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【悟空揭秘】電話機器人的「識別」秘密 1 —— 語音識別

　　電話機器人' target='_blank'>電話機器人是近幾年興起的人工智能' target='_blank'>人工智能產品，它主要通過電話群呼潛在客戶，溝通進行信息篩選，幫助企業選擇意向客戶。企業使用電話機器人可以減少人工成本，提高工作效率。　　電話溝通也是語言進行信息交流的一種方式，對人類來說，這是十分簡單的一件事，但對于機器而言，就不是一件易事了，其中涉及了自動語音識別技術。

　　語音識別，又稱為自動語音識別（AutomaticSpeechRecognition，ASR），指讓計算機自動將人類的語音內容轉換成相應文字。

　　語音識別技術已經有五十多年的歷史，真正開始得到廣泛應用，還是近幾年的事。隨著移動設備、可穿戴設備、智能家居設備、車載系統變得越來越流行，對話交互也逐漸變成了人機交互中的重點。

　　1、語音識別的組成部分

　　語音識別主要由以下幾個基本模塊組成：信息處理和特征處理、聲學模型（AM）、語言模型（LM）、發音詞典和解碼器。

　　信號處理和特征提取。

　　它是語音識別系統的第一部分，其主要任務是接收最原始的音頻信號，為后面的聲學模型提取合適的有代表性的特征向量。同時，它也包括了一些信號處理技術，如盡可能降低環境噪聲、信道失真、說話人等因素對特征造成的影響。

　　聲學模型。

　　通常的語音識別系統大都使用隱馬爾科夫模型對詞、音節、音素等基本的聲學單元進行建模，生成聲學模型。可以簡單理解為是對發聲的建模，它能夠把語音輸入轉換成聲學表示的輸出。

　　語言模型。

　　語言模型對系統所需識別的語言進行建模。正則語言、上下文無關文法在內的各種語言模型都可以作為語言模型，目前大多數的語音識別系統普遍采用的還是基于統計的N元（N-gram）模型及其變體。它可以估計通過訓練學習詞與詞之間的相互關系，來估計假設詞序列的可能性。

　　發音詞典。

　　發音詞典包含系統所能處理的單詞的集合及其發音。發音詞典得到了聲學模型建模單元和語言模型建模單元之間的映射關系，將兩者連接起來，組成一個搜索的狀態空間用于解碼器進行解碼工作。

　　解碼器。

　　解碼器是語音識別系統的核心之一，其任務主要負責讀取輸入的語音信號的特征序列，再根據聲學模型、語言模型及發音詞典，解碼出以最大概率輸出該信號的詞串。　　語音識別就是一個先編碼后解碼的過程，信號處理和特征提取就是編碼的過程，由原始的語音得到語音向量。后面即是對語音向量的解碼，而解碼需要上面提到的聲學模型和語言模型。

　　2、機器如何識別語音

　　與計算機視覺不同，語音識別有且只有一個核心任務——將人類的語音轉換成文字。簡單來描述機器識別語音的過程：語言由單詞組成，單詞由音素組成，假如我們將一段語音的聲波按幀切開，用幀組成狀態，用狀態組成音素，再將音素合成單詞，語音就變成了文字。

　　音素：音素是最小的語音單位，一個發音動作形成一個音素。音素構成音節，音節又構成不同的詞和短語。音素又分為元音和輔音。　　狀態：這里可以將其理解成比音素更細致的語音單位。通常把一個音素劃分成3個狀態。

　　3、語音識別的應用及發展

　　現在中應用比較廣泛的語音識別軟件有IBM公司的Viovoice、科大訊飛的語音識別產品、蘋果的Siri等，而如今市面上的智能音箱、車載裝備等產品也都是語音識別看得見摸得著的應用。可以說，語音識別技術是人工智能落地比較成熟的技術領域之一。　　雖然語音識別技術仍然還有許多亟待提高的地方，比如方言的語音識別、高噪音環境下的語音識別等方面還有一段路要走。但不可否認的是，隨著信息技術的不斷發展，語音識別技術也將不斷獲得突破，有著更加廣闊的發展空間。
擴展：揭秘|電話機器人的「理解」秘密2——自然語言處理（http://www.hzdaba.com/news/2018/0818/256.html）

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