作為專門的研究領(lǐng)域，語音識(shí)別又是一門交叉學(xué)科，它與聲學(xué)、語音學(xué)、語言學(xué)、數(shù)字信號(hào)處理理論、信息論、計(jì)算機(jī)科學(xué)等眾多學(xué)科緊密相連。本漢語語音識(shí)別系統(tǒng)是一個(gè)非特定人的、孤立音語音識(shí)別系統(tǒng)。其中孤立音至少包括漢語的400多個(gè)調(diào)音節(jié)（不考慮聲調(diào)）以及一些常用的詞組。識(shí)別系統(tǒng)主要用于手持設(shè)備，如手機(jī)、掌上電腦。這些設(shè)備的CPU一般是DSP，硬件資源十分有限，而且大多不支持浮點(diǎn)運(yùn)算。那么，對(duì)系統(tǒng)各個(gè)部分的設(shè)計(jì)首要考慮的是系統(tǒng)對(duì)硬件資源的開銷必須盡量的小，不能超過這些設(shè)備的限制。硬件資源的開銷包括存儲(chǔ)模型參數(shù)的開銷，以及識(shí)別過程中對(duì)內(nèi)存、DSP的運(yùn)行時(shí)間的開銷。

在語音識(shí)別系統(tǒng)中，模擬的語音信號(hào)在完成A/D轉(zhuǎn)換后成為數(shù)字信號(hào)，但時(shí)域上的語音信號(hào)很難直接用于識(shí)別，因此需要從語音信號(hào)中提取語音的特征，一方面可以獲得語音的本質(zhì)特征，另一方面也起到數(shù)據(jù)壓縮的作用。輸入的模擬語音信號(hào)首先要進(jìn)行預(yù)處理，包括預(yù)濾波、采樣和量化、加窗、端點(diǎn)檢測(cè)、預(yù)加重等。語音識(shí)別系統(tǒng)的模型通常由聲學(xué)模型和語言模型兩部分組成，分別對(duì)應(yīng)于語音到半音節(jié)概率的計(jì)算和半音節(jié)到字概率的計(jì)算。

語音識(shí)別系統(tǒng)的特征提取

目前通用的特征提取方法是基于語音幀的，即將語音信號(hào)分為有重疊的若干幀，對(duì)每一幀提取語音特征。由于本技術(shù)方案采用的語音庫采樣率為8 kHz，因此采用幀長(zhǎng)為256個(gè)采樣點(diǎn)（即32 ms），幀步長(zhǎng)或幀移（即每一幀語音與上一幀語音不重疊的長(zhǎng)度）為80個(gè)采樣點(diǎn)（即10 ms）。

現(xiàn)有語音識(shí)別系統(tǒng)采用的最主要的兩種語音特征包括：

線性預(yù)測(cè)倒譜參數(shù)（Linear Prediction Cepstrum Coefficient，LPCC），該特征是基于語音信號(hào)為自回歸信號(hào)的假設(shè)，利用線性預(yù)測(cè)分析獲得倒譜參數(shù)。LPCC參數(shù)的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算量小，對(duì)元音有較好的描述能力，其缺點(diǎn)在于對(duì)輔音的描述能力較差，抗噪聲性能較差。

Mel 頻標(biāo)倒譜參數(shù)（Mel Frequency Cepstrum Coefficient，MFCC），該特征考慮了人耳的聽覺特性，將頻譜轉(zhuǎn)化為基于Mel頻標(biāo)的非線性頻譜，然后轉(zhuǎn)換到倒譜域上。由于充分模擬了人的聽覺特性，而且沒有任何前提假設(shè)，MFCC參數(shù)具有識(shí)別性能和抗噪能力，實(shí)驗(yàn)證明在漢語數(shù)碼語音識(shí)別中MFCC 參數(shù)的性能明顯優(yōu)于LPCC參數(shù)，因此本技術(shù)方案采用MFCC參數(shù)為語音特征參數(shù)。

求MFCC參數(shù)的大致過程為：

對(duì)輸入語音幀加Hamming窗后做快速傅里葉變換（Fast Fourier Transformation，F(xiàn)FT），將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)化為頻域信號(hào)。

將線性頻標(biāo)轉(zhuǎn)化為Mel頻標(biāo)。轉(zhuǎn)化方法是將頻域信號(hào)通過24個(gè)三角濾波器，其中中心頻率在1 000 Hz以上和以下的各12個(gè)。濾波器的中心頻率間隔特點(diǎn)是在1000Hz以下為線性分布，1 000 Hz以上為等比數(shù)列分布。三角濾波器的輸出為： 式中：Xk為頻譜上第k個(gè)頻譜點(diǎn)的能量；Yi為第i個(gè)濾波器的輸出；Fi為第i個(gè)濾波器的中心頻率。
用離散余弦變換（Discrete Cosine Transformation，DCT）將濾波器輸出變換到倒譜域： 式中：p為MFCC參數(shù)的階數(shù)，這里取p = 12。{Ck}k = 1,2,…,12即為所求的MFCC參數(shù)。
為體現(xiàn)語音的動(dòng)態(tài)特性，在語音特征中加入了一階差分倒譜，其計(jì)算方法如下式所示： 式中下標(biāo)l與l - k表示第l與l - k幀；m表示第m維。
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MFCC參數(shù)計(jì)算的要點(diǎn)是將線性功率譜S(n)轉(zhuǎn)換成為Mel頻率下的功率譜，這需要在計(jì)算之前先在語音的頻譜范圍內(nèi)設(shè)置若干個(gè)帶通濾波器Hm(n),m= 0,1,2,…,M - 1,n = 0,1,2,…,N/2 - 1。M為濾波器個(gè)數(shù)，N為一幀語音信號(hào)的點(diǎn)數(shù)。每個(gè)濾波器具有三角形特性，其中心頻率為fm，它們?cè)贛el頻率軸上是均勻分布的。在線性頻率上，當(dāng)m 較小時(shí)相鄰的fm間隔很小，隨著m的增加相鄰的fm間隔逐漸拉開。Mel頻率和線性頻率的轉(zhuǎn)換關(guān)系如下： 這些帶通濾波器的參數(shù)是事先計(jì)算好的。圖2給出了濾波器組的分布圖，其中M 選擇為26，F(xiàn)FT點(diǎn)數(shù)N為256，語音信號(hào)的采樣頻率為8000 Hz。

