现在人机语音交互已经成为我们日常生活的一部分，语音交互更自然，大大的提高了效率。

一、什么是语音识别

文字绝对算是人类最伟大的发明之一，正是因为有了文字，人类的文明成果才得以延续。但是文字只是记录方式，人类一直都是依靠声音进行交流，所以人脑是可以直接处理音频信息的，就像你每次听到别人和你说话的时候，你就会很自然地理解，不用先把内容转变成文字再理解。而机器目前只能做到先把音频转变成文字，再按照字面意思理解。

微信或者输入法的语音转文字相信大家都用过，这就是语音识别的典型应用，其实就是把我们说的音频信息转换成文字内容。

语音识别技术（Automatic Speech Recognition）是一种将人的语音转换为文本的技术。

概念理解起来很简单，但整个过程还是非常复杂的，正是由于复杂，对算力的消耗比较大，一般我们都将语音识别模型放在云端去处理。这也就是我们常见的，不联网无法使用的原因。当然也有在本地识别的案列，像输入法就有本地语音识别的包。

二、语音识别的应用

语音识别的应用非常广泛，常见的有语音交互、语音输入。随着技术的逐渐成熟和5G的普及，未来的应用范围只会更大。 语音识别技术的应用往往按照应用场景进行划分，会有私人场景、车载场景、儿童场景、家庭场景等，不同场景的产品形态会有所不同，但是底层的技术都是一样的。

1、私人场景

私人场景常见的是手机助手、语音输入法等，主要依赖于我们常用的设备--手机。如果你的手机内置手机助手，你可以方便快捷的实现设定闹钟，打开应用等，大大的提高了效率。语音输入法也有非常明显的优势，相较于键盘输入，提高了输入的效率，每分钟可以输入300字左右。

2、车载场景

车载场景的语音助手是未来的趋势，现在国产电动车基本上都有语音助手，可以高效的实现对车内一些设施的控制，比如调低座椅，打开空调，播放音乐等。开车是需要高度集中注意力的事情，眼睛和手会被占用，这个时候使用语音交互往往会有更好的效果。

3、儿童场景

语音识别在儿童场景的应用也很多，因为儿童对于新鲜事物的接受能力很高，能够接受现在技术的不成熟。常见的儿童学习软件中的跟读功能，识别孩子发音是否准确，这就应用的是语音识别能力。还有一些可以语音交互的玩具，也有ASR识别的部分。

4、家庭场景

家庭场景最常见的就是智能音箱和智能电视了。我们通过智能音箱，可以语音控制家里面的所有电器的开关和状态，通过语音控制电视切换节目，搜索我们想要观看的内容。

三、语音识别详解

整个从语音识别的过程，先从本地获取音频，然后传到云端，最后识别出文本，就是一个声学信号转换成文本信息的过程。整个识别的过程如下图：

3.1、VAD技术

在开始语音识别之前，有时需要把首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成干扰，这个切除静音的炒作一般称为VAD。这个步骤一般是在本地完成的，这部分需要用到信号处理的一些技术。

VAD（Voice Activity Detection），也叫语音激活检测，或者静音抑制，其目的是检测当前语音信号中是否包含话音信号存在，即对输入信号进行判断，将话音信号与各种背景噪声信号区分出来，分别对两种信号采用不同的处理方法。

算法方面，VAD算法主要用了2-3个模型来对语音建模，并且分成噪声类和语音类，还有静音类。目前大多数还是基于信噪比的算法，也有一些基于深度学习（DNN）的模型。

一般在产品设计的时候，会固定一个VAD截断的时间，但面对不同的应用场景，可能会要求这个时间是可以自定义的。主要是用来控制多长时间没有声音进行截断。比如小孩子说话会比较慢，常常会留尾音，那么我们就需要针对儿童场景，设置比较长的VAD截断时间，而成人就可以相对短一点，一般会设置在400ms-1000ms之间。

3.2、本地上传（压缩）

人的声音信息首先要经过麦克风整列收集和处理，然后再把处理好的音频文件传到云端，整个语音识别模型才开始工作。这里的上传并不是直接把收音到的音频丢到云端，而是要进行压缩的，主要考虑到音频太小，网络等问题，会影响整体的响应速度。从本地到云端是一个压缩上传解压的过程，数据才能够到达云端。

整个上传的过程也是实时的，是以数据流的形式进行上传，每隔一段时间上传一个包。你可以理解为每说一个字，就要上传一次，这也就对应着我们常常看到的一个字一个字的往屏幕上蹦的效果，一般一句“明天天气怎么样？”，会上传大约30多个包到云端。

