浅谈语音识别技术的发展趋势电子工程师论文

　　摘要：语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。 文章发表在《电子科技大学学报》上，是电子工程师论文范文，供同行参考。

　　关键词：语音识别技术,发展,趋势

　　语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。 语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。

　　语音识别是一门交叉学科。语音识别研究经历了50多年的研究历程,经过50多年的积累研究,获得了巨大的进展。特别是近20年来,语音识别技术取得了显着的进步,并逐步的走向市场。在未来的日子里,语音识别技术将应用更为广泛。本文就语音识别的发展及趋势作简单的阐述。

　　1 语音技术的发展历史

　　50年代,研究人员多数致力于声学和语音学的基本概念。1952年,在AT& T Bell实验室实现了一个单一发音人孤立发音的10个英文数字的语音识别系统,方法主要是度量每个数字的元音音段的共振峰。1956年,RCA Lab 开展了另外一项独立研究,试图识别单一发音的10个不同的音节,同样采用了度量共振峰的方法。1959年,英国University College的研究人员开始尝试另外一种思路,用谱分析和模板匹配方法构建音素识别器,用来识别4个元音和9个辅音。60年代,相继出现并发表了语音识别的几个重要的思想。

　　1962年,东京大学进行了另一个音素识别器的硬件实现的尝试。它使用过零率方法分离语音信号的不同部分,并进行识别。1963年,日本NEC Lab对数字进行语音识别的尝试可以算得上最值得注意的工作,因为它不仅是NEC研究语音识别的开端,还导致一个长期的和卓有成效的研究计划。

　　2 语音识别技术的发展现状

　　语音识别技术通过全球科学家的共同努力,经历半个多世纪的研究,目前已经发展到了接近实用的阶段。在实验室环境下,大词汇量的朗读式连续说话的宽带语音信号的平均识别率可以达到90%以上。正式有了如此高的识别率之后,语音识别技术慢慢地从实验室演示系统逐步走向实用化商品。以IBM Via Voice和Dragon Dictation为代表的两个听写机系统的出现,使“语音识别”逐步进入大众视线,引起了广泛的社会关注。

　　由于校对和更正识别的错误很麻烦和浪费时间,这样便降低语音识别的优势。同时,由于使用的环境或讲话口音习惯等因素的影响,语音识别的内容大大降低,识别的内容不能达到100%的正确,所以很多人认为目前的语音识别系统还无法满足实用要求。

　　目前,AT&T和MIT等将语音识别技术应用在一些有限词汇的特定任务上,如电话自动转接、电话查询、数字串识别的任务中,当讲话的内容是系统所存储的内容存在的,且使用环境的声学特性与训练数据的声学特性相差不太大时,语音识别的正确识别率可以接近100%。但是,在实际使用中如果这些条件被破坏,则会对识别系统造成一定的影响。

　　3 语音识别技术发展趋势

　　虽然语音识别在过去的20年里有了很大的发展,但是,仍然存在很多的不足,有待于进一步的探索,具体可分为以下几个方面:

　　1)提高可靠性。语音识别技术需要能排除各种声学环境因素的影响。在比较嘈杂的公共环境中,人的意识会有意识的排除非需要的声学环境因素,这对语音识别系统而言,是很难做到的。另外,在日常生活中,人类的语言常常具有较大的不确定性,比较随意,并带有明显的言语习惯。这同样会给语音识别系统很大的识别麻烦。目前,在提高语音系统在不同环境中的可靠性,同时要应用现代技术让语音识别系统更加智能化,掌握人们语言随意性的部分规律,以达到最佳的识别效果。

　　2)增加词汇量。系统可以识别的词汇的数量是系统能够做什么事情的一个重要度量。一个语音识别系统使用的声学模型和语音模型如果太过于局限,当用户所讲的词汇超出系统已知的范围时,则语音识别系统不能准确的识别出相应的内容,比如,当突然从中文转为英文、法文、俄文时,计算机就会常常输出混乱奇怪的结果。

　　但是,随着系统建模方法的不断改进、搜索算法效率的提高以及硬件资源的发展,未来的语音识别系统可能会做到词汇量无限制和多种语言混合,这样用户在使用的时候可以不必在语种之间来回切换,这样就能大大减少词汇量的对语音识别系统的限制。

　　3)应用拓展。语音识别技术可以用于把费脑、费力、费时的机器操作变成一件很容易很有趣味性的事,比如,当人们出现手忙、手不能及以及分身无术的场景时,通过语音识别系统的模型构造,则能够在象驾驶室、危险的工业场合、远距离信息获取、家电控制等各个方面,语音识别技术可能带动一系列崭新或更便捷功能的设备出现,更加方便人的工作和生活。其应用的范围和前景非常广泛。不仅能够应用于日常生活,更重要的会带来生产方式的革命,是下一代智能化控制的基础。

　　4)降低成本减小体积。微型化是语音识别技术商业应用的另一个重要途径,其推广程这取决于语音识别技术本身进步的程度,同时与微电子芯片技术的进一步发展关系密切。将具有先进功能和性能的语音识别应用系统固化到更加微小的芯片或模块上,可以大幅度降低产品成本和体积,产品必然受到消费者的青睐,语音识别系统和微电子芯片技术的发展是会引领我们的信息技术革命到一个新的台阶。

　　21世纪是信息和网络的时代,Internet和移动通信、固话通信的网络把全球各地连接起来。自然口语对话、电子商务、信息索取、数字图书馆、语音翻译、远程教育等一系列的人类活动都可在网络上实现。语音识别系统的出现,会让人更加自由的沟通,让人在任何地方,任何时间,对任何事都能够通过语音交互的方式,方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务。这必然会成为语音识别技术研究和应用的重要发展趋势。

　　应用电子技术职称论文发表须知：《电子科技大学学报》于1959年创刊，是中国最早的电子类期刊之一，是以电子科学为主的综合性学术刊物，本刊历年来获得国家级、部省级的奖励24个，9人次荣获部省级个人奖励;编辑部撰写论文36篇，其中有4篇论文被各级部门评为优秀论文;论著3册。

　　参考文献

　　[1]杨尚国,杨金龙.语音识别技术概述[J].福建电脑,2006 (8).

　　[2]孙宁,孙劲光,孙宇.基于神经网络的语音识别技术研究 [J].计算机与数字工程,2006.

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