語音識別行業前景及語音識別技術主流算法分析

• 2021年11月25日 ZouJunRong來源：騰訊網 新浪 209 5
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隨著科技的發展，語音識別技術有著非常廣泛的應用領域和市場前景。預計未來10年內，語音識別技術將進入工業、家電、通信、汽車電子、醫療、家庭服務、消費電子產品等各個領域。

語音識別行業前景及語音識別技術主流算法分析

語言識別行業發展現狀及前景如何?隨著科技的發展，語音識別技術有著非常廣泛的應用領域和市場前景。比如在語音輸入控制系統中，它能夠使得人們可以甩掉鍵盤，通過識別語音中的要求、請求、命令或詢問來作出正確的響應，這樣既可以克服人工鍵盤輸入速度慢，極易出差錯的缺點，又有利于縮短系統的反應時間，使人機交流變得簡便易行，比如用于聲控語音撥號系統、聲控智能玩具、智能家電等領域。

語音識別的應用有哪些?語音作為當前通信系統中最自然的通信媒介，語音識別技術是非常重要的人機交互技術。隨著計算機和語音處理技術的發展，語音識別系統的實用性將進一步提高。應用語音的自動理解和翻譯，可消除人類相互交往的語言障礙。預計未來10年內，語音識別技術將進入工業、家電、通信、汽車電子、醫療、家庭服務、消費電子產品等各個領域。

語音識別在我們生活中同樣應用很廣泛，比如現在非常流行的智能語音音響，當你對音響說出需要干什么的的時候，比如：聽歌、天氣情況、聽廣播等，這些經過語音識別后，智能音響就可以播放出來。更高級的還可以根據你的聲紋來識別，防止其他人使用。

據中研產業研究院公布《2022-2026年中國語言識別行業競爭格局及發展趨勢預測報告》顯示

近年來語音交互功能被應用到了應急指揮中心當中，通過語音調用大屏幕場景，語音調用監控，語音調用信號源，語音調用預設內容等;智能語音交互基于指揮中心的應用，領導只需按鍵，說出關鍵詞即可調用想要的監控、PC、及相關信息，提高了整體指揮調度的水平。

語音識別技術在軍事斗爭領域里也有著極為重要的應用價值和極其廣闊的應用空間。一些語音識別技術就是著眼于軍事活動而研發，并在軍事領域首先應用、首獲成效的，軍事應用對語音識別系統的識別精度、響應時間、惡劣環境下的頑健性都提出了更高的要求。目前，語音識別技術已在軍事指揮和控制自動化方面得以應用。比如，將語音識別技術應用于航空飛行控制，可快速提高作戰效率和減輕飛行員的工作負擔，飛行員利用語音輸人來代替傳統的手動操作和控制各種開關。

當今語音識別技術的主流算法，主要有基于那些語音識別方法：

動態時間規整(DTW)

DTW是把時間規整和距離測度計算結合起來的一種非線性規整技術，是較早的一種模式匹配和模型訓練技術。該方法成功解決了語音信號特征參數序列比較時時長不等的難題，在孤立詞語音識別中獲得了良好性能。

矢量量化(VQ)

矢量量化是一種重要的信號壓縮方法，主要適用于小詞匯量、孤立詞的語音識別中。其過程是：將語音信號波形的k個樣點的每1幀，或有k個參數的每1參數幀，構成k維空間中的1個矢量，然后對矢量進行量化。量化時，將k維無限空間劃分為M個區域邊界，然后將輸入矢量與這些邊界進行比較，并被量化為“距離”最小的區域邊界的中心矢量值。

隱馬爾可夫模型(HMM)

HMM是對語音信號的時間序列結構建立統計模型，將其看作一個數學上的雙重隨機過程：一個是用具有有限狀態數的Markov鏈來模擬語音信號統計特性變化的隱含的隨機過程，另一個是與Markov鏈的每一個狀態相關聯的觀測序列的隨機過程。前者通過后者表現出來，但前者的具體參數是不可測的。人的言語過程實際上就是一個雙重隨機過程，語音信號本身是一個可觀測的時變序列，是由大腦根據語法知識和言語需要(不可觀測的狀態)發出的音素的參數流。HMM合理地模仿了這一過程，很好地描述了語音信號的整體非平穩性和局部平穩性，是較為理想的一種語音模型。

人工神經元網絡(ANN)

人工神經元網絡在語音識別中的應用是目前研究的又一熱點。ANN實際上是一個超大規模非線性連續時間自適應信息處理系統，它模擬了人類神經元活動的原理，最主要的特征為連續時間非線性動力學、網絡的全局作用、大規模并行分布處理及高度的穩健性和學習聯想能力。這些能力是HMM模型不具備的。但ANN又不具有HMM模型的動態時間歸正性能。因此，人們嘗試研究基于HMM和ANN的混合模型，把兩者的優點有機結合起來，從而提高整個模型的魯棒性，這也是目前研究的一個熱點。

支持向量機(SVM)

支持向量機是應用統計學習理論的一種新的學習機模型，它采用結構風險最小化原理(SRM)，有效克服了傳統經驗風險最小化方法的缺點，在解決小樣本、非線性及高維模式識別方面有許多優越的性能。其基本思想可以概括為：首先通過非線性變換將輸入空間變換到一個高維空間，然后在這個新空間中求取最優線性分類面，而這種非線性變換是通過定義適當的內積函數實現的。

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