语音识别与语义识别精品PPT课件
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3.1 初识语音识别——语音识别技术应用 课件 清华大学版(2024)六上信息科技
3-1 初识语音识别
三、语音识别体验活动
活动准备
活动操作说明
将程序文件导入编程软件中，接着将计算机和 AIoT 板主控 板相连接，从智能云平台中获得语音识别的 API，粘贴在编 程平台的语音识别程序指令中，将程序刷入 AIoT 板，接着 按下 AIOT 板的 A 键开始录音，录音时长可为 2~5 秒，最 后在AIoT 板 OLED 显示屏上可以看到识别结果。整个过程 需要连接 WiFi 无线网络。
3-1 初识语音识别
一、认识语音识别技术
1.语音识别技术的含义
语音识别技术也被称为自动语音识别， 目标是将人类的语音中的词汇或语义 内容转换为计算机可读的输入指令。 可以简单把机器的语音识别理解为 “机器的听觉系统”，目的是让机器 听懂人说的话，并按人类下达的指令 执行任务。
3-1 初识语音识别
一、认识语音识别技术
2.语音识别的发展
1952年
在词汇量、孤 立词的识别方 面取得实质性 进展
20世纪 80年代
1987 年，科学家开发 出了世界上第一个“非 特定人连续语音识别 系统”用统计的方法提 高了语音识别率
20世纪 90年代
2011 年年初，某企业 的深度神经网络 DNN 模型在语音搜索任务 上获得成功
“千里眼” “顺风耳”
第1单元 图像分类 第2单元 人脸人别 第3单元 语音识别
在本单元的学习中，将围绕“语音识别”这个主题，认识语音 识别技术的原理和应用，了解它的实现过程，通过具体的项目 应用，探讨它的优势和不足，实现对语音识别的全面了解。
单元目标
1.知道语音识别技术的应用现状。 2.知道语音识别技术如何实现。 3.学会语音识别技术项目应用设计。 4.体验不用语音的语音识别。
人工智能-语音识别技术PPT学习课件
3/5/2020
12
3/5/2020
13
声学模型
声学模型是把语音转化为声学表示的输出，即找到给定的语音源于某个声学符号的概率。 对于声学符号，最直接的表达方式是词组，但是在训练数据量不充分的情况下，很难得到 一个好的模型。词组是由多个音素的连续发音构成，另外，音素不但有清晰的定义而且数 量有限。因而，在语音识别中，通常把声学模型转换成了一个语音序列到发音序列（音素） 的模型和一个发音序列到输出文字序列的字典。
至此，声音就成了一个12行（假设声学特征是12维）、N列的一个矩阵，称之为观 察序列，这里N为总帧数。观察序列如下图所示，图中，每一帧都用一个12维的向 量表示，色块的颜色深浅表示向量值的大小。3/5/2020来自 7语音识别的实现（4）
接下来就要介绍怎样把这个矩阵变成文本了。首先要介绍两个概念： 音素：单词的发音由音素构成。对英语，一种常用的音素集是卡内
3/5/2020
6
语音识别的实现（3）
图中，每帧的长度为25毫秒，每两帧之间有25-10=15毫秒的交叠。我们称为以帧长 25ms、帧移10ms分帧。
分帧后，语音就变成了很多小段。但波形在时域上几乎没有描述能力，因此必须将 波形作变换。常见的一种变换方法是提取MFCC特征，根据人耳的生理特性，把每 一帧波形变成一个多维向量，可以简单地理解为这个向量包含了这帧语音的内容信 息。这个过程叫做声学特征提取。实际应用中，这一步有很多细节，声学特征也不 止有MFCC这一种，具体这里不讲。
由贝叶斯公式143162020展开可得po是对每个句子进行计算的而对每个句子来说po是不变的所以可以改写成如下其中pow称做观测最大释然由声学模型计算可得其中pw称做先验概率由语言模型模型计算可得综上所述语音识别就是解码decoding过程如下图所示
语音识别技术PPT课件
11
2.2 语音识别的基本原理
•训练(Training)：预先分析出语音特征参数，制作语音模 板(Template)并存放在语音参数库中。
•识别(Recognition)：待识语音经过与训练时相同的分析， 得到语音参数，将它与库中的参考模板一一比较，并采用 判决的方法找出最接近语音特征的年11月1日
1
通过语音传递信息是人类最重要、最有效、 最常用和最方便的交换信息形式。 （1）语言是人类特有的功能，声音是人类常用 的工具，是相互传递信息的最主要的手段。
（2）语音和语言与人的智力活动密切相关，是 人们构成思想疏通和感情交流的最主要的途径。
2
讲解重点：
9
2.1语音识别的定义
•语音识别是研究如何采用数字信号处理技术自动提 取以及决定语音信号中最基本、 最有意义的信息的 一门新兴的边缘学科。它是语音信号处理学科的一 个分支。
•语 音 识 别 所 涉 及 的 学 科 领 域 ： 信 号 处 理 、 物 理 学 （声学）、模式匹配、通信及信息理论、语言语音 学、生理学、计算机科学（研究软硬件算法以便更 有效地实现用于识别系统中的各种方法）、心理学 等。
6
微软：让计算机能说会听
•Bill Gates 在97年世界计算机博览会(COMDEX)主题 演讲会上描绘IT事业的发展宏图时指出：
下一代操作系统和应用程序的用户界面将是语音识 别。工业界应对语音识别领域的重大突破做好充分准 备，因为那将是一场席卷全球的另一次热潮。 •1998年11月5日，微软中国研究院在北京成立。该中 心的任务是重点研究计算机在中文环境下的易用性。
