《语音识别技术》课件

语音识别技术课程介绍与目标课程概述学习目标考核方式本课程涵盖语音识别的掌握语音信号处理、特基本原理、关键技术和征提取、声学模型、语应用场景，旨在帮助学言模型和解码器等核心生全面了解语音识别技技术，并了解其在实际术应用中的作用语音识别的应用场景智能家居自动驾驶医疗健康通过语音控制智能设备，如灯光、电语音控制导航、音乐播放等功能，提高视、空调等，实现更便捷的生活体验驾驶安全性语音识别的基本原理语音信号输入通过麦克风等设备采集语音信号特征提取提取语音信号中的关键特征，如、等MFCC PLP声学模型利用、等模型进行声学建模HMM DNN语言模型利用等模型进行语言建模N-gram解码器语音信号的预处理预加重分帧12提高高频信号的能量，改善信将连续的语音信号分割成短时号的频谱特性帧，方便进行后续处理加窗特征提取MFCCMFCC概述MFCC提取步骤频率倒谱系数（）是一种广泛应用于语音识别领域的包括预处理、傅里叶变换、滤波器组、对数运算和离散余弦Mel MFCCMel特征提取方法它模拟人耳的听觉特性，提取对语音识别有用的变换等步骤信息特征提取PLPPLP概述PLP提取步骤感知线性预测（）是一种基于听觉模型的特征提取方法它包括预处理、等响曲线加权、强度响度转换、线性预测分析和PLP-通过模拟人耳的听觉感知过程，提取对语音识别有用的信息倒谱分析等步骤语音信号的时域分析短时能量短时平均幅度反映语音信号的幅度变化，可用反映语音信号的平均幅度，可用于语音端点检测于区分清音和浊音短时过零率反映语音信号的频率变化，可用于区分清音和浊音语音信号的频域分析傅里叶变换功率谱语谱图将语音信号从时域转换到频域，分析信反映语音信号在不同频率上的能量分可视化语音信号的频谱随时间的变化，号的频谱特性布可以观察到语音的共振峰结构声学模型HMM观测概率21状态转移概率3隐马尔可夫模型（）是一种统计模型，用于描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程在语音识别中，用于对语音信号HMM HMM的声学特征进行建模，每个状态代表一个音素或音节的基本概念HMM状态观测概率12中的状态代表语音信号观测概率是指在某个状态下，HMM的不同发音单元，如音素或音产生特定观测值的概率节转移概率3转移概率是指从一个状态转移到另一个状态的概率的三种状态HMM起始状态中间状态的起始状态，表示语音信的中间状态，表示语音信HMM HMM号的开始号的持续部分结束状态的结束状态，表示语音信号的结束HMM前向算法前向算法是一种用于计算中观测序列概率的动态规划算法它通过递推HMM计算每个时刻到达每个状态的前向概率，从而得到整个观测序列的概率前向概率定义为在给定模型参数的情况下，观测到序列且到\o_1,o_2,...,o_t\达状态的概率\s_i\后向算法后向算法是另一种用于计算中观测序列概率的动态规划算法它通过递推计算每个时刻从每个状态出发的后向概率，从而得到HMM整个观测序列的概率后向概率定义为在给定模型参数和时刻的状态的情况下，观测到序列\t\\s_i\\o_{t+1},o_{t+2},...,o_T的概率\算法Baum-Welch算法概述算法步骤算法是一种用于训练模型参数的迭代算法，包括初始化模型参数、计算前向概率、计算后向概率、更新模型Baum-Welch HMM也称为前向后向算法它通过不断迭代计算前向概率和后向概参数和判断是否收敛等步骤率，更新模型参数，使模型更好地拟合训练数据算法Viterbi算法概述算法步骤算法是一种用于寻找中最优状态序列的动态规划包括初始化、递推计算和回溯等步骤Viterbi HMM算法它通过递推计算每个时刻到达每个状态的最大概率路径，从而得到最优状态序列语言模型N-gram1-gram1每个词的概率是独立的，不依赖于上下文2-gram2每个词的概率依赖于前一个词3-gram3每个词的概率依赖于前两个词的基本概念N-gram1N元语法2概率计算元语法是指由个词组成的模型的概率计算基于N N N-gram词序列元语法在语料库中出现的频N率模型训练3通过统计语料库中元语法的频率，训练模型N N-gram平滑技术平滑技术概述常见的平滑技术平滑技术用于解决模型中未登录词的问题，即在训练语包括平滑、平滑、平滑和N-gram Add-one Good-Turing