人工智能在語音識別中的應(yīng)用

摘要：在語音識別這一領(lǐng)域，人工智能起到了至關(guān)重要的作用。它通過數(shù)據(jù)的預(yù)處理、特征的提取，達(dá)到了對語音信號進(jìn)行高效識別和合成的目的。深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） 和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN） ，在語音識別領(lǐng)域表現(xiàn)出了卓越的性能。與此同時，像支持向量機(jī)（SVM） 這樣的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)以及決策樹在語音識別領(lǐng)域也發(fā)揮了關(guān)鍵作用。通過應(yīng)用自然語言處理技術(shù)，語音識別的準(zhǔn)確度和對上下文的理解能力得到了進(jìn)一步地增強(qiáng)。

關(guān)鍵詞：語音識別；深度學(xué)習(xí)；自然語言處理；人工智能

中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）17-0046-03 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID） ：

0 引言

在人工智能技術(shù)高速發(fā)展的今天，語音識別已經(jīng)成為智能交互中的一個重要環(huán)節(jié)。通過高級數(shù)據(jù)處理與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)能聽懂并產(chǎn)生語音，這大大提高了人機(jī)交互的自然性與效率。本論文將討論人工智能在語音識別方面的運用，并展現(xiàn)語音識別技術(shù)目前在各方面的應(yīng)用狀況以及將來的潛力。

1 人工智能在語音識別中的應(yīng)用方法

1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取

在數(shù)據(jù)預(yù)處理及特征提取環(huán)節(jié)中，該流程是語音識別系統(tǒng)建立的基礎(chǔ)，影響著后續(xù)模型訓(xùn)練結(jié)果及效率。數(shù)據(jù)預(yù)處理旨在對輸入語音數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗與標(biāo)準(zhǔn)化，以保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。具體步驟包括消除背景噪聲、標(biāo)準(zhǔn)化音量及時長，以及對語音樣本進(jìn)行切分。特征提取的過程主要是從已經(jīng)處理過的語音數(shù)據(jù)中篩選出有助于識別的關(guān)鍵特征，例如頻率、節(jié)奏和音高等。這些特征能夠代表語音的獨特屬性，為接下來的模型訓(xùn)練提供有效的輸入[1]?，F(xiàn)階段，技術(shù)人員需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確處理，確保特征能夠全面有效地表達(dá)語音信息，從而為語音識別系統(tǒng)準(zhǔn)確可靠奠定堅實的基礎(chǔ)。

1.2 語音識別與合成技術(shù)

就語音識別及合成技術(shù)而言，它使得計算機(jī)能夠聽懂并轉(zhuǎn)錄人的聲音，同時把口語轉(zhuǎn)換為文本數(shù)據(jù)。這一技術(shù)在多種語音互動系統(tǒng)中有著廣泛的應(yīng)用，包括但不限于智能助手、自動生成字幕以及語音控制系統(tǒng)等。語音合成技術(shù)，則是相反的過程，它允許計算機(jī)產(chǎn)生類似人類的語音，通常用于閱讀文本內(nèi)容或在語音回復(fù)中。這些技術(shù)不僅要求識別與合成能力要高，而且要求能應(yīng)對多種語言、口音及說話方式靈活多變。為此，語音識別和合成系統(tǒng)經(jīng)常需要綜合運用多種AI技術(shù)，如自然語言處理（NLP） 和機(jī)器學(xué)習(xí)，以達(dá)到更自然、更準(zhǔn)確的交互體驗。