以比较少的词汇为对象，能够识别每个词。识别的词汇表和标准样板 或模型也是字、词或短语，但识别时可以是它们中间几个的连续。
2.2 语音识别的基本原理
•训练(Training)：预先分析出语音特征参数，制作语音模 板(Template)并存放在语音参数库中。
•识别(Recognition)：待识语音经过与训练时相同的分析， 得到语音参数，将它与库中的参考模板一一比较，并采用 判决的方法找出最接近语音特征的年11月1日
1
通过语音传递信息是人类最重要、最有效、 最常用和最方便的交换信息形式。 （1）语言是人类特有的功能，声音是人类常用 的工具，是相互传递信息的最主要的手段。
（2）语音和语言与人的智力活动密切相关，是 人们构成思想疏通和感情交流的最主要的途径。
2
讲解重点：
9
2.1语音识别的定义
•语音识别是研究如何采用数字信号处理技术自动提 取以及决定语音信号中最基本、 最有意义的信息的 一门新兴的边缘学科。它是语音信号处理学科的一 个分支。
•语 音 识 别 所 涉 及 的 学 科 领 域 ： 信 号 处 理 、 物 理 学 （声学）、模式匹配、通信及信息理论、语言语音 学、生理学、计算机科学（研究软硬件算法以便更 有效地实现用于识别系统中的各种方法）、心理学 等。
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微软：让计算机能说会听
•Bill Gates 在97年世界计算机博览会(COMDEX)主题 演讲会上描绘IT事业的发展宏图时指出：
下一代操作系统和应用程序的用户界面将是语音识 别。工业界应对语音识别领域的重大突破做好充分准 备，因为那将是一场席卷全球的另一次热潮。 •1998年11月5日，微软中国研究院在北京成立。该中 心的任务是重点研究计算机在中文环境下的易用性。
以比较少的词汇为对象，能够识别每个词。识别的词汇表和标准样板 或模型也是字、词或短语，但识别时可以是它们中间几个的连续。
语音识别(speechrecognition).ppt
三、动态时间规整的原理描述
60年代由日本学者提出，算法的思想是把未 知量伸长或缩短 ( 压扩) ，直到与参考模板的长度一 致，在这一过程中，未知单词的时间轴会产生扭曲 或弯折，以便其特征量与标准模式对应。
原理描述
DTW 是把时间规整和距离测度计算结合起来。测 试语音参数共有 I 帧矢量，而参考模板共有 J 帧矢量， I 和J 不等，寻找一个时间规整函数 j=w(i) ，它将测试 矢量的时间轴 i 非线性地映射到模板的时间轴 j 上，并 使该函数 w(i) 满足：
2. 识别：将输入语音进行处理，提取特征参数， 和模式库中的模板进行比较匹配，作出判决。
预处理
语音特征 参数分析
失真测度 计算
识别决策
模式匹配
标准 模板
语音识别的框图
专家 知识
二、预处理
语音信号的放大、防混叠滤波、自动增益控制、 模数转换、消除噪声、端点检测。
端点检测：从包含语音的一段信号中确定出语音 的起点和终点。有效的端点检测不仅能使处理的时 间减到最小，而且能排除无声段的噪声干扰。实验 表明：端点检测的正确与否影响到识别率的高低。 语音端点检测的方法：短时能量和短时过零率。
随着语音识别技术的逐渐成熟，语音识别技术开 始得到广泛的应用，涉及日常生活的各个方面如电信、 金融、新闻、公共事业等各个行业，通过采用语音识 别技术，可以极大的简化这些领域的业务流程以及操 作；提高系统的应用效率。
语音识别应用实例
1. 语音识别以 IBM推出的ViaVoice为代表，国内 则推出Dutty ++语音识别系统、天信语音识别系统、 世音通语音识别系统等。
2. 根据识别的词汇量来分，有： （1）大词汇（ 1000个以上的词汇，如会议系统） （2）中词汇（ 20～1000个词汇，如定票系统） （3）小词汇（ 1～20个词汇，如语音电话拨号）
语音识别综述PPT课件.ppt
• 性能（ 用720小时的语音数据训练）
– 从：原先的4周时间
– 10/8/2024 到：现在的3天时间
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提纲
• 语音识别简介 • 主流方法 • 技术现状
10/8/2024
19
技术现状──识别效果
• 识别率
– 美国：广播语音可达80％ – 中国：有较强噪声的朗读语音：70％左右 – 距离实用还有相当大的距离
– 中国：声学所，自动化所，清华，北大
10/8/2024
5
语音识别简介──主要应用
• 主要应用
– 桌面输入法（ViaVoice）：噪音、方言问题 – 电话语音服务器：中国现阶段主要应用 – 手机、PDA命令：比较热的方向，噪音、方言 – 智能交互：信息亭，飞行员训练
10/8/2024
6
提纲
• 语音识别简介 • 主流方法 • 技术现状
• 语言模型
– 已知发音串写出词串 – P(S|LP)P(P|L)P(L|W)P(W|A)P(A) – 其中，W是字串，A是读音串，L是词串，P是
词性串，S是词义串
• 主流方法
– 三元语法：Tri-gram
10/8/2024
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主流方法──搜索算法
