiner等科学家的努力，他们把HMM纯数学模型工程化，从而为更多研究者了解和认识。研究的重点逐渐转向大词汇量、非特定人连续语音识别。 90年代，随着多媒体时代的来临，在语音识别技术的应用及产品化方面出现了很大的进展。许多发达国家如美国、日本、韩国以及IBM，Apple，ATT,NTT等著名公司都为语音识别系统的实用化开发投以巨资。语音识别技术实用化进程大大加速，并出现了许多实用化产品。 IBM公司率先推出的汉语ViaVoice语音识别系统，带有一个32,000词的基本词汇表，可以扩展到65,000词，平均识别率可以达到95%，可以识别上海话、广东话和四川话等地方口音，是目前具有代表性的汉语连续语音识别系统。 语音识别概述 21世纪语音识别技术的应用及产品化方面进一步发展。在语音识别产品方面，各大公司纷纷推出自己产品。目前世界上最先进的语音识别软件，既不是微软生产的，也非IBM制造，它的名字叫做Naturally Speaking，出自于Nuance Communications公司。Naturally Speaking己经得到了大多数用户的认可。用户对着麦克风说话，屏幕上就显示出说话的内容，很容易识别和纠正错误.久而久之，该软件就会适应用户的说话风格。 我国语音识别研究工作起步于五十年代，但近年来发展很快，研究水平也从实验室逐步走向实用。从1987年开始执行国家863计划后，国家863智能计算机专家组为语音识别技术研究专门立项，每两年滚动一次。我国语音识别技术的研究水平己经基本上与国外同步，在汉语语音识别技术上还有自己的特点与优势，并达到国际先进水平。其中，具有代表性的研究单位是清华大学电子工程系与中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室。 由清华大学电子工程系语音技术与专用芯片设计课题组研发的非特定人汉语数码串连续语音识别系统，识别精度达到了94.8%(不定长数字串)和96.8%(定长数字串). 语音识别概述 语音识别系统分类： 从说话者与识别系统的相关性分: (1)特定人语音识别系统：仅考虑对于专人的话音进行识别，与说话的语种没有关系； (2)非特定人语音识别系统：识别的语音与人无关，通常要用大量不同人的语音数据库对识别系统进行学习，识别的语言取决于采用的训练语音库； (3)多人的识别系统：通常能识别一组人的语音该系统通常要求对该组人的语音进行学习，通常可以识别三到五个人的语音。 从说话的方式分: (1)孤立词语音识别系统:其输入系统要求输入每个词后要停顿; (2)连接词语音识别系统:其输入系统要求对每个词都清楚发音,开始出现一些连音现象; (3) 连续语