2 人工智能技術(shù)在語音識別中的應(yīng)用

2.1 深度學(xué)習(xí)在語音識別中的應(yīng)用

2.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)中最核心的部分，它模擬人腦對信息進(jìn)行加工。通過多個節(jié)點及層次結(jié)構(gòu)對復(fù)雜數(shù)據(jù)模式進(jìn)行處理，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出了較強(qiáng)的語音識別能力。這一能力使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能從原始音頻信號中學(xué)習(xí)到語音上的細(xì)微差異及復(fù)雜規(guī)律，達(dá)到高精確識別的目的。在語音識別的應(yīng)用方面，可以通過對基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練，實現(xiàn)對不同說話人語音的識別和語音到文本的高效轉(zhuǎn)化[2]。這一技術(shù)進(jìn)步使語音助手及自動產(chǎn)生字幕系統(tǒng)更加高效準(zhǔn)確。比如在語音助手方面，深度學(xué)習(xí)的運用使語音指令能夠精準(zhǔn)地識別并執(zhí)行，從而給用戶帶來更加方便、更加智能的交互體驗。對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)與優(yōu)化可以持續(xù)提升語音識別系統(tǒng)的性能與準(zhǔn)確度。這一技術(shù)的發(fā)展在提升用戶體驗的同時，也促使語音識別技術(shù)被廣泛地應(yīng)用于各領(lǐng)域，包括智能家居、醫(yī)療保健以及自動駕駛。

2.1.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)技術(shù)的一部分，在語音識別這一領(lǐng)域展示了令人矚目的巨大潛能。通過對人的視覺感知機(jī)制的仿真，實現(xiàn)了CNN對數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征的有效提取。在進(jìn)行語音識別的任務(wù)時，CNN會將語音信號轉(zhuǎn)化為與圖像相似的頻譜圖，這樣就可以準(zhǔn)確地識別這些“圖像”中的模式，例如語音的節(jié)奏、強(qiáng)度和音調(diào)。該方法尤其適合于語音信號需提取復(fù)雜特征的場景，如嘈雜環(huán)境中明確語音指令識別。通過使用CNN，語音識別系統(tǒng)的魯棒性以及準(zhǔn)確度在真實環(huán)境下都有了明顯的提高。CNN成功運用于語音識別，不但擴(kuò)展了它在人工智能領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用領(lǐng)域，而且為語音技術(shù)發(fā)展提供了一種全新可能。這一基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)不僅增強(qiáng)了語音識別系統(tǒng)處理復(fù)雜語音信號的能力，同時也為語音識別技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展開辟了新的方向和機(jī)會。如表1所示。

2.1.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

在語音識別領(lǐng)域，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)起到了不可或缺的作用，其獨有的“記憶”功能讓該網(wǎng)絡(luò)有能力處理連續(xù)的數(shù)據(jù)序列，這對于語音的準(zhǔn)確識別是非常關(guān)鍵的。語音作為一種標(biāo)準(zhǔn)的時間序列數(shù)據(jù)，它所包含的信息不僅局限于單一的音素，更重要的是這些音素是如何隨著時間的推移而發(fā)生變化和組合的。RNN有助于模型對語速、語調(diào)以及其他語音特征進(jìn)行深入了解，以捕獲時間動態(tài)變化來促進(jìn)語音識別自然度與準(zhǔn)確性[3]。RNN在語音識別領(lǐng)域的卓越表現(xiàn)，歸功于其能夠存儲先前處理過的數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)整合到接下來的輸出中。這一能力使網(wǎng)絡(luò)更適應(yīng)于長序列數(shù)據(jù)的處理，特別是對語音這類時間依賴性很強(qiáng)的信息。利用RNN可以使語音識別系統(tǒng)較好地捕獲語音信號的語境信息，提高了識別精度與連貫性。在語音識別實際工作中，使用RNN給系統(tǒng)帶來更深的認(rèn)識與分析。通過使用RNN記憶的特點，該系統(tǒng)可以對語音信號的上下文有較好的了解，進(jìn)而對說話人意圖有較為精確地識別與理解，如表2所示。

