基于音素的非特定人语音识别及其拒识算法深度探讨

本文档深入探讨了人工智能领域中的一个重要分支——基于音素的非特定人语音识别技术及其拒识算法的研究。语音识别作为模式识别的一部分，旨在使机器具备类似人类的听觉能力，实现人机之间的自然语言交互。这项技术具有广阔的应用前景，涉及计算机电话交互、声控设备、自动化服务等多个日常生活领域，正在逐渐成为关键技术，对未来的生活方式产生深远影响。 自20世纪50年代起，语音识别技术经历了显著的进步。1955年，Bell实验室的Davis等人研发出全球首个基于共振峰特征的语音识别系统，开启了计算机语音识别的新篇章。1959年，Lincoln实验室进一步实现了元音和部分单词的识别，标志着计算机语音识别时代的正式到来。 在这一发展历程中，学术界和工业界都取得了重大突破。在语音学领域，Fant教授的博士论文《语音产生的声学理论》奠定了基础；同时，对人类听觉生理和心理的研究也促进了理解，如临界频带理论的提出。在信号处理方面，线性预测编码（Linear Prediction Coding，LPC）技术在70年代被广泛应用，极大地提升了语音特征提取的效率。 然而，语音识别面临的主要挑战在于语音信号的非平稳性，包括说话人个体差异、语言结构复杂性、说话速度和方式变化以及环境噪声等因素，这些都对识别准确率构成了考验。因此，研究者们致力于开发更先进的拒识算法，以提高系统的鲁棒性和识别精度。 本论文详细探讨了基于音素的非特定人语音识别的具体方法，包括如何预训练模型、识别单元的选择、以及如何结合构词法和语法模型进行文本转写或命令执行。通过深入研究和优化这些算法，论文旨在解决当前语音识别中的难点，推动技术进步，为实际应用提供更高效、准确的解决方案。