语音识别与生成：科大讯飞：多语言语音识别与生成技术教程.pdf

语音识别与生成：科大讯飞：多语言语音识别与生成技术

教程

1语音识别基础

1.1语音识别技术概述

语音识别技术，即SpeechRecognition，是一种将人类语音转换为可理解文

本的技术。它涉及多个学科领域，包括信号处理、声学、语言学和人工智能。

科大讯飞作为中国领先的智能语音技术提供商，其语音识别系统能够处理多种

语言，实现高精度的语音转文本功能。

1.1.1原理

语音识别系统通常包括以下关键组件：

1.语音信号处理：将原始的语音信号转换为数字信号，进行预处理，

如降噪、分帧等。

2.特征提取：从预处理后的信号中提取特征，如梅尔频率倒谱系数

(MFCC)。

3.声学模型：使用统计模型（如隐马尔可夫模型HMM）或深度学习

模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）来识别语音中的音素

或单词。

4.语言模型：基于语法和词汇的统计模型，用于预测给定上下文下

的单词序列概率。

5.解码器：结合声学模型和语言模型，将特征序列转换为最可能的

文本序列。

1.1.2应用

科大讯飞的语音识别技术广泛应用于教育、医疗、客服、智能家居等领域，

支持中文、英文、日语等多种语言的识别。

1.2语音信号处理

语音信号处理是语音识别的第一步，它包括对原始语音信号的预处理，以

提高后续处理的效率和准确性。

1.2.1内容

1.降噪：去除背景噪声，提高语音清晰度。

2.分帧：将连续的语音信号分割成一系列短时帧，便于后续的特征

1

提取。

3.端点检测：确定语音信号的开始和结束点，避免非语音部分的干

扰。

1.2.2示例代码

importnumpyasnp

importlibrosa

#加载音频文件

audio,sr=librosa.load(speech.wav,sr=16000)

#降噪处理

noise_profile=librosa.effects.split(audio,top_db=20)

audio_clean=librosa.effects.trim(audio,top_db=30,frame_length=2048,hop_length=512)[0]

#分帧

frame_length=0.025#25ms

frame_stride=0.01#10ms

frame_length,frame_stride=int(round(frame_length*sr)),int(round(frame_stride*sr))

signal_length=len(audio_clean)

num_frames=int(np.ceil(float(np.abs(signal_length-frame_length))/frame_stride))+1

pad_signal_length=num_frames*frame_stride+frame_length

z=np.zeros((pad_signal_length-signal_length))

pad_signal=np.append(audio_clean,z)

indices=np.tile(np.arange(0,frame_length),(num_frames,1))+np.tile(np.arange(0,num_frame

s*frame_stride,frame_stride),(frame_length,1)).T

frames=pad_signal[indices.astype(32,copy=False)]

#端点检测

threshold=0.01

energies=np.sum(frames**2,axis=1)

speech_frames=frames[energiesthreshold*np.max(energies)]

1.3特征提取与声学模型

特征提取是将语音信号转换为机器可理解的特征向量的过程，而声学模型

则基于这些特征进