关于语音识别技术的初探

   语音识别技术的应用可以分为两个发展方向：一个方向是大词汇量连续语音识别系统，主要应用于计算机的听写机，以及与电话网或者互联网相结合的语音信息查询服务系统，这些系统都是在计算机平台上实现的;另外一个重要的发展方向是小型化、便携式语音产品的应用，如无线手机上的拨号、汽车设备的语音控制、智能玩具、家电遥控等方面的应用。那么哪些语音识别系统比较好呢?

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下面说说语音识别的原理：

   一般的语音识别系统很庞大，一般的移动设备根本无法搭建，因此目前大多数语音识别技术都在搭在云端，就是说你必须联网。一个完整的语音交互系统包括语音识别、语音合成（TTS）、语义理解、垂直搜索、智能推送等部分。

   “你好问问”这种离线语音识别技术主要包括语音识别、实时监听。首先说说语音识别的技术。

1、我们知道语音是一种声波，要识别这个声波首先是分帧（也就是切割声音）。

2、但声波只是数据，我们要从中提取信息，于是就有了“变换与特征提取”，这里提取的特征就是人耳能理解的特征，表示方式是机器能理解的一系列多维向量。

3、之后就是把特征向量输入到程序中（目前主要用深度神经网络 DNN，尤其是 DCNN），把特征识别成 S 音标（或者说音素）。这里提到了音素，啥是音素呢？不是 a/b/c/d，而是元音、辅音，英语是 48 个音素。对应的，汉语是声母、韵母。其实这里面还有一个“音素的状态”，是比音素更细致的东西，暂不提。

4、把音素组合成单词或者汉字拼音。这个就比较好理解，对吧？一个汉字拼音或者一个英文单词都是由好些个音素组成的。

5、把好些汉字读音们识别成汉字们。汉字呢，有好多重音字，比英文单词更复杂些。比如“变换”、“变幻”。此时肯定是没法理解的，必须放在语境中去。这就需要大量的词库啦。说简单点：1、把声波切割成帧。2、在帧中提取特征向量。3、把特征向量组成音素。4、音素组合成拼音。5、拼音映射成汉字。

语音控制体系，通常主要考虑以下几个层面：
1、模拟按键
如确定、返回、主页、菜单以及其他按键控制等。
2、系统设置
如音量控制、画面调节等，音量控制如音量加、音量减、静音、取消静音。
3、应用调度
搜索、电影、电视、应用商店产品呼出等。
4、场景控制
当前场景内的各类可视交互元素跳转（全程语音交互），例如：
（1）对视频搜索结果之后的控制
（2）对视频播放环节的控制，如暂停、停止、返回、重新播放、下一集、快进、快退等。甚至对直播节目进行中文、数字频道切换
（3）其他的特色类服务控制。

参考网页：

  http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9140207

  http://blog.csdn.net/webwalker/article/details/8064343