2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)在語音識別中的應(yīng)用

2.2.1 支持向量機(jī)（SVM）

支持向量機(jī)（SVM） 是一種基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的計算方法，其通過在高維數(shù)據(jù)空間中創(chuàng)建一個最佳的超平面，從而達(dá)到對不同類型數(shù)據(jù)進(jìn)行最大間隔分類的目的。在語音識別的應(yīng)用中，SVM能夠處理語音信號的特征分類任務(wù)，例如區(qū)別各種語音指令和詞匯。SVM 具有對小樣本數(shù)據(jù)處理能力比較強(qiáng)和對高維數(shù)據(jù)有較好性能等優(yōu)點。但面對海量語音數(shù)據(jù)，SVM性能受其計算復(fù)雜度限制，尤其在參數(shù)選擇、核函數(shù)選擇等方面，還需精心設(shè)計才能滿足語音數(shù)據(jù)多樣性、復(fù)雜性等特點。

2.2.2 決策樹和隨機(jī)森林

決策樹和隨機(jī)森林則從另一個角度提供了語音識別的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案。決策樹以遞歸的方式選取最優(yōu)特征和劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，構(gòu)造樹形結(jié)構(gòu)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類。在語音識別方面，利用決策樹能夠快速地篩選出對識別結(jié)果有顯著影響的語音特征以簡化問題復(fù)雜度。以隨機(jī)森林為決策樹建立集成學(xué)習(xí)模型，構(gòu)造多棵決策樹，對其預(yù)測結(jié)果進(jìn)行總結(jié)，提高了識別精度與魯棒性。該方法特別適合處理含有海量特征，且需緩解過擬合風(fēng)險高的語音數(shù)據(jù)集[4]。盡管決策樹和隨機(jī)森林在處理復(fù)雜語音模式時可能不如深度學(xué)習(xí)模型靈活，但它們在特定場景下仍然是有效的工具，特別是在需要解釋模型決策過程和結(jié)果的時候。

2.3 自然語言處理技術(shù)在語音識別中的應(yīng)用

2.3.1 語音識別中的上下文理解

語音識別上下文理解中自然語言處理技術(shù)起到了至關(guān)重要的作用。通過對語音輸入語境信息進(jìn)行分析，識別系統(tǒng)可以更加精確地了解用戶意圖及語義。該上下文理解既包含了對話上下文，也包含了用戶個人化信息、歷史交互記錄以及其他多維度信息。比如，在用戶不斷地詢問有關(guān)天氣方面的話題后，系統(tǒng)就能根據(jù)前面談話的內(nèi)容了解用戶查詢的意圖并且給出更準(zhǔn)確的答案。該上下文感知能力顯著提高語音識別系統(tǒng)交互質(zhì)量，使機(jī)器對人類語言有更深入的理解與反應(yīng)。

2.3.2 語音合成與自然語言處理

語音合成和自然語言處理相結(jié)合使語音識別技術(shù)得到進(jìn)一步擴(kuò)展。語音合成技術(shù)（Text-to-Speech，TTS） 能夠?qū)⑽谋拘畔⑥D(zhuǎn)換為流暢的自然語音，而NLP 技術(shù)在此過程中負(fù)責(zé)處理語言的生成和優(yōu)化，確保合成語音的自然度和表達(dá)的準(zhǔn)確性。利用先進(jìn)的自然語言處理技術(shù)，現(xiàn)代TTS系統(tǒng)不僅可以模擬不同的語言風(fēng)格和情感，還可以根據(jù)上下文調(diào)整語音的語調(diào)和節(jié)奏，使合成語音更接近于真實人類語言表達(dá)[5]。該技術(shù)的使用大幅提升了用戶在智能助手和自動客服系統(tǒng)中的體驗。

