非特定人语音识别

不用针对指定发音人的识别技术

非特定人语音识别是不用针对指定发音人的识别技术，这种语音识别技术不分年龄、性别，只要发音人说的是相同的语言就可以识别。

简介

MCU平台的语音识别技术从应用角度上通常分为2类：一类是特定人语音识别，一类是非特定人语音识别。特定人语音识别技术是针对一个特定的人的识别技术，简单说就是只识别一个人的声音，不适用于更广泛的群体；而非特定人识别技术恰恰相反，可以满足不同人的语音识别要求，适合广泛人群应用。

应用模式

非特定人语音识别的应用模式是在产品定型前按照确定的十几个语音交互词条，采集200人左右的声音样本，经过工程师的PC算法处理得到交互词条的语音模型和特征数据库，然后烧录到芯片上。

而基于音素算法的应用模式不需要采集很多人的声音样本，就可以做交互识别，但缺点是识别率不高，识别性能不稳定。

嵌入式非特定人语音识别系统

嵌入式非特定人语音识别系统具有体积小、可靠性高、功耗低、价格低、易于商品化等特点，应用于智能玩具领域技术已经非常成熟。

嵌入式非特定人语音识别芯片SR160X是一个完整的语音识别系统，除了语音识别外还具备语音提示、语音回放、高压缩率高品质放音、录音、温度检测、时钟、闹钟及红外操控等功能。嵌入式非特定人语音识别系统的特点使得其应用领域十分广泛，可以做玩具、礼品、学习机、贺卡等消费类电子产品控制。

识别芯片

非特定人单芯片语音识别芯片SR130X

海量词库免采库—非特定人SR140X

非特定人海量词库免采库语音识别芯片SR160X

系统结构

一个完整的基于统计的非特定人语音识别系统可大致分为三部分：

(1)语音信号预处理与特征提取；

(2)声学模型与模式匹配；

(3)语言模型与语言处理。

语音信号预处理与特征提取

选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词（句）、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。

单词（句）单元广泛应用于中小词汇语音识别系统，但不适合大词汇系统，原因在于模型库太庞大，训练模型任务繁重，模型匹配算法复杂，难以满足实时性要求。

音节单元多见于汉语语音识别，主要因为汉语是单音节结构的语言，而英语是多音节，并且汉语虽然有大约1300个音节，但若不考虑声调，约有408个无调音节，数量相对较少。因此，对于中、大词汇量汉语语音识别系统来说，以音节为识别单元基本是可行的。

音素单元以前多见于英语语音识别的研究中，但目前中、大词汇量汉语语音识别系统也在越来越多地采用。原因在于汉语音节仅由声母（包括零声母有22个）和韵母（共有28个）构成，且声韵母声学特性相差很大。实际应用中常把声母依后续韵母的不同而构成细化声母，这样虽然增加了模型数目，但提高了易混淆音节的区分能力。由于协同发音的影响，音素单元不稳定，所以如何获得稳定的音素单元，还有待研究。

语音识别一个根本的问题是合理的选用特征。特征参数提取的目的是对语音信号进行分析处理，去掉与语音识别无关的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息，同时对语音信号进行压缩。在实际应用中，语音信号的压缩率介于10-100之间。语音信号包含了大量各种不同的信息，提取哪些信息，用哪种方式提取，需要综合考虑各方面的因素，如成本，性能，响应时间，计算量等。非特定人语音识别系统一般侧重提取反映语义的特征参数，尽量去除说话人的个人信息；而特定人语音识别系统则希望在提取反映语义的特征参数的同时，尽量也包含说话人的个人信息。

线性预测（LP）分析技术是目前应用广泛的特征参数提取技术，许多成功的应用系统都采用基于LP技术提取的倒谱参数。但线性预测模型是纯数学模型，没有考虑人类听觉系统对语音的处理特点。

Mel参数和基于感知线性预测（PLP）分析提取的感知线性预测倒谱，在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点，应用了人耳听觉感知方面的一些研究成果。实验证明，采用这种技术，语音识别系统的性能有一定提高。从目前使用的情况来看，梅尔刻度式倒频谱参数已逐渐取代原本常用的线性预测编码导出的倒频谱参数，原因是它考虑了人类发声与接收声音的特性，具有更好的鲁棒性（Robustness）。

也有研究者尝试把小波分析技术应用于特征提取，但目前性能难以与上述技术相比，有待进一步研究。

声学模型与模式匹配

声学模型通常是将获取的语音特征使用训练算法进行训练后产生。在识别时将输入的语音特征同声学模型（模式）进行匹配与比较，得到最佳的识别结果。

声学模型是识别系统的底层模型，并且是语音识别系统中最关键的一部分。声学模型的目的是提供一种有效的方法计算语音的特征矢量序列和每个发音模板之间的距离。声学模型的设计和语言发音特点密切相关。声学模型单元大小（字发音模型、半音节模型或音素模型）对语音训练数据量大小、系统识别率，以及灵活性有较大的影响。必须根据不同语言的特点、识别系统词汇量的大小决定识别单元的大小。

以汉语为例：

汉语按音素的发音特征分类分为辅音、单元音、复元音、复鼻尾音四种，按音节结构分类为声母和韵母。并且由音素构成声母或韵母。有时，将含有声调的韵母称为调母。由单个调母或由声母与调母拼音成为音节。汉语的一个音节就是汉语一个字的音，即音节字。由音节字构成词，最后再由词构成句子。

汉语声母共有22个，其中包括零声母，韵母共有38个。按音素分类，汉语辅音共有22个，单元音13个，复元音13个，复鼻尾音16个。

目前常用的声学模型基元为声韵母、音节或词，根据实现目的不同来选取不同的基元。汉语加上语气词共有412个音节，包括轻音字，共有1282个有调音节字，所以当在小词汇表孤立词语音识别时常选用词作为基元，在大词汇表语音识别时常采用音节或声韵母建模，而在连续语音识别时，由于协同发音的影响，常采用声韵母建模。

基于统计的语音识别模型常用的就是HMM模型λ(N,M,π,A,B)，涉及到HMM模型的相关理论包括模型的结构选取、模型的初始化、模型参数的重估以及相应的识别算法等。

语言模型与语言处理

语言模型包括由识别语音命令构成的语法网络或由统计方法构成的语言模型，语言处理可以进行语法、语义分析。

语言模型对中、大词汇量的语音识别系统特别重要。当分类发生错误时可以根据语言学模型、语法结构、语义学进行判断纠正，特别是一些同音字则必须通过上下文结构才能确定词义。语言学理论包括语义结构、语法规则、语言的数学描述模型等有关方面。目前比较成功的语言模型通常是采用统计语法的语言模型与基于规则语法结构命令语言模型。语法结构可以限定不同词之间的相互连接关系，减少了识别系统的搜索空间，这有利于提高系统的识别。

主要问题

语音识别主要有以下五个问题：

1.对自然语言的识别和理解。首先必须将连续的讲话分解为词、音素等单位，其次要建立一个理解语义的规则。

2.语音信息量大。语音模式不仅对不同的说话人不同，对同一说话人也是不同的，例如，一个说话人在随意说话和认真说话时的语音信息时不同的。一个人的说话方式都会随着时间的推移而发生变化，可想而知，针对不同说话人的语音识别有多难。

3.语音的模糊性。说话者在讲话时，不同的词可能听起来是相似的。这在英语和汉语中常见。

4.单个字母或词、字的语音特性受上下文的影响，以致改变了重音、音调、音量和发音速度等。

5.环境噪声和干扰对语音识别有严重影响，致使识别率低。

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