VQ-Voice: 矢量量化在孤立词语音识别中的关键技术

本文主要介绍了矢量量化（VQ）在语音识别中的应用方法。矢量量化是一种针对时间对准问题的处理技术，它忽略了时间信息，专注于将输入的语音矢量映射到预定义的码本（码字集合）中。对于孤立词识别，VQ方法首先为词典中的每个单词创建独立的码本，每个码本代表该单词的特征模板。识别过程简化为寻找与输入矢量最匹配的码本，即找到一个码字，使得输入矢量与之相似度最高。 特征提取是语音识别的关键步骤，文中提到的RBF（径向基函数）识别网络是一种常用的算法，它通过非线性映射将原始语音信号转化为更容易处理的特征空间。在这一阶段，通常会对语音信号进行预处理，包括滤波、分帧、梅尔频率倒谱系数（MFCC）计算等，以提取出稳定的语音特征。 动态时间规整（DTW）在这个时期得到了发展，它是处理时间序列数据中时间对齐问题的有效工具，即使输入和模板的长度不同也能找到最佳匹配。VQ和隐马尔可夫模型（HMM）在此时作为重要理论被提出，HMM特别适用于建模语音信号的概率分布，通过概率转移和观测状态来实现连续语音的识别。 1970年代的突破性进展体现在将线性预测倒谱（LP）、DTW以及VQ相结合，实现了特定人的孤立语音识别系统，这为后续的语音识别技术奠定了坚实的基础。随着信息技术的进步，语音识别技术逐渐应用于各种场景，如电话拨号、查询系统、智能家居控制等，且需求随着信息产业和互联网的发展而日益增长。 国外的研究始于上世纪50年代，AT&T贝尔实验室的Audrey系统开启了语音识别的先河。60年代，计算机技术的普及促进了语音识别技术的发展，动态规划和线性预测分析成为关键技术。进入70年代，矢量量化和HMM理论的提出及实际应用，标志着语音识别进入了新阶段，为后来的多模态交互和虚拟现实等前沿技术奠定了基础。 矢量量化在语音识别中的运用，结合其他信号处理技术和统计模型，极大地推动了语音识别系统的性能提升和广泛应用，它不仅是一个技术手段，更是现代信息技术融合创新的一个重要组成部分。