Backoff料库中未出现的词序列通过平滑技术，可以给未登录词分配一平滑等Kneser-Ney个非零的概率，避免概率为零的情况平滑BackoffBackoff思想递归回退当元语法在语料库中未出现时，使用元语法的概率进行如果元语法也未出现，则继续回退到元语法，直到NN-1N-1N-2估计元语法1平滑Kneser-NeyKneser-Ney思想绝对折扣考虑词的延续性，即一个词在不同上下文中出现的频率对出现过的元语法进行折扣，将折扣的概率分配给未出现的N元语法N解码器原理声学模型1语言模型2搜索算法3解码器是语音识别系统的核心组成部分，它将声学模型和语言模型结合起来，寻找最可能的词序列解码器的目标是找到一个词序列，使得该词序列的概率最大化概率的计算基于声学模型和语言模型解码器搜索策略1维特比搜索2A*搜索3集束搜索一种动态规划算法，用于寻找最优一种启发式搜索算法，利用启发函一种剪枝搜索算法，保留概率最高路径数提高搜索效率的若干条路径维特比搜索算法概述算法步骤维特比搜索是一种动态规划算法，用于寻找中最优状态序包括初始化、递推计算和回溯等步骤HMM列在语音识别中，维特比搜索用于寻找最可能的词序列搜索A*算法概述启发函数搜索是一种启发式搜索算法，利用启发函数指导搜索方向启发函数用于估计当前状态到目标状态的代价，好的启发函数可A*在语音识别中，搜索用于寻找最可能的词序列，并利用启发以提高搜索效率A*函数提高搜索效率基于深度学习的语音识别DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM长短期记忆网络Transformer模型Transformer声学模型DNNDNN概述DNN训练深度神经网络（）是一种多层神经网络，可以学习复杂的非通过反向传播算法训练模型，使其能够准确地预测语音信DNN DNN线性关系在语音识别中，用于替代中的高斯混合号的声学特征DNN HMM模型（），提高声学模型的性能GMM声学模型CNNCNN概述卷积操作卷积神经网络（）是一种擅长处理图像数据的神经网络在通过卷积操作提取语音信号的局部特征，如共振峰结构CNN语音识别中，可以用于提取语音信号的局部特征，提高声CNN学模型的性能声学模型RNNRNN概述循环连接循环神经网络（）是一种擅长处理序列数据的神经网络在通过循环连接建模语音信号的时序关系，可以捕捉长时依赖RNN语音识别中，可以用于建模语音信号的时序关系，提高声RNN学模型的性能声学模型LSTMLSTM概述门控机制长短期记忆网络（）是一种特殊的，可以有效地解决通过输入门、遗忘门和输出门控制信息的流动，可以有效地捕捉LSTM RNN中的梯度消失问题在语音识别中，可以用于建模长时依赖RNN LSTM语音信号的长时依赖，提高声学模型的性能声学模型TransformerTransformer概述自注意力机制是一种基于自注意力机制的神经网络，可以并行处通过自注意力机制捕捉序列中不同位置之间的关系，可以有效地Transformer理序列数据在语音识别中，可以用于建模语音信建模长时依赖Transformer号的长时依赖，并具有较高的计算效率端到端语音识别深度学习模型21语音信号输入文本输出3端到端语音识别是一种直接将语音信号转换为文本的语音识别方法，无需手动设计特征和构建复杂的模型结构端到端语音识别模型通常基于深度学习技术，如、等CTC Attention算法CTC算法概述损失函数连接时序分类（）算法是一种用于训练端到端语音识别模型算法的损失函数用于衡量模型预测的文本序列与真实文本CTC CTC的算法它通过引入空白符号，解决语音信号和文本序列的对齐序列之间的差异问题机制Attention机制概述注意力权重注意力机制是一种用于提高神经网络性能的机制在语音识别注意力机制通过计算注意力权重，确定语音信号中哪些部分与文中，注意力机制可以用于建模语音信号和文本序列之间的对齐关本序列中的哪些部分相关系工具包介绍KaldiKaldi概述主要特点是一款开源的语音识别工包括模块化设计、可扩展性强、Kaldi具包，提供了丰富的语音识别算支持多种声学模型和语言模型法和工具，可以用于构建高性能等的语音识别系统应用领域广泛应用于语音识别、语音合成、说话人识别等领域的安装与配置Kaldi环境准备安装依赖的软件，如、、等Kaldi GCCMake CUDA下载Kaldi从官网下载工具包Kaldi Kaldi编译Kaldi使用命令编译工具包Make Kaldi配置Kaldi配置的环境变量Kaldi的数据准备Kaldi录音文件文本文件12准备录音文件，并将其转换为支持的格式准备文本文件，包含录音文件对应的文本内容Kaldi词典文件脚本文件34准备词典文件，包含所有词的发音信息准备脚本文件，用于生成需要的各种文件Kaldi的模型训练Kaldi声学模型训练1使用提供的脚本训练声学模型，如、Kaldi GMM-HMM DNN-等HMM语言模型训练2使用提供的脚本训练语言模型，如模型Kaldi N-gram解码图构建3将声学模型和语言模型结合起来，构建解码图语音识别系统的评估指标WER词错误率衡量语音识别系统性能的重要指标SER句错误率衡量语音识别系统性能的另一个重要指标语音识别系统的评估指标用于衡量语音识别系统的性能，常用的评估指标包括词错误率（）和句错误率（）词错误率是指识别错误的词数占总词WER SER数的比例，句错误率是指识别错误的句子数占总句子数的比例词错误率（）WERWER定义WER计算词错误率是指识别错误的词数占总词数的比例越低，表的计算公式为，其中表示替换错WER