语音识别技术详解：从孤立词到连续语音

"语音识别是一种将人类语音转化为可理解文本的技术，它涵盖了计算机科学、信息处理、通信电子和人工智能等多个领域。语音识别的应用广泛，包括信息查询、人机交互、文字输入、数据库管理等，同时也关联到语音压缩、合成和增强技术。根据不同的识别模式，系统可分为孤立词识别、连接词识别、连续语音识别等，以及特定人和非特定人识别，且词汇量可大可小。语音识别的发展历程从20世纪50年代的十个数字识别，经过60年代的LP和DP方法，70年代的DTW、VQ和HMM技术，到80年代HMM和ANN的应用，再到90年代的广泛应用和工业标准形成。评估语音识别系统的性能通常关注误删错误等指标。" 在语音识别概论中，我们首先了解到语音识别技术是多学科交叉的产物，涉及到声学、生理学、心理学、语音学和语言学等多个学科。语音识别的主要目的是使计算机能够理解和处理人类的口头语言，其学科特点包括作为计算机智能接口、信息识别和提取、信源处理以及时序和多维模式识别。 语音识别的应用价值体现在多个方面，如提供方便的信息查询服务，改进人机交互体验，实现自动听写和数据库管理。此外，语音识别还与说话人识别、关键词检出等技术密切相关，广泛应用于各种实际场景，例如IBM的ViaVoice听写机、AT&T的VRCP自助话务员系统、NTT的ANSER银行服务系统以及索尼的AIBO机器狗。 根据识别任务的不同，语音识别系统可以分为孤立词识别（如命令控制）和连续语音识别（如对话系统），以及针对特定人或非特定人的识别系统。词汇量的大小也决定了识别系统的复杂程度。历史上，语音识别技术经历了从简单的数字识别到复杂词汇的HMM和神经网络模型的演进，如CMU大学的SPHINX系统。 评估语音识别系统的性能通常通过考察其在实际应用中的表现，例如识别率、错误率（如误删错误），以及在不同环境噪声下的稳定性。随着技术的发展，语音识别的准确性和实用性得到了显著提升，为日常生活和工业界带来了巨大便利。