系統(tǒng)測(cè)度估計(jì)

測(cè)度估計(jì)技術(shù)可以采用動(dòng)態(tài)時(shí)間彎折DTW、隱馬爾可夫模型HMM或人工神經(jīng)網(wǎng)ANN等算法，本項(xiàng)目采用國(guó)際上最先進(jìn)的HMM，這樣能夠比較容易的實(shí)現(xiàn)非特定人，而且系統(tǒng)結(jié)構(gòu)也比較靈活、一致。

根據(jù)描述的語音單位的大小，HMM可分為：基于整詞模型的HMM（Word based HMM）。其優(yōu)點(diǎn)為可以很好地描述詞內(nèi)音素協(xié)同發(fā)音的特點(diǎn)，建模過程也較為簡(jiǎn)單。因此很多小詞匯量語音識(shí)別系統(tǒng)均采用整詞模型HMM。但在大詞匯量語音識(shí)別中由于所需建立的模型太多而無法使用。

基于子詞模型的HMM（Sub Word based HMM）。該類HMM描述的語音單位比詞小，如英語語音識(shí)別中的基本音素，漢語語音識(shí)別中的半音節(jié)等。其優(yōu)點(diǎn)為模型總數(shù)少，所以在大詞匯量語音識(shí)別中得到了廣泛的應(yīng)用。其缺點(diǎn)在于其描述詞內(nèi)協(xié)同發(fā)音的能力劣于整詞模型，但由于子詞模型已經(jīng)得到了非常充分的研究，所以近年來在很多小詞表應(yīng)用識(shí)別系統(tǒng)中也用了子詞模型。本技術(shù)方案采用基于半音節(jié)（即聲、韻母）的語音建模方法，其識(shí)別模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖3 所示，其中靜音HMM采用1個(gè)狀態(tài)，每一聲母模型采用2個(gè)狀態(tài)，每一韻母模型采用4個(gè)狀態(tài)。

根據(jù)輸出概率分布的不同，HMM（隱含馬爾科夫模型）可分為：

離散HMM（Discrete HMM，DHMM）。其輸出概率是基于一套碼本的離散概率分布，其優(yōu)點(diǎn)在于由于實(shí)現(xiàn)了存儲(chǔ)量和計(jì)算量都較小，所需的訓(xùn)練語音也較少，但其矢量量化的過程會(huì)造成性能的損失。

連續(xù)HMM（Continuous Density HMM，CDHMM）。其輸出概率是連續(xù)概率密度函數(shù)（一般是高斯混合密度函數(shù)）。其所需的訓(xùn)練語音較多，模型參數(shù)存儲(chǔ)量和計(jì)算量都較大，在訓(xùn)練語音足夠時(shí)，其性能優(yōu)于DHMM。

半連續(xù)HMM（Semi Continuous HMM，SCHMM）。SCHMM是DHMM和CDHMM的折衷，與DHMM相似，其輸出為一套碼本，但每個(gè)碼字均為一個(gè)連續(xù)概率密度分布函數(shù)，這一點(diǎn)與CDHMM相近。其性能和所需的訓(xùn)練語音等均介于DHMM和CDHMM之間。

考慮到漢語數(shù)碼語音所需的模型較少，很容易獲得足夠多的訓(xùn)練語音，因此本技術(shù)方案采用了CDHMM為語音模型。
狀態(tài)輸出概率分布為混合高斯密度函數(shù)。其各分量計(jì)算如下： 總的概率輸出即為各分量的加權(quán)和： 式中：s表示當(dāng)前狀態(tài)；M為混合分量數(shù)；u，Σ ，c分別為各混合分量的均值矢量、協(xié)方差矩陣和混合分量系數(shù)。

該算法利用Viterbi譯碼的過程進(jìn)行幀同步的搜索，易于實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)，也容易納入語法信息?？紤]到系統(tǒng)的實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)性，本技術(shù)方案采用Viterbi譯碼作為系統(tǒng)的搜索算法。

系統(tǒng)試驗(yàn)結(jié)果

在漢語全音節(jié)與詞組混合的語音識(shí)別任務(wù)中，得到的初步實(shí)驗(yàn)結(jié)果為：PC微機(jī)浮點(diǎn)算法條件下正確覆蓋率不低于98%，定點(diǎn)算法的正確覆蓋率不低于97%。DSP嵌入系統(tǒng)定點(diǎn)條件下正確覆蓋率不低于96%。系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間滿足實(shí)時(shí)識(shí)別的要求。通過測(cè)試組嚴(yán)格的檢查及抽樣測(cè)試，證明上述結(jié)果真實(shí)可靠，該輸入法基本達(dá)到實(shí)用化要求。

總結(jié)

漢字語音識(shí)別是科技領(lǐng)域的重要課題，本文介紹的方案設(shè)計(jì)采用孤立語音的全音階和詞組的混合識(shí)別模式，使用連續(xù)概率分布非特定人的聲學(xué)模型，并輔以多候選的人機(jī)交互方式，漢子語音的輸入。相信未來在語音識(shí)別的方向上還會(huì)取得更大的突破。

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