• 搜索（解码）
– 识别的主要过程 – 通过搜索找到某一概率（P(W)）最大化的字串
技术现状──美国语音行业现状
• 工业界
– 总体是近乎亏损，通过整合来降低成本 – 整盘后盈利或持平的可能已经出现
• 学术界
– 做大系统的单位减少，专注于创新性的小项目/子课题的研究
• DARPA（Defense Advanced Research Projects Agency ）
– 集中资源扶植主力单位，不鼓励小而全的单位 – 对创新研究的小任务也有明确的整合要求 – 已完成实际需求为目的
从语音识别到言语识别课件
语音辨认的重要性
语音辨认技术在人机交互、智能家居、智能客服、自动驾驶等领域具有广泛的 应用价值。它使得人们能够通过语音与机器进行交互，提高了人机交互的效率 和自然度，为人们的生活和工作带来了极大的便利。
语音辨认技术的发展历程
起步阶段
20世纪50年代，语音辨认技术开 始起步，主要研究目标是实现特
定人的孤立词辨认。
智能驾驶
语音辨认技术是实现自然语言交互的关键 技术之一，广泛应用于智能家居、智能客 服、智能音箱等领域。
在自动驾驶汽车中，语音辨认技术可以用 于实现自然语言指令控制，提高驾驶安全 性。
医疗健康
教育培训
语音辨认技术可以帮助听力障碍者进行语 言交流，同时也可以用于医疗记录和诊断 。
语音辨认技术可以用于语音合成课件，实 现智能教学和个性化学习。
要点二
展望
未来言语辨认技术有望在智能客服、智能家居、车载语音 助手、虚拟现实等领域得到广泛应用。同时，随着无障碍 技术和通用辅助技术的不断发展，言语辨认技术有望为残 障人士和老年人提供更好的生活和交流体验。
感谢您的观看
THANKS
作，共同研究和解决问题。
未来发展趋势与展望
要点一
未来发展趋势
随着深度学习技术的发展和大数据时代的到来，言语辨认 技术将不断进步和完善。未来言语辨认技术将更加重视语 义和语境信息的理解，实现更高准确率和更流畅的辨认效 果。同时，随着多模态融会技术的发展，语音和言语信息 将更好地融会在一起，进一步提高辨认效果。
02
语音辨认技术原理
语音信号的采集与预处理
采集设备
使用麦克风等音频输入设备采集 语音信号，并进行初步的放大、 滤波等处理，以减少噪音和其他
干扰。
预加重
语音辨认技术在人机交互、智能家居、智能客服、自动驾驶等领域具有广泛的 应用价值。它使得人们能够通过语音与机器进行交互，提高了人机交互的效率 和自然度，为人们的生活和工作带来了极大的便利。
语音辨认技术的发展历程
起步阶段
20世纪50年代，语音辨认技术开 始起步，主要研究目标是实现特
定人的孤立词辨认。
智能驾驶
语音辨认技术是实现自然语言交互的关键 技术之一，广泛应用于智能家居、智能客 服、智能音箱等领域。
在自动驾驶汽车中，语音辨认技术可以用 于实现自然语言指令控制，提高驾驶安全 性。
医疗健康
教育培训
语音辨认技术可以帮助听力障碍者进行语 言交流，同时也可以用于医疗记录和诊断 。
语音辨认技术可以用于语音合成课件，实 现智能教学和个性化学习。
要点二
展望
未来言语辨认技术有望在智能客服、智能家居、车载语音 助手、虚拟现实等领域得到广泛应用。同时，随着无障碍 技术和通用辅助技术的不断发展，言语辨认技术有望为残 障人士和老年人提供更好的生活和交流体验。
感谢您的观看
THANKS
作，共同研究和解决问题。
未来发展趋势与展望
要点一
未来发展趋势
随着深度学习技术的发展和大数据时代的到来，言语辨认 技术将不断进步和完善。未来言语辨认技术将更加重视语 义和语境信息的理解，实现更高准确率和更流畅的辨认效 果。同时，随着多模态融会技术的发展，语音和言语信息 将更好地融会在一起，进一步提高辨认效果。
02
语音辨认技术原理
语音信号的采集与预处理
采集设备
使用麦克风等音频输入设备采集 语音信号，并进行初步的放大、 滤波等处理，以减少噪音和其他
干扰。
预加重
第5课语音识别技术课件(共19张PPT)八下信息科技浙教版(2023)
二、语音识别的实践
亲身体验
尝试在人工智能开放平台、APP或相关软件中，将录制的myaudio.wav文件分别转换成文本。
日积月累
语音识别的准确率与声学模型及语言模型都密切相关。如果声学模型是用普通话训练的，那么识别方言语音，正确率就相对较低。通过及时更新地名、网络流行语等词汇，在语言模型中改变单词之间的搭配概率，可以有效地提高新单词的识别率。语音识别的准确率还与录音时周边环境的噪音、录音设备的质量等因素有关。
一、语音识别的过程
3.特征提取特征提取就是每隔一定时间，把声音的音高、音长、音强和音色等特征提取出来的过程。4.模式匹配模式匹配就是将提取出来的特征在声学模型中进行比对，得到一组音素序列。音素是根据语音的自然规律划分出的最小的语音单位。
知识链接
模式识别 人工智能中的模式识别是根据某个类别数据的共有模式，即模型(特征),对数据进行检测识别或分类。模型的建立可以是直接给予某一事物的各种特征描述，或给予某一事物的海量数浙教版八年级下册
第5课 语音识别技术
学习目标
通过对语音识别应用的体验，理解语音识别的基本过程和原理，了解声学模型和语音模型，感受语音识别带来的便利。
探究
1.为什公智能青箱能听懂人们的问题？2.你认为如何让人工智能听懂家乡的方言?