WERWER=S+D+I/N S示语音识别系统的性能越好误，表示删除错误，表示插入错误，表示总词数D IN句错误率（）SERSER定义SER计算句错误率是指识别错误的句子数占总句子数的比例越低，的计算公式为句子错误数总句子数一个句SER SERSER=/表示语音识别系统的性能越好子只要有一个词错误，整个句子就算错误语音数据库介绍THCHS-30Aishell一个中文语音数据库，包含一个中文语音数据库，包含30178小时的语音数据小时的语音数据LibriSpeech一个英文语音数据库，包含小时的语音数据1000数据库THCHS-30数据库概述数据特点是一个中文语音数据库，由清华大学语音与语言技术语音数据清晰，标注准确，适合用于中文语音识别的研究和开THCHS-30中心发布该数据库包含小时的语音数据，由名志愿者发3030录制数据库Aishell数据库概述数据特点是一个中文语音数据库，由北京希尔贝壳科技有限公司语音数据规模大，覆盖多种场景，适合用于训练深度学习语音识Aishell发布该数据库包含小时的语音数据，由名志愿者录别模型178400制数据库LibriSpeech数据库概述数据特点是一个英文语音数据库，由发布该语音数据规模大，标注准确，适合用于英文语音识别的研究和开LibriSpeech DanielPovey数据库包含小时的语音数据，来源于项目的朗读发1000LibriVox书籍语音增强技术噪声抑制回声消除降低语音信号中的噪声，提高信噪比消除语音信号中的回声，提高语音质量噪声抑制算法谱减法维纳滤波12从带噪语音信号中减去噪声的基于最小均方误差准则，设计频谱估计，得到增强后的语音维纳滤波器，抑制噪声，保留信号语音信号卡尔曼滤波3基于状态空间模型，利用卡尔曼滤波器估计语音信号和噪声的状态，实现噪声抑制回声消除算法自适应滤波双端通话检测利用自适应滤波器估计回声路径，从带回声的语音信号中减去估检测是否存在双端通话，避免回声消除算法对近端语音信号产生计的回声信号，实现回声消除影响麦克风阵列技术波束形成声源定位通过调整麦克风阵列中各个麦克风的权重，形成指向目标方向的利用麦克风阵列估计声源的位置，为波束形成提供依据波束，增强目标方向的语音信号，抑制其他方向的噪声和干扰语音识别的挑战与机遇机遇1人工智能的快速发展，为语音识别带来了新的机遇挑战2噪声环境、口音方言和低资源语音是语音识别面临的挑战噪声环境下的语音识别噪声干扰语音增强噪声会严重影响语音识别的性能，降通过语音增强技术，降低噪声的影低识别准确率响，提高语音识别的鲁棒性口音与方言的识别口音差异方言差异模型适应不同地区的口音差异会影响语音识别的不同地区的方言差异会使语音识别更加通过模型适应技术，使语音识别系统适性能困难应不同的口音和方言低资源语音识别数据稀缺迁移学习低资源语音识别面临数据稀缺的问题，难以训练高性能的语音识通过迁移学习技术，将从高资源语音数据中学到的知识迁移到低别模型资源语音数据，提高语音识别的性能语音识别的未来发展趋势端到端模型端到端模型将成为语音识别的主流自监督学习自监督学习将减少对标注数据的依赖多模态融合多模态融合将提高语音识别的鲁棒性语音识别与人工智能机器学习21自然语言处理深度学习3语音识别是人工智能的重要组成部分，与自然语言处理、机器学习和深度学习等技术密切相关语音识别为人工智能应用提供语音输入接口，使人工智能应用能够理解和处理人类的语音指令语音识别与智能家居语音控制语音助手通过语音控制智能家居设备，如利用语音助手控制智能家居设灯光、电视、空调等备，实现更便捷的生活体验智能安防通过语音识别技术，实现智能安防功能，如语音报警、语音解锁等语音识别与自动驾驶语音导航1语音控制2语音交互3语音识别在自动驾驶领域具有广泛的应用前景，可以用于语音导航、语音控制和语音交互等功能通过语音导航，驾驶员可以通过语音指令控制导航系统，无需手动操作，提高驾驶安全性通过语音控制，驾驶员可以通过语音指令控制车辆的各种功能，如音乐播放、空调调节等通过语音交互，驾驶员可以与车辆进行语音对话，获取车辆信息和路况信息语音识别与医疗健康语音录入病历语音助手辅助诊断远程医疗医生可以通过语音录入病历，提高工作语音助手可以辅助医生进行诊断，提高通过语音识别技术，实现远程医疗，方效率诊断准确率便患者就医案例分析智能语音助手应用场景核心技术未来发展智能语音助手广泛应用于智能手机、智智能语音助手主要依赖语音识别、自然智能语音助手将朝着更智能、更自然、能音箱、智能家居等领域，为用户提供语言处理和语音合成等技术更个性化的方向发展语音交互服务案例分析语音搜索应用场景核心技术未来发展语音搜索广泛应用于搜索引擎、地图应语音搜索主要依赖语音识别、自然语言语音搜索将朝着更精准、更智能、更便用、电商平台等领域，为用户提供语音处理和信息检索等技术捷的方向发展搜索服务。