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語音識別技術廣泛應用於商用設備中，市場規模預計將持續增長。實現語音識別的核心技術包括特徵提取和聲學建模，分別負責將聲波轉換和識別成語音單元。最常見的特徵提取技術是梅爾頻率倒譜系數和感知線性預測係數，聲學建模則使用隱馬爾可夫模型或深度神經網絡，依賴統計關係和數據學習來推斷單詞。儘管語音識別技術不斷進步，但挑戰仍然存在，如背景噪音、口音和延遲。混合解決方案和遷移學習等創新正在解決這些問題，爲真實世界的應用鋪平道路。
現在，似乎每臺商用設備都實現了語音識別，或者嘗試了語音識別。從跨平臺語音助手到轉錄服務和輔助工具，以及最近LLM的差異化因素——聽寫已成爲日常用戶界面。語音用戶界面 (VUI) 的市場規模預計將在 2023 年至 2028 年期間以 23.39% 的複合年增長率增長，我們可以預期會有更多技術優先的公司採用它。但你對這項技術的瞭解程度如何？
讓我們首先剖析和定義實現語音識別的最常見技術。
語音識別機制：它是如何工作的？
特徵提取
在進行任何“識別”之前，機器必須將我們產生的聲波轉換成它們可以理解的格式。這個過程稱爲預處理和特徵提取。兩種最常見的特徵提取技術是梅爾頻率倒譜系數 (MFCC) 和感知線性預測 (PLP) 係數。
梅爾頻率倒譜系數 (MFCC)
MFCC 可捕獲音頻信號的功率譜，從本質上識別出每種聲音的獨特之處。該技術首先放大高頻以平衡信號並使其更清晰。然後將信號分成短幀或聲音片段，持續時間在 20 到 40 毫秒之間。然後分析這些幀以瞭解它們的頻率成分。通過應用一系列模仿人耳如何感知音頻的濾波器，MFCC 可捕獲語音信號的關鍵、可識別特徵。最後一步將這些特徵轉換爲聲學模型可以使用的數據格式。
感知線性預測 (PLP) 係數
PLP 係數旨在儘可能地模仿人類聽覺系統的響應。與 MFCC 類似，PLP 會過濾聲音頻率以模擬人耳。過濾後，動態範圍（樣本的“響度”範圍）會被壓縮，以反映我們的聽覺對不同音量的不同反應。在最後一步，PLP 會估算“頻譜包絡”，這是一種捕捉語音信號最基本特徵的方法。此過程可提高語音識別系統的可靠性，尤其是在嘈雜的環境中。
聲學建模
聲學建模是語音識別系統的核心。它形成音頻信號（聲音）和語音的語音單元（構成語言的不同聲音）之間的統計關係。最廣泛使用的技術包括隱馬爾可夫模型 (HMM) 和最近的深度神經網絡 (DNN)。
隱馬爾可夫模型（HMM）
自 20 世紀 60 年代末以來，HMM 一直是模式識別工程的基石。它們在語音處理方面特別有效，因爲它們將口語單詞分解爲更小、更易於管理的部分，即音素。每個提取的音素都與 HMM 中的狀態相關聯，模型會計算從一種狀態轉換到另一種狀態的概率。這種概率方法允許系統從聲學信號中推斷出單詞，即使在存在噪音和不同個體語音差異的情況下也是如此。
深度神經網絡（DNN）
近年來，隨着人工智能和機器學習的發展和人們的興趣不斷增加，DNN 已成爲自然語言處理 (NLP)的首選。與依賴預定義狀態和轉換的 HMM 不同，DNN 直接從數據中學習。它們由多層互連的神經元組成，這些神經元逐步提取數據的高級表示。通過關注上下文以及某些單詞和聲音之間的關係，DNN 可以捕捉語音中更復雜的模式。與 HMM 相比，這使它們在準確性和穩健性方面表現更好，並且經過額外的訓練以適應口音、方言和說話風格——這在日益多語言的世界中是一個巨大的優勢。
展望未來：挑戰與創新
語音識別技術已經取得了長足的進步，但任何用戶都會意識到，它還遠非完美。背景噪音、多個說話人、口音和延遲都是尚未解決的挑戰。隨着工程師們逐漸認識到網絡模型的潛力，一項很有前景的創新是使用能夠同時利用 HMM 和 DNN 優勢的混合解決方案。擴大人工智能研究的另一個好處是跨領域應用深度學習，傳統上用於圖像分析的卷積神經網絡 (CNN) 在語音處理方面顯示出了有希望的結果。另一個令人興奮的發展是遷移學習的使用，其中在大型數據集上訓練的模型可以使用相對較小的配套數據集針對特定任務和語言進行微調。這減少了爲新應用程序開發高性能語音識別所需的時間和資源，從而允許採用更環保的方式重複模型部署。
整合所有內容：真實世界的應用
概括來說，特徵提取和聲學建模協同工作，形成所謂的語音識別系統。該過程首先使用預處理和特徵識別將聲波轉換爲可管理的數據。然後，這些數據點或特徵被輸入到聲學模型中，聲學模型對其進行解釋並將輸入轉換爲文本。從那裏，其他應用程序可以輕鬆處理語音輸入。
從最嘈雜、最時間敏感的環境（如汽車界面）到個人設備上的無障礙替代方案，我們始終相信這項技術能夠實現更多關鍵功能。作爲深入參與改進這項技術的人，我相信理解這些機制不僅僅是學術上的；它應該激勵技術人員欣賞這些工具及其改善用戶體驗的可訪問性、可用性和效率的潛力。隨着 VUI 與大型語言模型 (LLM) 的聯繫越來越緊密，工程師和設計師應該熟悉可能成爲生成式 AI 現實世界應用中最常見界面的東西。
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