3 人工智能在語音識別中的實際應(yīng)用案例

3.1 智能家居中的應(yīng)用

智能家居系統(tǒng)中語音識別技術(shù)已成為聯(lián)系用戶與家居環(huán)境之間的一項關(guān)鍵技術(shù)。通過一個簡單語音指令就能讓人現(xiàn)在就能控制照明、調(diào)節(jié)室溫和管理家庭安全系統(tǒng)。甚至還能預(yù)定一些日常事務(wù)，比如啟動咖啡機(jī)或者設(shè)定洗衣機(jī)等。實現(xiàn)這一目標(biāo)完全依賴于語音識別系統(tǒng)的強(qiáng)大功能，該系統(tǒng)具備解讀和執(zhí)行用戶指令的能力，從而讓日常家務(wù)活動變得更為簡便和高效。語音助手例如亞馬遜Alexa、谷歌助手和蘋果Siri等已成為很多家庭的標(biāo)準(zhǔn)配置，這不僅僅是因為這些助手所帶來的便利性是空前的，此外，它們還能根據(jù)用戶的喜好和習(xí)慣來提供定制化的服務(wù)。在語音識別技術(shù)日益發(fā)展的今天，智能家居系統(tǒng)會越來越智能化，它不但可以完成簡單的命令，而且可以完成比較復(fù)雜的工作，并為決策提供支持，讓生活越來越舒適、越來越安全。

3.2 醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用

在醫(yī)療健康領(lǐng)域中，語音識別技術(shù)的應(yīng)用既可協(xié)助醫(yī)生以語音命令的方式迅速準(zhǔn)確記錄病歷，減輕文書工作量，又可在診療過程中提高效率及準(zhǔn)確性。另外，語音交互技術(shù)在病人護(hù)理過程中的地位日益重要，尤其對行動不便或者視力有限的病人來說，語音識別技術(shù)能夠幫助其更加方便地和醫(yī)療設(shè)備進(jìn)行互動，例如，以語音命令的方式詢問健康信息、控制床位調(diào)整、遠(yuǎn)程醫(yī)生溝通。另外，在可穿戴設(shè)備、智能家居設(shè)備等的推廣下，語音識別技術(shù)也有助于病人健康狀況進(jìn)行監(jiān)控，對服藥、復(fù)查等情況進(jìn)行及時提醒，以達(dá)到更積極、更個性化的健康管理。

3.3 教育領(lǐng)域的應(yīng)用

在教育領(lǐng)域中，語音識別技術(shù)逐漸成為輔助教學(xué)的重要手段。既有助于教師對課堂進(jìn)行管理，比如用語音命令來控制演示文稿或者教學(xué)視頻等，又能夠給學(xué)習(xí)者帶來更多交互、個性化的學(xué)習(xí)體驗。比如語音識別技術(shù)在語言學(xué)習(xí)應(yīng)用中能夠通過及時反饋學(xué)習(xí)者的發(fā)音來輔助其提高語言技能。對具有閱讀障礙等特殊需求的同學(xué)來說，語音識別技術(shù)能把文本變成語音，讓學(xué)習(xí)內(nèi)容變得更加容易被人接觸、理解。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，語音識別還可以支持更加智能的教育應(yīng)用，如智能助教，它們能夠理解學(xué)生的問題并提供個性化的指導(dǎo)和反饋，從而推動學(xué)生主動學(xué)習(xí)，培養(yǎng)問題解決能力。

4 結(jié)束語

總之，人工智能應(yīng)用于語音識別領(lǐng)域正在快速地改變著人們的工作與生活方式。通過深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的結(jié)合，該系統(tǒng)可以對語音信息進(jìn)行更為精準(zhǔn)的理解與處理，從而達(dá)到更為自然與有效的互動。通過融合自然語言處理技術(shù)，語音識別的智能化程度得到了進(jìn)一步的提升，從而使其能更深入地理解語境和用戶的意圖。伴隨著科技的進(jìn)步，語音識別在智能家居、醫(yī)療健康、教育等眾多領(lǐng)域都會扮演更重要的角色，給用戶提供更方便、更個性化的服務(wù)體驗。今后，在科技日益成熟與革新的今天，語音識別也會得到更廣泛的應(yīng)用，對社會也會產(chǎn)生更深刻的意義。

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【通聯(lián)編輯：光文玲】