語音識(shí)別技術(shù)的目標(biāo)就是將人類語音中的詞匯內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可讀的輸入。語音識(shí)別技術(shù)的原理就是讓機(jī)器通過識(shí)別，把語音信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)槲谋?，然后將理解轉(zhuǎn)變?yōu)橹噶畹募夹g(shù)。目的就是為了使機(jī)器能夠“聽懂”人在說什么，并作出相應(yīng)的反應(yīng)。語音識(shí)別系統(tǒng)由聲學(xué)識(shí)別模型和語言理解模型兩部分組成，分別是對(duì)語音到音節(jié)和音節(jié)到字的計(jì)算。一個(gè)連續(xù)語音識(shí)別系統(tǒng)包含了特征提取、聲學(xué)模型、語言模型和解碼器這四個(gè)主要部分。

特征提取是指在除去語音信號(hào)中對(duì)于語音識(shí)別無用的信息后，保留能夠反映語音本質(zhì)特征的關(guān)鍵信息，對(duì)其進(jìn)行處理，再用特定的形式表示出來，用于后續(xù)的進(jìn)一步處理。

聲學(xué)模型可以理解為是對(duì)聲音進(jìn)行建模，把語音輸入轉(zhuǎn)換為聲學(xué)表示的輸出。

語言模型是用來計(jì)算出一個(gè)句子出現(xiàn)概率的模型，簡(jiǎn)單來說，就是計(jì)算出這個(gè)句子在語法上是否正確的概率。

解碼器就是指語音技術(shù)中的識(shí)別過程。

語音識(shí)別的本質(zhì)就是一種模式識(shí)別的過程，將未知的語音模式與已知的語音模式進(jìn)行對(duì)比，最佳匹配的參考模式就被視為識(shí)別結(jié)果。

語音識(shí)別是模式識(shí)別的一個(gè)分支，又從屬于信號(hào)處理科學(xué)領(lǐng)域，同時(shí)與語音學(xué)、語言學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)及神經(jīng)生物學(xué)等學(xué)科有非常密切的關(guān)系。語音識(shí)別的目的就是讓機(jī)器“聽懂”人類口述的語言，包括了兩方面的含義：其一是逐字逐句聽懂非轉(zhuǎn)化成書面語言文字;其二是對(duì)口述語言中所包含的要求或詢問加以理解，做出正確響應(yīng)，而不拘泥于所有詞的正確轉(zhuǎn)換。

自動(dòng)語音識(shí)別技術(shù)有三個(gè)基本原理：首先語音信號(hào)中的語言信息是按照短時(shí)幅度譜的時(shí)間變化模式來編碼;其次語音是可以閱讀的，即它的聲學(xué)信號(hào)可以在不考慮說話人試圖傳達(dá)的信息內(nèi)容的情況下用數(shù)十個(gè)具有區(qū)別性的、離散的符號(hào)來表示;第三語音交互是一個(gè)認(rèn)知過程，因而不能與語言的語法、語義和語用結(jié)構(gòu)割裂開來。

語音識(shí)別是怎么工作的呢?實(shí)際上一點(diǎn)都不神秘，無非是：

第一步，把幀識(shí)別成狀態(tài)(難點(diǎn))。

第二步，把狀態(tài)組合成音素。

第三步，把音素組合成單詞。

解決這個(gè)問題的常用方法就是使用隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)。這東西聽起來好像很高深的樣子，實(shí)際上用起來很簡(jiǎn)單：

第一步，構(gòu)建一個(gè)狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)。

第二步，從狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)中尋找與聲音最匹配的路徑。

這樣就把結(jié)果限制在預(yù)先設(shè)定的網(wǎng)絡(luò)中，避免了剛才說到的問題，當(dāng)然也帶來一個(gè)局限，比如你設(shè)定的網(wǎng)絡(luò)里只包含了“今天晴天”和“今天下雨”兩個(gè)句子的狀態(tài)路徑，那么不管說些什么，識(shí)別出的結(jié)果必然是這兩個(gè)句子中的一句。

那如果想識(shí)別任意文本呢?把這個(gè)網(wǎng)絡(luò)搭得足夠大，包含任意文本的路徑就可以了。但這個(gè)網(wǎng)絡(luò)越大，想要達(dá)到比較好的識(shí)別準(zhǔn)確率就越難。所以要根據(jù)實(shí)際任務(wù)的需求，合理選擇網(wǎng)絡(luò)大小和結(jié)構(gòu)。

搭建狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)，是由單詞級(jí)網(wǎng)絡(luò)展開成音素網(wǎng)絡(luò)，再展開成狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)。語音識(shí)別過程其實(shí)就是在狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)中搜索一條最佳路徑，語音對(duì)應(yīng)這條路徑的概率最大，這稱之為“解碼”。路徑搜索的算法是一種動(dòng)態(tài)規(guī)劃剪枝的算法，稱之為Viterbi算法，用于尋找全局最優(yōu)路徑。

一般來說，一套完整的語音識(shí)別系統(tǒng)其工作過程分為7步：

①對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行分析和處理，除去冗余信息。

②提取影響語音識(shí)別的關(guān)鍵信息和表達(dá)語言含義的特征信息。

③緊扣特征信息，用最小單元識(shí)別字詞。

④按照不同語言的各自語法，依照先后次序識(shí)別字詞。

⑤把前后意思當(dāng)作輔助識(shí)別條件，有利于分析和識(shí)別。

⑥按照語義分析，給關(guān)鍵信息劃分段落，取出所識(shí)別出的字詞并連接起來，同時(shí)根據(jù)語句意思調(diào)整句子構(gòu)成。

⑦結(jié)合語義，仔細(xì)分析上下文的相互聯(lián)系，對(duì)當(dāng)前正在處理的語句進(jìn)行適當(dāng)修正。

語音識(shí)別技術(shù)，目標(biāo)是將人類的語音中的詞匯內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可讀的輸入。工作原理：動(dòng)態(tài)時(shí)間伸縮方法使用瞬間的、變動(dòng)倒頻通過交換字母順序，用一個(gè)含義廣泛的詞匯定義了一個(gè)新的信號(hào)處理技術(shù)，倒頻譜的計(jì)算通常使用快速傅立葉變換。運(yùn)用隱馬爾可夫模型的方法，頻譜特征的統(tǒng)計(jì)變差得以測(cè)量。文本無關(guān)語音識(shí)別方法的例子有平均頻譜法、矢量量化法和多變量自回歸法。人們預(yù)計(jì)，未來10年內(nèi)，語音識(shí)別技術(shù)將進(jìn)入工業(yè)、家電、通信、汽車電子、醫(yī)療、家庭服務(wù)、消費(fèi)電子產(chǎn)品等各個(gè)領(lǐng)域。