建构
语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。其最大优势在于使得人机用户界面更加自然和容易使用。
一、语音识别的过程
语音识别一般会经历以下基本过程：通过数模转化得到一个数字声音信号，再对该声音信号进行预处理和特征提取，将该特征在声学模型中进行模式识别得到音素序列，最后将该音素序列在语言模型中查找概率最高的文本，并输出识别结果。
亲身体验
尝试在人工智能开放平台、APP或相关软件中，将录制的myaudio.wav文件分别转换成文本。
日积月累
语音识别的准确率与声学模型及语言模型都密切相关。如果声学模型是用普通话训练的，那么识别方言语音，正确率就相对较低。通过及时更新地名、网络流行语等词汇，在语言模型中改变单词之间的搭配概率，可以有效地提高新单词的识别率。语音识别的准确率还与录音时周边环境的噪音、录音设备的质量等因素有关。
一、语音识别的过程
3.特征提取特征提取就是每隔一定时间，把声音的音高、音长、音强和音色等特征提取出来的过程。4.模式匹配模式匹配就是将提取出来的特征在声学模型中进行比对，得到一组音素序列。音素是根据语音的自然规律划分出的最小的语音单位。
知识链接
模式识别 人工智能中的模式识别是根据某个类别数据的共有模式，即模型(特征),对数据进行检测识别或分类。模型的建立可以是直接给予某一事物的各种特征描述，或给予某一事物的海量数浙教版八年级下册
第5课 语音识别技术
学习目标
通过对语音识别应用的体验，理解语音识别的基本过程和原理，了解声学模型和语音模型，感受语音识别带来的便利。
探究
1.为什公智能青箱能听懂人们的问题？2.你认为如何让人工智能听懂家乡的方言?
建构
语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。其最大优势在于使得人机用户界面更加自然和容易使用。
一、语音识别的过程
语音识别一般会经历以下基本过程：通过数模转化得到一个数字声音信号，再对该声音信号进行预处理和特征提取，将该特征在声学模型中进行模式识别得到音素序列，最后将该音素序列在语言模型中查找概率最高的文本，并输出识别结果。
语音识别技术.pptx
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语音识别技术
2 语音识别过程总结
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语音识别技术
3 总结及展望
21世纪，信息和网络飞速发展，信息和网络的时代已经来临，人与人之间的距离随着Internet和移动电话网 的连接和普及变得越来越近，信息资源扩散的越来越迅速，人与机器的交互显得尤为重要。语音识别技术的 研究和应用可以让人无论何时何地都可以通过语音交互的方式实现任何事，可以使人更方便的享受更多的社 会信息资源和现代化服务，所以，如何将这一技术可靠的、低成本的应用于商业和日常生活，是语音识别技 术的发展方向和趋势。
3.智能对话查询系统，根据客户的语音进行操作，为用户提供自然、友 好的数据库检索服务，例如家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订 票系统、医疗服务、银行服务、股票查询服务等等。
第4页/共14页
语音识别技术
2 语音识别过程（传统的基于HMM的语音识别）
1. 在开始语音识别之前，通常需要把首尾端的静音切除， 降低对后续步骤造成的干扰。这个静音切除的操作一般称 为VAD。
第9页/共14页
语音识别技术
2 语音识别过程
5.解码。搭建状态网络，是由单词级网络展开成音素网络，再展开成状态网络。语音识别过程其实就是在 状态网络中搜索一条最佳路径，语音对应这条路径的概率最大。路径搜索的算法是一种动态规划剪枝的算 法，称之为Viterbi算法，用于寻找全局最优路径。观察概率和转移概率（声学模型）、语言概率（语言模 型）
语音识别技术
1 概述
为什么需要语音识别技术？
各种终端设备的智能化和集成化程度越来越高，传统的信息检索和菜单操作方式已经越来越 无法满足要求。迫切需要有一种更加便捷的信息检索和命令操作方式来替代传统的按别技术
语音识别技术
2 语音识别过程总结
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语音识别技术
3 总结及展望
21世纪，信息和网络飞速发展，信息和网络的时代已经来临，人与人之间的距离随着Internet和移动电话网 的连接和普及变得越来越近，信息资源扩散的越来越迅速，人与机器的交互显得尤为重要。语音识别技术的 研究和应用可以让人无论何时何地都可以通过语音交互的方式实现任何事，可以使人更方便的享受更多的社 会信息资源和现代化服务，所以，如何将这一技术可靠的、低成本的应用于商业和日常生活，是语音识别技 术的发展方向和趋势。