一般考虑我们大部分设备使用的都是Wi-Fi和4G网络，每次上传的包的大小在128个字节的大小，整个响应还是非常及时的。

3.3、信号处理

这里的信号处理一般指的是降噪，有些麦克风阵列本身的降噪算法受限于前端硬件的限制，会把一部分降噪的工作放在云端。像专门提供云端语音识别能力的公司，比如科大讯飞、谷歌，自己的语音识别模型都是有降噪能力的，因为你不知道前端的麦克风阵列到底是什么情况。

除了降噪以外可能还涉及到数据格式的归一化等。当然有些模型可能不需要这些步骤，比如自研的语音识别模型，只给自己的机器用，那么我解压完了就是我想要的格式。

3.4、特征提取

特征提取是语音识别关键的一步，解压完音频文件后，就要先进行特征提取，提取出来的特征作为参数，为模型计算做准备。简单理解就是语音信息的数字化，然后再通过后面的模型对这些数字化信息进行计算。

特征提取首先要做的是采样，前面我们说过音频信息是以数据流的形式存在，是连续不断的，对连续时间进行离散化处理的过程就是采样率，单位是Hz。可以理解为从一条连续的曲线上面取点，取的点越密集，越能还原这条曲线的波动趋势，采样率也就越高。理论上越高越好，但是一般10kHz以下就够用了，所以大部分都会采取16kHz的采样率。

具体提取那些特征，这要看模型要识别那些内容，一般只是语音转文字的话，主要是提取音素；但是想要识别语音中的情绪，可能就需要提取响度、音高等参数。 最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC），是在Mel标度频率域提取出来的倒谱参数，Mel标度描述了人耳频率的非线性特性。

3.5、声学模型（AM）

声学模型将声学和发音学的知识进行整合，以特征提取模块提取的特征为输入，计算音频对应音素之间的概率。简单理解就是把从声音中提取出来的特征，通过声学模型，计算出相应的音素。

声学模型目前的主流算法是混合高斯模型+隐马尔可夫模型（GMM-HMM），HMM模型对时序信息进行建模，在给定HMM的一个状态后，GMM对属于该状态的语音特征向量的概率分布进行建模。现在也有基于深度学习的模型，在大数据的情况下，效果要好于GMM-HMM。

声学模型就是把声音转成音素，有点像把声音转成拼音的感觉，所以优化声学模型需要音频数据。

3.6、语言模型（LM）

语言模型是将语法和字词的知识进行整合，计算文字在这句话下出现的概率。一般自然语言的统计单位是句子，所以也可以看做句子的概率模型。简单理解就是给你几个字词，然后计算这几个字词组成句子的概率。

语言模型中，基于统计学的有n-gram 语言模型，目前大部分公司用的也是该模型。还有基于深度学习的语言模型。

语言模型就是根据一些可能的词（词典给的），然后计算出那些词组合成一句话的概率比较高，所以优化语言模型需要的是文本数据。

3.7、词典

词典就是发音字典的意思，中文中就是拼音与汉字的对应，英文中就是音标与单词的对应，其目的是根据声学模型识别出来的音素，来找到对应的汉字（词）或者单词，用来在声学模型和语言模型建立桥梁，将两者联系起来。简单理解词典是连接声学模型和语言模型的月老。

词典不涉及什么算法，一般的词典都是大而全的，尽可能地覆盖我们所有地字。

词典这个命名很形象，就像一本“新华字典”，给声学模型计算出来的拼音配上所有可能的汉字。

整个这一套组成了一个完整的语音识别模型，其中声学模型和语言模型是整个语音识别的核心，各家识别效果的差异也是这两块内容的不同导致的。一般我们更新的热词，更新的都是语言模型中的内容，后面会详细阐述。

四、语音识别扩展内容

语音识别除了把语音转换成文本以外，还有一些其他用处，这里也简单提一下。

4.1、方言识别/外语识别

这里把方言和外语一起讨论，是因为训练一个方言的语音识别模型，和训练一个外语的模型差不多，毕竟有些方言听起来感觉和外语一样。所以方言和外语识别，就需要重新训练的语音识别模型，才能达到一个基本可用的状态。

这里就会遇到几个问题：

• 从零开始训练一个声学模型需要大量的人工标注数据，成本高，时间长，对于一些数据量有限的小语种，就更是难上加难，所以选择新语种（方言）的时候要考虑投入产出，是否可以介入第三方的先使用，顺便积累数据。
• 除了单独的外语（方言）识别之外，还有混合语言的语音识别需求，比如在香港，英文词汇经常会插入中文短语中。如果把每种语言的语言模型分开构建，会阻碍识别的平滑程度，很难实现混合识别。

