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模式匹配?和語言處理

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通過語音特征分析以后接下來就是模式匹配和語言處理聲學(xué)模型是識別系統(tǒng)的底層模型，并且是語音識別系統(tǒng)中最關(guān)鍵的一部分。聲學(xué)模型的目的是提供一種有效的方法計(jì)算語音的特征矢量序列和每個發(fā)音模板之間的距離。聲學(xué)模型的設(shè)計(jì)和語言發(fā)音特點(diǎn)密切相關(guān) 。聲學(xué)模型單元大?。ㄗ职l(fā)音模型、半音節(jié)模型或音素模型）對語音訓(xùn)練數(shù)據(jù)量大小、系統(tǒng)識別率，以及靈活性有較大的影響。必須根據(jù)不同語言的特點(diǎn)、識別系統(tǒng)詞匯量的大小決定識別單元的大小。語言模型對中、大詞匯量的語音識別系統(tǒng)特別重要。當(dāng)分類發(fā)生錯誤時可以根據(jù)語言學(xué)模型、語法結(jié)構(gòu)、語義學(xué)進(jìn)行判斷糾正，特別是一些同音字則必須通過上下文結(jié)構(gòu)才能確定詞義。語言學(xué)理論包括語義結(jié)構(gòu)、語法規(guī)則、語言的數(shù)學(xué)描述模型等有關(guān)方面。目前比較成功的語言模型通常是采用統(tǒng)計(jì)語法的語言模型與基于規(guī)則語法結(jié)構(gòu)命令語言模型。語法結(jié)構(gòu)可以限定不同詞之間的相互連接關(guān)系，減少了識別系統(tǒng)的搜索空間，這有利于提高系統(tǒng)的識別。語音識別過程實(shí)際上是一種認(rèn)識過程。就像人們聽語音時，并不把語音和語言的語法結(jié)構(gòu)、語義結(jié)構(gòu)分開來，因?yàn)楫?dāng)語音發(fā)音模糊時人們可以用這些知識來指導(dǎo)對語言的理解過程，但是對機(jī)器來說，識別系統(tǒng)也要利用這些方面的知識，只是如何有效地描述這些語法和語義還有困難：

小詞匯量語音識別系統(tǒng) 。通常包括幾十個詞的語音識別系統(tǒng) 。
中等詞匯量的語音識別系統(tǒng) 。通常包括幾百個詞至上千個詞的識別系統(tǒng) 。
大詞匯量語音識別系統(tǒng) 。通常包括幾千至幾萬個詞的語音識別系統(tǒng) 。這些不同的限

制也確定了語音識別系統(tǒng)的困難度。模式匹配部是語音識別系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分，它一般采用“基于模式匹配方式的語音識別技術(shù)”或者采用“基于統(tǒng)計(jì)模型方式的語音識別技術(shù)” 。前者主要是指“動態(tài)時間規(guī)整（DTW法”，后者主要是指“隱馬爾可夫（HMM）法” 。隱馬爾可夫模型（HMM）是語音信號處理中的一種統(tǒng)計(jì)模型，是由Markov鏈演變來的，所以它是基于參數(shù)模型的統(tǒng)計(jì)識別方法。由于其模式庫是通過反復(fù)訓(xùn)練形成的與訓(xùn)練輸出信號吻合概率最大的最佳模型參數(shù)而不是預(yù)先儲存好的模式樣本，且其識別過程中運(yùn)用待識別語音序列與HMM參數(shù)之間的似然概率達(dá)到最大值所對應(yīng)的最佳狀態(tài)序列作為識別輸出，因此是較理想的語音識別模型。動態(tài)時間歸整)算法：在孤立詞語音識別中，最為簡單有效的方法是采用DTW(Dynamic Time Warping，動態(tài)時間歸整)算法，該算法基于動態(tài)規(guī)劃(DP)的思想，解決了發(fā)音長短不一的模板匹配問題，是語音識別中出現(xiàn)較早、較為經(jīng)典的一種算法，用于孤立詞識別。HMM算法在訓(xùn)練階段需要提供大量的語音數(shù)據(jù)，通過反復(fù)計(jì)算才能得到模型參數(shù)，而DTW算法的訓(xùn)練中幾乎不需要額外的計(jì)算。所以在孤立詞語音識別中，DTW算法仍然得到廣泛的應(yīng)用。小結(jié)：語音識別在移動終端上的應(yīng)用最為火熱，語音對話機(jī)器人、智能音箱、語音助手、互動工具等層出不窮，許多互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛投入人力、物力和財(cái)力展開此方面的研究和應(yīng)用。語音識別技術(shù)也將進(jìn)入工業(yè)、家電、通信、汽車電子、醫(yī)療、家庭服務(wù)、消費(fèi)電子產(chǎn)品等各個領(lǐng)域。尤其是在智能家居系統(tǒng)中語音識別將成為人工智能在家庭重要的入口，同時，未來隨著手持設(shè)備的小型化，智能穿戴化也將成為語音識別技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域。

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