3.智能对话查询系统，根据客户的语音进行操作，为用户提供自然、友 好的数据库检索服务，例如家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订 票系统、医疗服务、银行服务、股票查询服务等等。
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语音识别技术
2 语音识别过程（传统的基于HMM的语音识别）
1. 在开始语音识别之前，通常需要把首尾端的静音切除， 降低对后续步骤造成的干扰。这个静音切除的操作一般称 为VAD。
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语音识别技术
2 语音识别过程
5.解码。搭建状态网络，是由单词级网络展开成音素网络，再展开成状态网络。语音识别过程其实就是在 状态网络中搜索一条最佳路径，语音对应这条路径的概率最大。路径搜索的算法是一种动态规划剪枝的算 法，称之为Viterbi算法，用于寻找全局最优路径。观察概率和转移概率（声学模型）、语言概率（语言模 型）
语音识别技术
1 概述
为什么需要语音识别技术？
各种终端设备的智能化和集成化程度越来越高，传统的信息检索和菜单操作方式已经越来越 无法满足要求。迫切需要有一种更加便捷的信息检索和命令操作方式来替代传统的按别技术
人工智能语音识别ppt课件
精选课件
语音识别涉及领域
精选课件
语音识别的类型
精选课件
语音识别原理框图
精选课件
DTW算法
模板匹配方法的语音识别算法需要解决的一个关 键问题是说话人对同一个词的两次发音不可能完 全相同。设参考模板有M帧矢量{R(1)，R(2)， …R(m)，…，R(M)}，R(m)为第m帧的语音特征 矢量，测试模板有N帧矢量{T(1)，T(2)，…T(n)， …，T(N)}，T(n)是第n帧的语音特征矢量。 d(T(in),R(im))表示T中第in帧特征与R中im帧特征之 间的距离，通常用欧几里德距离表示。
语音识别系统应用领域
• 个人数字助理的语音交互界面 PDA的体积很小，人
机界面一直是其应用和技术的瓶颈之一。由于在 PDA 上使用键盘非常不便，因此，现多采用手写体识 别的 方法输入和查询信息。随着语音识别技术的提高 ，语 音将成为PDA主要的人机交互界面。
• 智能玩具 • 家电遥控 用语音可以控制电视机、VCD、空调的原理图如图把测试模板的各个帧 号n=1~N在一个二维直角坐标系中的横轴上标出 ，把参考模板的各帧m=1~M在纵轴上标出，通过 这些表示帧号的整数坐标画出一些纵横线即可形 成一个网格，网格中的每一个交叉点(ti,rj)表示测 试模式中某一帧与训练模式中某一帧的交汇。 DTW算法分两步进行，一是计算两个模式各帧之 间的距离，即求出帧匹配距离矩阵，二是在帧匹 配距离矩阵中找出一条最佳路径。
精选课件
Thank you!
精选课件
D(in,im)=d(T(in),R(im))+min{D(in-1,im),D(in1,im-1),D(in-1,im-2)}
精选课件
语音识别系统应用领域
• 电话通信的语音拨号 特别是在中、高档移动电话上
语音识别涉及领域
精选课件
语音识别的类型
精选课件
语音识别原理框图
精选课件
DTW算法
模板匹配方法的语音识别算法需要解决的一个关 键问题是说话人对同一个词的两次发音不可能完 全相同。设参考模板有M帧矢量{R(1)，R(2)， …R(m)，…，R(M)}，R(m)为第m帧的语音特征 矢量，测试模板有N帧矢量{T(1)，T(2)，…T(n)， …，T(N)}，T(n)是第n帧的语音特征矢量。 d(T(in),R(im))表示T中第in帧特征与R中im帧特征之 间的距离，通常用欧几里德距离表示。
语音识别系统应用领域
• 个人数字助理的语音交互界面 PDA的体积很小，人
机界面一直是其应用和技术的瓶颈之一。由于在 PDA 上使用键盘非常不便，因此，现多采用手写体识 别的 方法输入和查询信息。随着语音识别技术的提高 ，语 音将成为PDA主要的人机交互界面。
• 智能玩具 • 家电遥控 用语音可以控制电视机、VCD、空调的原理图如图把测试模板的各个帧 号n=1~N在一个二维直角坐标系中的横轴上标出 ，把参考模板的各帧m=1~M在纵轴上标出，通过 这些表示帧号的整数坐标画出一些纵横线即可形 成一个网格，网格中的每一个交叉点(ti,rj)表示测 试模式中某一帧与训练模式中某一帧的交汇。 DTW算法分两步进行，一是计算两个模式各帧之 间的距离，即求出帧匹配距离矩阵，二是在帧匹 配距离矩阵中找出一条最佳路径。
精选课件
Thank you!
