国内语音识别技术上市公司汇总_语音识别技术现状_语音识别原理及应用
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语音识别技术,也被称为自动语音识别AutomaTIc Speech RecogniTIon,(ASR),其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同,后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
二、语音识别的基本原理系统本质上是一种模式识别系统,包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元,它的基本结构如下图所示:
未知语音经过话筒变换成电信号后加在识别系统的输入端,首先经过预处理,再根据人的语音特点建立语音模型,对输入的语音信号进行分析,并抽取所需的特征,在此基础上建立语音识别所需的模板。而计算机在识别过程中要根据语音识别的模型,将计算机中存放的语音模板与输入的语音信号的特征进行比较,根据一定的搜索和匹配策略,找出一系列最优的与输入语音匹配的模板。然后根据此模板的定义,通过查表就可以给出计算机的识别结果。显然,这种最优的结果与特征的选择、语音模型的好坏、模板是否准确都有直接的关系。
三、语音识别系统的分类系统可以根据对输入语音的限制加以分类。如果从说话者与识别系统的相关性考虑,可以将识别系统分为三类:(1)特定人语音识别系统。仅考虑对于专人的话音进行识别。(2)非特定人语音系统。识别的语音与人无关,通常要用大量不同人的语音数据库对识别系统进行学习。(3)多人的识别系统。通常能识别一组人的语音,或者成为特定组语音识别系统,该系统仅要求对要识别的那组人的语音进行训练。
如果从说话的方式考虑,也可以将识别系统分为三类:(1)孤立词语音识别系统。孤立词识别系统要求输入每个词后要停顿。(2)连接词语音识别系统。连接词输入系统要求对每个词都清楚发音,一些连音现象开始出现。(3)连续语音识别系统。连续语音输入是自然流利的连续语音输入,大量连音和变音会出现。
如果从识别系统的词汇量大小考虑,也可以将识别系统分为三类:(1)小词汇量语音识别系统。通常包括几十个词的语音识别系统。(2)中等词汇量的语音识别系统。通常包括几百个词到上千个词的识别系统。(3)大词汇量语音识别系统。通常包括几千到几万个词的语音识别系统。随着计算机与数字信号处理器运算能力以及识别系统精度的提高,识别系统根据词汇量大小进行分类也不断进行变化。目前是中等词汇量的识别系统,将来可能就是小词汇量的语音识别系统。这些不同的限制也确定了语音识别系统的困难度。
四、语音识别的应用
可以应用的领域大致分为大五类:
办公室或商务系统。典型的应用包括:填写数据表格、数据库管理和控制、键盘功能增强等等。
制造业:在质量控制中,语音识别系统可以为制造过程提供一种“不用手”、“不用眼”的检控(部件检查)。
电信:相当广泛的一类应用在拨号电话系统上都是可行的,包括话务员协助服务的自动化、国际国内远程电子商务、语音呼叫分配、语音拨号、分类订货。
医疗:这方面的主要应用是由声音来生成和编辑专业的医疗报告。
其他:包括由语音控制和操作的游戏和玩具、帮助残疾人的语音识别系统、车辆行驶中一些非关键功能的语音控制,如车载交通路况控制系统、音响系统。