语音识别的基础概念

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2023-09-30 23:08:24

语音识别的基础概念

自动语音识别（AutomaticSpeechRecognition，ASR）技术是一种将人的语音转换为文本的技术。这项技术被当做是可以使人与人、人与机器更顺畅交流的桥梁，已经在研究领域活跃了50多年。

ASR的发展

ASR在近几年的流行，与以下几个关键领域的进步有关：1. 摩尔定律持续有效：使得多核处理器、通用计算图形处理器GPGPU、CPU/GPU集群等技术，为训练复杂模型提供了可能，显著降低了ASR系统的错误率；2. 大数据时代：借助互联网和云计算，获得了真实使用场景的大数据训练模型，使得ASR系统更具鲁棒性(健壮性、稳定性)；3. 移动智能时代：移动设备、可穿戴设备、智能家居设备、车载信息娱乐系统，变得越来越流行，语音交互成为新的入口。

研究领域分类

根据在不同限制条件下的研究任务，产生了不同的研究领域。

识别任务分类

根据不同任务，语音识别可分为4类。

应用场景

作为新的入口，主要应用于帮助人与人的交流和人与机器的交流。

语音识别系统

语音对话系统，包含语音识别系统、语义理解系统、文字转语音系统、对话管理系统。

声学模型

声学模型是识别系统的底层模型，其目的是提供一种计算语音的特征矢量序列和每个发音模板之间的距离的方法。

语言模型

语言模型提供了语言中词之间的上下文信息以及语义信息。

字典

字典是存放所有单词的发音的词典，它的作用是用来连接声学模型和语言模型的。

解码器

解码器的作用就是将训练好的模型按照一定的规则组合起来，将新输入的语音识别出来。

语音识别的评估标准

常用的评估标准为词错误率（WordErrorRate，WER)。

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