精选课件
D(in,im)=d(T(in),R(im))+min{D(in-1,im),D(in1,im-1),D(in-1,im-2)}
精选课件
语音识别系统应用领域
• 电话通信的语音拨号 特别是在中、高档移动电话上
说话人识别PPT课件
• 3 语音识别的困难与对策
目前，研究工作进展缓慢，主要表 现在理论上一直没有突破。虽然各 种新的修正方法不断涌现，但其普 遍适用性都值得商榷。
●语音识别系统的适应性差， ●高噪声环境下语音识别进展困难
●语言学、生理学、心理学方面的研究成 果应用
●我们对人类的听觉理解、知识积累和学 习机制以及大脑神经系统的控制机理等 分面的认识还很不清楚
• SR的未来
• ----SR技术发展至今，尽管已经取得了不错的 进展，要寻找更加优良的研究方法仍然有相 当艰巨的路要走。由于技术条件所限，目前 所采用的抽样建模方法还存在着不足。对SR 最有影响的因素是在不同实验中声音特性信 号的变更，包括说话者生理上的变动性以及 实验条件的不稳定性等，这些都对SR识别系 统构成严峻的挑战。此外，SR技术还应解决 提取声音长期稳定的特征参数的问题。在两 个人进行交谈时，自动从中提取出每个人的 声音特性并加以区分的技术也是值得研究的 方向。
说话人识别
• 一.概述
• 1.什么是说话人识别（SR）? • 2.SR的历史 • 3.语音识别技术 • 4.语音识别的困难与对策 • 5 语音识别的应用 • 6.语音识别的前景
1.什么是SR？
• 说话人识别（Speaker Recognition,SR） 技术是以话音对说话人进行区分，从而 进行身份鉴别与认证的技术。
选择识别单元是语音识别研究的第一 步。语音识别单元有单词（句）、音 节和音素三种，具体选择哪一种，由 具体的研究任务决定。
（2）特征参数提取技术
语音信号中含有丰富的信息，但 如何从中提取出对语音识别有用 的信息呢？特征提取就是完成这 项工作，它对语音信号进行分析 处理，去除对语音识别无关紧要 的冗余信息，获得影响语音识别 的重要信息。
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DTW法的不足之处是运算量大、对语音信号的端点检测数过大和未能充 分利用语音信号的时序动态信息等等。因此，主要用于孤立词、小词汇等 相对简单的汉语语音识别系统。
模式识别-隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model， HMM)技术
HMM法与DTW法不同，首先，其模式库不是预先存储好的模式样本，而是通过 反复的训练过程，用迭代算法(如Baum．Welch算法等)形成一套与训练输出信号 吻合概率最大的最佳HMM模型参数：A=(z，A，B)，其中，石为初始状态概率分 布；A为状态转移概率分布；B为某状态下系统输出的概率分布。这些参数均为反 映训I练中语音的随机过程的统计特性下的数字参数，而不是模式特征参数本身。 其次，在识别过程中，采用基于一种在最佳状态序列基础上的整体约束最佳准则 算法——Ⅵterbi算法，计算待识别语音序列与HMM模型参数之间的似然概率达到 最大值，所对应的最佳状态序列作为识别输出。这个过程也是一个反映待识别序 列与HMM模型参数状态序列最大关联的随机过程的统计过程，因此，HMM方法 可以看成一个数字上的双重随机过程，这种机制合理地模仿了人类语言活动的随 机性，是一种更为理想的语音识别模型。研究结果表明，HMM方法虽然在训练过 程中的处理比DTW方法要复杂，但识别过程则远比DTW方法简单，在孤立词和小 词汇的汉语识别中，识别率要高于DTW方法，而且解决了DTW无法实现的连续语 音识别的应用问题。因此，在汉语语音识别中，HMM方法不仅可用于孤立词识别 系统中，而且在连续语音识别、说话人识别等方面也得到广泛的应用，是目前汉 语语音识别技术的主流。
语音识别与语义识别
1 语音识别 2 语义识别
PART 1
语音识别
定义
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的 文本或命令的技术。 本质上是一种模式识别的过程，未知语音的模式与已知语音的参考模式 逐一进行比较，最佳匹配的参考模式被作为识别结果。
基本原理
系统中包括预处理、特征提取、参考模型、模式匹配和后处理五大部分。
1.预处理模块
对输入的原始语音信号进行处理 (1)模/数转换 (2)滤除掉其中的不重要的信息以及背景噪声 (3)进行语音信号的端点检测（找出语音信号 的始末，双门限比较法 就是根据语音信号的 特征参数(能量和过零率)进行清音、噪音判 别,从而完成端点检测的） (4)语音分帧（近似认为在10-30ms内是语音 信号是短时平稳的，将语音信号分割为一段 一段进行分析，加窗函数） (5)预加重（提升高频部分使语音信号的频谱 变得比较平坦，便于进行频谱分析或者声 道参数分析）
模板匹配法,以动态时间规整(DynamiC Time Warping,DTw)为代表; 随机模型法,以隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)为代表; 基于人工神经网络(ArtifiCial Neural NetworkS,ANN)的识别方法
模式识别-动态时间规整(DTW)技术
模式识别-矢量量化(VQ)技术
