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详解语音识别的技术原理:语音如何变为文字?

时间:2019-07-23 阅读:
简要给大家介绍一下语音怎么变文字的吧。需要说明的是,这篇文章为了易读性而牺牲了严谨性,因此文中的很多表述实际上是不准确的。对于有兴趣深入了解的同学,本文的末尾推荐了几份进阶阅读材料。

简要给大家介绍一下语音怎么变文字的吧。需要说明的是,这篇文章为了易读性而牺牲了严谨性,因此文中的很多表述实际上是不准确的。对于有兴趣深入了解的同学,本文的末尾推荐了几份进阶阅读材料。下面我们开始。

首先,我们知道声音实际上是一种波。常见的mp3等格式都是压缩格式,必须转成非压缩的纯波形文件来处理,比如Windows PCM文件,也就是俗称的wav文件。wav文件里存储的除了一个文件头以外,就是声音波形的一个个点了。下图是一个波形的示例。

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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的干扰。这个静音切除的操作一般称为VAD,需要用到信号处理的一些技术。

要对声音进行分析,需要对声音分帧,也就是把声音切开成一小段一小段,每小段称为一帧。分帧操作一般不是简单的切开,而是使用移动窗函数来实现,这里不详述。帧与帧之间一般是有交叠的,就像下图这样:

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图中,每帧的长度为25毫秒,每两帧之间有25-10=15毫秒的交叠。我们称为以帧长25ms、帧移10ms分帧。

分帧后,语音就变成了很多小段。但波形在时域上几乎没有描述能力,因此必须将波形作变换。常见的一种变换方法是提取MFCC特征,根据人耳的生理特性,把每一帧波形变成一个多维向量,可以简单地理解为这个向量包含了这帧语音的内容信息。这个过程叫做声学特征提取。实际应用中,这一步有很多细节,声学特征也不止有MFCC这一种,具体这里不讲。

至此,声音就成了一个12行(假设声学特征是12维)、N列的一个矩阵,称之为观察序列,这里N为总帧数。观察序列如下图所示,图中,每一帧都用一个12维的向量表示,色块的颜色深浅表示向量值的大小。

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接下来就要介绍怎样把这个矩阵变成文本了。首先要介绍两个概念:

  1. 音素:单词的发音由音素构成。对英语,一种常用的音素集是卡内基梅隆大学的一套由39个音素构成的音素集,参见The CMU Pronouncing Dictionary‎。汉语一般直接用全部声母和韵母作为音素集,另外汉语识别还分有调无调,不详述。

  2. 状态:这里理解成比音素更细致的语音单位就行啦。通常把一个音素划分成3个状态。

语音识别是怎么工作的呢?实际上一点都不神秘,无非是:

把帧识别成状态(难点)。

把状态组合成音素。

把音素组合成单词。

如下图所示:

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图中,每个小竖条代表一帧,若干帧语音对应一个状态,每三个状态组合成一个音素,若干个音素组合成一个单词。也就是说,只要知道每帧语音对应哪个状态了,语音识别的结果也就出来了。

那每帧音素对应哪个状态呢?有个容易想到的办法,看某帧对应哪个状态的概率最大,那这帧就属于哪个状态。比如下面的示意图,这帧在状态S3上的条件概率最大,因此就猜这帧属于状态S3。

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那这些用到的概率从哪里读取呢?有个叫“声学模型”的东西,里面存了一大堆参数,通过这些参数,就可以知道帧和状态对应的概率。获取这一大堆参数的方法叫做“训练”,需要使用巨大数量的语音数据,训练的方法比较繁琐,这里不讲。

但这样做有一个问题:每一帧都会得到一个状态号,最后整个语音就会得到一堆乱七八糟的状态号。假设语音有1000帧,每帧对应1个状态,每3个状态组合成一个音素,那么大概会组合成300个音素,但这段语音其实根本没有这么多音素。如果真这么做,得到的状态号可能根本无法组合成音素。实际上,相邻帧的状态应该大多数都是相同的才合理,因为每帧很短。

解决这个问题的常用方法就是使用隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)。这东西听起来好像很高深的样子,实际上用起来很简单:

第一步,构建一个状态网络。

第二步,从状态网络中寻找与声音最匹配的路径。

这样就把结果限制在预先设定的网络中,避免了刚才说到的问题,当然也带来一个局限,比如你设定的网络里只包含了“今天晴天”和“今天下雨”两个句子的状态路径,那么不管说些什么,识别出的结果必然是这两个句子中的一句。

那如果想识别任意文本呢?把这个网络搭得足够大,包含任意文本的路径就可以了。但这个网络越大,想要达到比较好的识别准确率就越难。所以要根据实际任务的需求,合理选择网络大小和结构。

搭建状态网络,是由单词级网络展开成音素网络,再展开成状态网络。语音识别过程其实就是在状态网络中搜索一条最佳路径,语音对应这条路径的概率最大,这称之为“解码”。路径搜索的算法是一种动态规划剪枝的算法,称之为Viterbi算法,用于寻找全局最优路径。

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这里所说的累积概率,由三部分构成,分别是:

  1. 观察概率:每帧和每个状态对应的概率

  2. 转移概率:每个状态转移到自身或转移到下个状态的概率

  3. 语言概率:根据语言统计规律得到的概率

其中,前两种概率从声学模型中获取,最后一种概率从语言模型中获取。语言模型是使用大量的文本训练出来的,可以利用某门语言本身的统计规律来帮助提升识别正确率。语言模型很重要,如果不使用语言模型,当状态网络较大时,识别出的结果基本是一团乱麻。

这样基本上语音识别过程就完成了。

以上的文字只是想让大家容易理解,并不追求严谨。事实上,HMM的内涵绝不是上面所说的“无非是个状态网络”,如果希望深入了解,下面给出了几篇阅读材料:

1. Rabiner L R. A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition. Proceedings of the IEEE, 1989, 77(2): 257-286.
入门必读。深入浅出地介绍了基于HMM的语音识别的原理,不注重公式的细节推导而是着重阐述公式背后的物理意义。

2. Bilmes J A. A gentle tutorial of the EM algorithm and its application to parameter estimation for Gaussian mixture and hidden Markov models. International Computer Science Institute, 1998, 4(510): 126.
详细介绍了用E-M算法训练HMM参数的推导过程,首先讲E-M的基本原理,然后讲解如何应用到GMM的训练,最后讲解如何应用到HMM的训练。

3. Young S, Evermann G, Gales M, et al. The HTK book (v3.4). Cambridge University, 2006.
HTK Book,开源工具包HTK的文档。虽然现在HTK已经不是最流行的了,但仍然强烈推荐按照书里的第二章流程做一遍,你可以搭建出一个简单的数字串识别系统。

4. Graves A. Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks. Springer Berlin Heidelberg, 2012: 15-35.
基于神经网络的语音识别的入门必读。从神经网络的基本结构、BP算法等介绍到 LSTM、CTC。

5. 俞栋, 邓力. 解析深度学习——语音识别实践, 电子工业出版社, 2016.
高质量的中文资料非常稀有,推荐买一本。最早把深度学习技术应用于语音识别就是这本书的作者。

(本文转载自《知乎》:语音识别的技术原理是什么?——张俊博

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