语音识别基本原理介绍

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1、语音识别基本原理介绍 杜俊 提纲 语音识别简单回顾 基于贝叶斯统计建模的理论框架 声学特征 声学模型 语言模型 解码搜索 语音识别的难点及其他相关技术介绍 语音识别领域发展现状 产业界 Nuance：全球最大的语音识别技术提供商 IBM：具有强大数学底蕴的老牌语音识别研究机构 Microsoft：Vista操作系统中首次加入语音识别功能 Google：凭借互联网方面的优势GOOG-411，音乐搜索 学术界 Cambridge：HTK工具对学术界研究推动巨大 CMU：SPHINX-李开复 SRI，MIT，RWTH，ATR 语音识别实用化方面的两种论调 悲观：缺少杀手级应用，与人类的语音识别水平还

2、有很大差距 乐观：Nuance能如此成功，计算机存储和运算能力的不断提高 语音识别各种具体应用 命令词系统 识别语法网络相对受限，对用户要求较严格 菜单导航，语音拨号，车载导航，数字字母识别等等 智能交互系统 对用户要求较为宽松，需要识别和其他领域技术的结合 呼叫路由，POI语音模糊查询，关键词检出 大词汇量连续语音识别系统 海量词条，覆盖面广，保证正确率的同时实时性较差 音频转写 结合互联网的语音搜索 实现语音到文本，语音到语音的搜索 从信道传输理论来看语音识别 语音识别基本框图 语音识别基本原理 贝叶斯统计建模框架（MAP/最大后验概率决策准则） Plug-In MAP 声学特征- 通过前

3、端特征提取获得 声学模型- 对声学特征进行统计建模 语言模型- 对词串进行统计建模 解码搜索-通过设计算法得到最优词串 声学特征提取示例 简单来说， 是一个帧序列，而每帧就是一个多维向量 声学模型 声学单元应该具有的特性 一致性：不同语音实例中相同的语音单元在声学上一致 可训练性：建模单元需要足够的训练数据来进行参数估计 可共享性：不同的建模单元之间共享某些具有共性的训练数据 声学单元如何挑选？ 句子(sentence): 科大讯飞实验室 单词(word)： 科大-讯飞-实验室 单字(syllable)： 科-大-讯-飞-实-验-室 音素(phone)： k-e-d-a-x-un-f-ei-s

4、h-i-y-an-sh-i 考虑协同发音的三元音素(tri-phone)：ei-sh+i和an-sh+I 精细建模和训练数据量之间的矛盾如何解决？参数绑定 声学单元对应的模型形式应该是什么？ 隐Markov模型（HMM），神经网络（NN） 声学模型 Markov过程和Markov链 描述了一个最小记忆系统的随机行为 隐Markov模型（HMM）: 双重随机过程 安德雷安德雷安德耶维齐安德耶维齐马尔可夫马尔可夫 声学模型 HMM的几要素 观测向量 状态集合 初始状态概率 状态转移矩阵 状态输出概率分布 声学模型 HMM的两假设 一阶Markov假设 输出无关假设 HMM的三个问题 评估问题 给定

5、HMM模型参数以及一串观测序列，如何求得观测序列的似然度 解码问题 给定HMM模型参数以及一串观测序列，如何搜索出最优的状态序列 训练问题 给定观测序列，如何得到模型参数 声学模型 由观测和状态组成的网格 声学模型 评估问题 声学模型 评估问题 运算量太大，需要寻找快速算法前向算法（Forward Algorithm） 声学模型 解码问题Viterbi算法 声学模型 训练问题最大似然估计 EM算法（ Expectation-Maximization Algorithm） Baum-Welch算法/前后向算法（Forward-Backward ） EM算法概述 解决什么样的问题 存在隐藏或者丢失

6、数据时的参数估计，无法直接获得 1977年由哈佛的A. P. Dempster等人正式提出EM算法 具体都有哪些应用 语音识别：训练(MLE,MAP)和自适应(MLLR,MAPLR) 信号处理：降噪 算法流程是怎样的(迭代过程) E step：根据不完整数据构造完整数据的似然度 M step: 最大化此似然度，得到参数更新 EM算法性质及其扩展 递增性和收敛性 局部最优 扩展算法 ECM： Expectation Conditional Maximization GEM: Generalized Expectation Maximization EM算法在语音识别中的应用 单高斯模型的最大似然

7、估计 混合高斯模型的最大似然估计 为何要用EM 隐藏数据或者隐变量是什么 E步构造辅助函数 M步最大化辅助函数 基于混合高斯HMM的最大似然估计 Baum-Welch算法和Forward-Backward算法 语言模型 N-Gram语言模型 Uni-gram Bi-gram Tri-gram Context-Free Grammar (CFG) 解码搜索 Viterbi算法 时间同步和时间异步 搜索空间裁减 N-best和Word-Graph 对于命令词/孤立词识别网络，情况要简化很多 对于每条命令词先扩展成HMM序列，然后计算得分 选择得分最大的作为识别输出结果 语音识别的难点及其他相关技术介绍 说话人的差异 不同说话人：发音器官，口音，说话风格 同一说话人：不同时间，不同状态 噪声影响 背景噪声 传输信道，麦克风频响 鲁棒性技术 区分性训练 特征补偿和模型补偿 语音识别的难点及其他相关技术介绍 说话人的差异 不同说话人：发音器官，口音，说话风格 同一说话人：不同时间，不同状态 噪声影响 背景噪声 传输信道，麦克风频响 鲁棒性技术 区分性训练 特征补偿和模型补偿 谢谢大家 ！ 用正确的方法，做有用的研究！用正确的方法，做有用的研究！