语音识别技术

简要给大家介绍一下语音怎么变文字的吧。

首先说一下作为输入的时域波形。我们知道声音实际上是一种波。常见的mp3、wmv等格式都是压缩格式，必须转成非压缩的纯波形文件，比如Windows PCM文件，即wav文件来处理。wav文件里存储的除了一个文件头以外，就是声音波形的一个个点了。采样率越大，每毫秒语音中包含的点的个数就越多。另外声音有单通道双通道之分，还有四通道的等等。对语音识别任务来说，单通道就足够了，多了浪费，因此一般要把声音转成单通道的来处理。下图是一个波形的示例。


另外，通常还需要做个VAD处理，也就是把首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰，这需要用到信号处理的一些技术。

时域的波形必须要分帧，也就是把波形切开成一小段一小段，每小段称为一帧。分帧操作通常使用移动窗函数来实现，分帧之前还要做一些预加重等操作，这里不详述。帧与帧之间是有交叠的，就像下图这样：
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，把每一帧波形变成一个12维向量。这12个点是根据人耳的生理特性提取的，可以理解为这12个点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，比如差分、均值方差规整、高斯化、降维去冗余等，声学特征也不止有MFCC这一种，具体就不详述了。

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。

接下来就要介绍怎样把这个矩阵变成文本了。首先要介绍三个概念：

1. 单词：英语中就是单词，汉语中是汉字。
2. 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基梅隆大学的一套由39个音素构成的音素集，参见The CMU Pronouncing Dictionary‎。汉语一般直接用全部声母和韵母作为音素集，另外汉语识别还分有调无调，不详述。
3. 状态：比音素更细致的语音单位。通常一个音素由3个状态构成。

语音识别是怎么工作的呢？实际上一点都不神秘，无非是：
第一步，把帧识别成状态（难点）。
第二步，把状态组合成音素。
第三步，把音素组合成单词。
如下图所示：
图中，每个小竖条代表一帧，若干帧语音对应一个状态，每三个状态组合成一个音素，若干个音素组合成一个单词。也就是说，只要知道每帧语音对应哪个状态了，语音识别的结果也就出来了。

那每帧音素对应哪个状态呢？有个容易想到的办法，看某帧对应哪个状态的概率最大，那这帧就属于哪个状态，这叫做“最大似然”。比如下面的示意图，这帧对应S3状态的概率最大，因此就让这帧属于S3状态。


那这些用到的概率从哪里读取呢？有个叫“声学模型”的东西，里面存了一大堆参数，通过这些参数，就可以知道帧和状态对应的概率。声学模型是使用巨大数量的语音数据训练出来的，训练的方法比较繁琐，这里不讲。

但这样做有一个问题：每一帧都会得到一个状态号，最后整个语音就会得到一堆乱七八糟的状态号，相邻两帧间的状态号基本都不相同。假设语音有1000帧，每帧对应1个状态，每3个状态组合成一个音素，那么大概会组合成300个音素，但这段语音其实根本没有这么多音素。如果真这么做，得到的状态号可能根本无法组合成音素。实际上，相邻帧的状态应该大多数都是相同的才合理，因为每帧很短。

解决这个问题的常用方法就是使用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）。这东西听起来好像很高深的样子，实际上很简单，无非是：
第一步，构建一个状态网络。
第二步，从状态网络中寻找与声音最匹配的路径。

这样就把结果限制在预先设定的网络中，避免了刚才说到的问题，当然也带来一个局限，比如你设定的网络里只包含了“今天晴天”和“今天下雨”两个句子的状态路径，那么不管说些什么，识别出的结果必然是这两个句子中的一句。

具体是这样的，首先构造单词级网络，然后展开成音素网络，然后展开成状态网络。然后在状态网络中搜索一条最佳路径，这条路径和语音之间的概率（称之为累积概率）最大。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。感兴趣的同学可以到Wikipedia上搜一下。

这里所说的累积概率，由三部分构成，分别是：

1. 观察概率：每帧和每个状态对应的概率
2. 转移概率：每个状态转移到自身或转移到下个状态的概率
3. 语言概率：根据语言统计规律得到的概率

其中，前两种概率从声学模型中获取，最后一种概率从语言模型中获取。语言模型是使用大量的文本训练出来的，存储的是任意单词、任意两个单词、任意三个单词（通常也就到三个单词）在大量文本中的出现机率。

这样基本上语音识别过程就完成了。

以上介绍的是传统的基于HMM的语音识别。以上的文字不追求严谨，只是想让大家容易理解。

如果感兴趣，想进一步了解，HTK Book是非常好的入门书，这本书实际上是剑桥大学发布的著名开源工具包HTK Speech Recognition Toolkit 的说明书，近400页，厚厚的一本。如果有时间、有兴趣，可以照着书中的第二章在电脑上做一遍，你将搭建出一个简单但基本完整的语音识别系统，能识别简单的英语数字串。