语音识别关键技术：预处理与特征参数提取

本文主要探讨了语音识别技术的关键步骤，包括语音信号的数字化和预处理，特别是预加重处理，以及预处理后的特征参数提取。同时，概述了语音识别技术的历史发展和现状。 预处理及特征参数提取是语音识别的基础。首先，语音信号的数字化是将模拟语音信号转化为数字信号的过程，这通常通过采样完成。对于语音识别，10KHz或16KHz的采样频率已足够捕捉到影响语音清晰度和可懂度的主要频率成分。其次，预加重是消除低频噪声，增强高频部分的一种手段，它使用一阶数字滤波器来实现，常选择0.93到0.98之间的预加重系数u，以使信号频谱变得平坦，利于后续的频谱分析。 预处理后，特征参数提取至关重要。这部分涉及将预处理的语音信号转化为可以代表语音特性的数值参数，这些参数通常包括梅尔频率倒谱系数（MFCCs）、基频（Pitch）和能量等。MFCCs能够有效地捕获语音的频谱特性，基频反映了语音的音调，能量则指示了语音的强度。这些特征参数的提取使得语音样本可以被有效地表征和比较，为后续的模板匹配和分类提供了基础。 语音识别系统的基本原理包括输入语音的采集、特征提取、模型匹配和决策。模板匹配技术用于比较提取的特征参数与预先存储的模板，以确定最匹配的识别结果。相似性判断方法则通过计算特征向量之间的距离或相似度来确定语音样本与模板的匹配程度。在实际系统设计中，还需要考虑噪声抑制、说话人适应、上下文依赖等因素，以提高识别性能。 随着技术的进步，语音识别从早期的小词汇量孤立词识别发展到现在的大词汇量连续语音识别，特别是在20世纪80年代引入HMM和神经网络后，识别精度有了显著提升。现在，语音识别已经成为日常生活中的常见应用，如智能助手、智能家居控制、车载导航等，极大地便利了人们的交流和生活。未来，随着深度学习等先进技术的应用，语音识别技术将继续向着更高效、更准确的方向发展，为人工智能领域的进步贡献力量。