矢量量化技术，是一种用一个K维矢量来表示一个原来用K个标量表征的语音信号的波型 帧或参数帧，然后对矢量进行整体量化的方法。在语音识别前，先在多次反复的训练中采 用LBG算法(由Linde，Buzo和Gray三人在1980年首次提出)对大量的K维矢量进行以最佳 邻近准则和最小失真准则的统计划分，使其从无限的矢量空间聚类划分为M个有限的区域 边界，而每个区域有一个中心矢量值，即码字，故共有M个码字，各码字的下标或序号的 集合则构成了一本反映训练时K维矢量的码书，也称训练矢量集码书。在语音识别时，实 质上是一个将K维待处理矢量与已有的码书中的M个区域边界进行比较，找出与该待测输 入矢量距离最小的码字序号来代替其识别结果的过程。由于码字的序号是矢量量化技术中 存贮和传输的主要参数，因此，具有高效的数据压缩性能和信息保密性能，不足之处是训 练过程中的计算方法复杂且计算量过大。因此，真正应用于语音识别的是改进后的有限状 态矢量量化(FSVQ)技术和带学习功能的矢量量化(LVQ2)技术，其中，FSVQ的计算量小， 而且利用了状态转移函数，根据上一次的状态和量化结果来确定一下个量化状态，适用于 与上下文有关的语音识别；LVQ2利用其自适应性的学习功能进行码书优化，即在一定条 件下，将错误的参考矢量移到远离输入矢量的地方，而将正确的参考矢量移到离输入矢量 更近的地方，从而提高识别率。FSVQ和LVQ2技术在孤立词和连续语音的汉语语音识别中 也得到应用，但没有DTW技术和HMM技术普遍。
2.特征提取
基于现代处理技术的小波变换系数分析法是将语音信号与一个在时域和 频域均具有良好局部化性质的小波函数族进行积分(小波变换)，从而把信号 分解成一组位于不同频率和时段内的分量，即选择小波函数为某类平滑函 数的一阶导数，则经小波变换后的局部最大值反映信号的尖锐变化(即声门 闭着点)，而局部最小值则反映信号的缓慢变化，从而获得反映基音周期的 小波语音特征参数。
3.模式识别
语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成，分别对应 于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算。在进行语音识别的时候， 将输入的待识别语音信号与模式进行匹配，便可得到识别结果。
模式识别
语音识别过程依据模式匹配原则,传统的语音识别系统是一个按一定测度 算法实现被识别特征参数与模式库中的模板进行最优模式匹配的过程。 目前语音识别比较常用的识别方法主要有：
2.特征提取
特征提取就是从语音信号中提取出语音的特征序列，提取的语音特征应该 能完全、准确地表达语音信号,特征提取的目的是提取语音信号中能代表语 音特征的信息,减少语音识别时所要处理的数据量。
基于声道模型和听觉机理的线性预测倒谱系数LPCC(Linear Predietive Cepstral CoefieientS)和美尔频率倒谱系数MFCC(Mel Frequeney Cepstral cocfioionts)参数
Байду номын сангаас
2.特征提取
MFCC的计算首先用FFT将时域信号转化成频域，之后对其对数能量谱用依 照Mel刻度分布的三角滤波器组进行卷积，最后对各个滤波器的输出构成的 向量进行离散余弦变换DCT，取前N个系数。
基于LPC的倒谱参数(LPCC)分析法的典型代表是，以基于Durbin或 Levinson迭代算法求解“维纳——霍夫方程”获得的LPC预测系数为基础， 进而得到的LPC的倒谱参数(LPCC)。
DTW是采用一种最优化的算法——动态规整法，算法的思想就是把未知 量均匀的拉长或缩短，直到与参考模式的长度一致。这一过程中，未知量 (待识别语音信号)的时间轴进行不均匀地扭曲和弯曲，使其特征与模板特征 对齐(即时间规整)，并在两者之间不断的进行两个矢量距离最小的匹配路径 计算，从而获得两个矢量匹配时累积距离最小的规整函数。这是一个将时 间规整和距离测度有机结合在一起的非线性规整技术，保证了待识别特征 与模板特征之间最大的声学相似特性和最小的时差失真，是成功解决模式 匹配问题最早和最常用的方法。
模式识别-隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model， HMM)技术
HMM法与DTW法不同，首先，其模式库不是预先存储好的模式样本，而是通过 反复的训练过程，用迭代算法(如Baum．Welch算法等)形成一套与训练输出信号 吻合概率最大的最佳HMM模型参数：A=(z，A，B)，其中，石为初始状态概率分 布；A为状态转移概率分布；B为某状态下系统输出的概率分布。这些参数均为反 映训I练中语音的随机过程的统计特性下的数字参数，而不是模式特征参数本身。 其次，在识别过程中，采用基于一种在最佳状态序列基础上的整体约束最佳准则 算法——Ⅵterbi算法，计算待识别语音序列与HMM模型参数之间的似然概率达到 最大值，所对应的最佳状态序列作为识别输出。这个过程也是一个反映待识别序 列与HMM模型参数状态序列最大关联的随机过程的统计过程，因此，HMM方法 可以看成一个数字上的双重随机过程，这种机制合理地模仿了人类语言活动的随 机性，是一种更为理想的语音识别模型。研究结果表明，HMM方法虽然在训练过 程中的处理比DTW方法要复杂，但识别过程则远比DTW方法简单，在孤立词和小 词汇的汉语识别中，识别率要高于DTW方法，而且解决了DTW无法实现的连续语 音识别的应用问题。因此，在汉语语音识别中，HMM方法不仅可用于孤立词识别 系统中，而且在连续语音识别、说话人识别等方面也得到广泛的应用，是目前汉 语语音识别技术的主流。
语音识别与语义识别
1 语音识别 2 语义识别
PART 1