4.2、语种识别（LID）

语种识别（LID）是用来自动区分不同语言的能力，将识别结果反馈给相应语种的语音识别模型，从而实现自动化的多语言交互体验。简单理解就是计算机知道你现在说的是中文，它就用中文回复你，如果你用英文和计算机说话，计算机就用英文回复你。

语种识别主要分三个过程，首先根据语音信号进行特征提取，然后进行语种模型的构建，最后是对测试语音进行语种判决。算法层面目前分为两类，一类是基于传统的语种识别，一种是基于神经网络的语种识别。

传统的语种识别包括基于HMM的语种识别、基于音素器的语种识别、基于底层声学特征的语种识别等。神经网络的语种识别主要基于融合深度瓶颈特征的 DNN语种识别，深度神经网络中，有的隐层的单元数目被人为地调小，这种隐层被称为瓶颈层。

目前基于传统的语种识别，在复杂语种之间的识别率，只有80%左右，而基于深度学习的语种识别，理论上效果会更好。当然这和语种的多样性强相关，比如两种语言的语种识别，和十八种语言的语种识别，之间的难度是巨大的。

4.3、声纹识别（VPR）

声纹识别也叫做说话人识别，是生物识别技术的一种，通过声音判别说话人身份的技术。其实和人脸识别的应用有些相似，都是根据特征来判断说话人身份的，只是一个是通过声音，一个是通过人脸。

声纹识别的原理是借助不同人的声音，在语谱图中共振峰的分布情况不同这一特征，去对比两个人的声音，在相同音素上的发声来判断是否为同一个人。主要是借助的特征有：音域特征、嗓音纯度特征、共鸣方式特征等。而对比的模型有高斯混合模型（GMM）、深度神经网络（DNN）等。

注：

• 共振峰：共振峰是指在声音的频谱中能量相对集中的一些区域，共振峰不但是音质的决定因素，而且反映了声道（共振腔）的物理特征。提取语音共振峰的方法比较多，常用的方法有倒谱法、LPC（线性预测编码）谱估计法、LPC倒谱法等
• 语谱图：语谱图是频谱分析视图，如果针对语音数据的话，叫语谱图。语谱图的横坐标是时间，纵坐标是频率，坐标点值为语音数据能量。由于是采用二维平面表达三维信息，所以能量值的大小是通过颜色来表示的，颜色深，表示该点的语音能量越强。

声音识别也会有1to1、1toN、Nto1三种模式：

• 1to1是判断当前发声和预存的一个声纹是否一致，有点像苹果手机的人脸解锁，判断当前人脸和手机录的人脸是否一致。
• 1toN是判断当前发声和预存的多个声纹中的哪一个一致，有点像指纹识别，判断当前的指纹和手机里面录入的五个指纹中的哪一个一致。
• Nto1就比较难了，同时有多个声源一起发声，判断其中那个声音和预存的声音一致，简单理解就是所有人在一起拍照，然后可以精确的找到其中某一个人。当然也有NtoN，逻辑就是所有人一起拍照，每个人都能认出来。

除了以上的分类，声纹识别还会区分为：

• 固定口令识别，就是给定你文字，你照着念就行，常见于音箱付款的验证；
• 随机口令识别，这个就比较厉害了，他不会限制你说什么，自动识别出你是谁。

声纹识别说到底就是身份识别，和我们常见的指纹识别、人脸识别、虹膜识别等都一样，都是提取特征，然后进行匹配，只是声纹的特征没有指纹等特征稳定，会受到外部条件的影响，所以没有其他的身份识别常见。

4.4、情绪识别

目前情绪识别方式有很多，比如检测生理信号（呼吸、心率、肾上腺素等），检测人脸肌肉变化，检测瞳孔扩张程度等。通过语音识别情绪，也是一个维度，但是所能参考的信息有限，相较于前面谈到的方法，目前效果一般。

通过语音的情绪识别，首先要从语音信息中获取可以判断情绪的特征，然后根据这些特征再进行分类。这里主要借助的特征有：能量（energy）、音高（pitch）、梅尔频率倒谱系数（MFCC）等语音特征。常用的分类模型有：高斯混合模型（GMM）、隐马尔可夫模型（HMM）长短时记忆模型（LSTM）等。

语音情绪识别一般会有两种方法，一种是依据情绪的不同表示方式进行分类，常见的有难过、生气、害怕、高兴等等，使用的是分类算法。还有一种是将情绪分为正面和负面两种，一般会使用回归算法。

具体使用以上哪种方法，要看实际应用情况。如果需要根据不同的情绪，伴随不同的表情和语气进行回复，那么需要使用第一种的分类算法；如果只是作为一个参数进行识别，判断当前说话人是消极还是积极，那么第二种的回归算法就够了。