语音识别
定义
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的 文本或命令的技术。 本质上是一种模式识别的过程，未知语音的模式与已知语音的参考模式 逐一进行比较，最佳匹配的参考模式被作为识别结果。
基本原理
系统中包括预处理、特征提取、参考模型、模式匹配和后处理五大部分。
1.预处理模块
对输入的原始语音信号进行处理 (1)模/数转换 (2)滤除掉其中的不重要的信息以及背景噪声 (3)进行语音信号的端点检测（找出语音信号 的始末，双门限比较法 就是根据语音信号的 特征参数(能量和过零率)进行清音、噪音判 别,从而完成端点检测的） (4)语音分帧（近似认为在10-30ms内是语音 信号是短时平稳的，将语音信号分割为一段 一段进行分析，加窗函数） (5)预加重（提升高频部分使语音信号的频谱 变得比较平坦，便于进行频谱分析或者声 道参数分析）
模板匹配法,以动态时间规整(DynamiC Time Warping,DTw)为代表; 随机模型法,以隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)为代表; 基于人工神经网络(ArtifiCial Neural NetworkS,ANN)的识别方法
模式识别-动态时间规整(DTW)技术
模式识别-矢量量化(VQ)技术
矢量量化技术，是一种用一个K维矢量来表示一个原来用K个标量表征的语音信号的波型 帧或参数帧，然后对矢量进行整体量化的方法。在语音识别前，先在多次反复的训练中采 用LBG算法(由Linde，Buzo和Gray三人在1980年首次提出)对大量的K维矢量进行以最佳 邻近准则和最小失真准则的统计划分，使其从无限的矢量空间聚类划分为M个有限的区域 边界，而每个区域有一个中心矢量值，即码字，故共有M个码字，各码字的下标或序号的 集合则构成了一本反映训练时K维矢量的码书，也称训练矢量集码书。在语音识别时，实 质上是一个将K维待处理矢量与已有的码书中的M个区域边界进行比较，找出与该待测输 入矢量距离最小的码字序号来代替其识别结果的过程。由于码字的序号是矢量量化技术中 存贮和传输的主要参数，因此，具有高效的数据压缩性能和信息保密性能，不足之处是训 练过程中的计算方法复杂且计算量过大。因此，真正应用于语音识别的是改进后的有限状 态矢量量化(FSVQ)技术和带学习功能的矢量量化(LVQ2)技术，其中，FSVQ的计算量小， 而且利用了状态转移函数，根据上一次的状态和量化结果来确定一下个量化状态，适用于 与上下文有关的语音识别；LVQ2利用其自适应性的学习功能进行码书优化，即在一定条 件下，将错误的参考矢量移到远离输入矢量的地方，而将正确的参考矢量移到离输入矢量 更近的地方，从而提高识别率。FSVQ和LVQ2技术在孤立词和连续语音的汉语语音识别中 也得到应用，但没有DTW技术和HMM技术普遍。
2.特征提取
基于现代处理技术的小波变换系数分析法是将语音信号与一个在时域和 频域均具有良好局部化性质的小波函数族进行积分(小波变换)，从而把信号 分解成一组位于不同频率和时段内的分量，即选择小波函数为某类平滑函 数的一阶导数，则经小波变换后的局部最大值反映信号的尖锐变化(即声门 闭着点)，而局部最小值则反映信号的缓慢变化，从而获得反映基音周期的 小波语音特征参数。
3.模式识别
语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成，分别对应 于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算。在进行语音识别的时候， 将输入的待识别语音信号与模式进行匹配，便可得到识别结果。
模式识别
语音识别过程依据模式匹配原则,传统的语音识别系统是一个按一定测度 算法实现被识别特征参数与模式库中的模板进行最优模式匹配的过程。 目前语音识别比较常用的识别方法主要有：
2.特征提取
特征提取就是从语音信号中提取出语音的特征序列，提取的语音特征应该 能完全、准确地表达语音信号,特征提取的目的是提取语音信号中能代表语 音特征的信息,减少语音识别时所要处理的数据量。
基于声道模型和听觉机理的线性预测倒谱系数LPCC(Linear Predietive Cepstral CoefieientS)和美尔频率倒谱系数MFCC(Mel Frequeney Cepstral cocfioionts)参数
Байду номын сангаас
2.特征提取
MFCC的计算首先用FFT将时域信号转化成频域，之后对其对数能量谱用依 照Mel刻度分布的三角滤波器组进行卷积，最后对各个滤波器的输出构成的 向量进行离散余弦变换DCT，取前N个系数。
基于LPC的倒谱参数(LPCC)分析法的典型代表是，以基于Durbin或 Levinson迭代算法求解“维纳——霍夫方程”获得的LPC预测系数为基础， 进而得到的LPC的倒谱参数(LPCC)。
DTW是采用一种最优化的算法——动态规整法，算法的思想就是把未知 量均匀的拉长或缩短，直到与参考模式的长度一致。这一过程中，未知量 (待识别语音信号)的时间轴进行不均匀地扭曲和弯曲，使其特征与模板特征 对齐(即时间规整)，并在两者之间不断的进行两个矢量距离最小的匹配路径 计算，从而获得两个矢量匹配时累积距离最小的规整函数。这是一个将时 间规整和距离测度有机结合在一起的非线性规整技术，保证了待识别特征 与模板特征之间最大的声学相似特性和最小的时差失真，是成功解决模式 匹配问题最早和最常用的方法。