Class1 语音识别概述
一、语音
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语音
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语音是语言的物质外壳，即语言的声学表现形式
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语音是人类自然的交流工具
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语音通信
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人机语音交互
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声学（Acoustics）
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音频（Audio）：采样率、量化位数、通道数（例16KHz, 16bit, Mono）
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语音（Speech）编码/格式：参数编码、波形编码、混合编码（例PCM(WAV)、MP3、SLIK…）
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时域：波形的振幅、频率
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频域：
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傅里叶分析：每个复杂的波形都可以有不同频率的正弦波组成
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语谱(spectrum): 述了信号包含的频率成分和它们的幅度
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语谱图(spectrogram)：语谱随时间的变化
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二、语音识别
- 什么是语音识别
Automatic Speech Recognition (ASR) 或 Speech to Text (STT)
Aim: 解决机器听清问题，不在意理解
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将语音转换成文本
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解决机器“听清”问题，不处理“听懂”问题
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但是要处理声学和（部分）语言上的混淆
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解决“共性”问题：每个人的语音都能 识别出正确的文本
狭义语音识别不包含以下几个部分：说话人（声纹）识别；副语言（paralinguistic aspects）信息的分析与识别（例如发音质量感情韵律）；言语理解（褒贬）
- 语音识别评估
Error Rate = (Substitutions + Deletions+ Insertions) / (Total Words in Reference transcripts)
错误类型：S-替换词错误；D-删除词错误 ；I-插入词错误；R-正确抄本;
注意：Error Rate有可能超过100%；
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准确率（Accuracy）= 1 - 错误率
- 音素错误率 (Phone Error Rate)
- 词错误率 (Word Error Rate, WER)
- 字错误率 (Character Error Rate, CER)
- 句错误率 (Sentence Error Rate, SER)（语音搜索）
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Efficiency：实时率 (Real-time Factor, RTF)
例：10s语音5s识别 RTF=0.5
- 语音识别系统分类
- 说话人：特定人、非特定人
- 语种：单一语种、多语种
- 词汇量：大、中、小（OOV：Out of Vocabulary）
- 设备：云侧、端侧
- 距离：近讲、远讲…
三、语音交互
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Speech Chain
level: A to B；B to A; A to A; B to B?
四、语音生成
Speech Production: 大脑—神经肌肉命令—发音器官运动
- 发音过程
由于 声门(Glottis) 的肌肉张力，加上由 肺部 压迫出来的空气，就会造成声门的快速打开与关闭，这一疏一密的空气压力，即为 人声源头 ，再经 声道、口腔、鼻腔 的共振，就会产生不同声音。
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声门震动的快慢，决定声音的基本频率（即音高）。
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口腔、鼻腔、舌头的位置、嘴型等，决定声音的内容（即音色）。
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肺部压缩空气力量的大小，决定音量
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Source-Filter Model
发音是由信号源（声门），经过滤波器（口腔、鼻腔、 嘴型等）产生
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浊音(Voiced sound): 声带振动引起，声音波形具有明显周期 性，声带震动的频率称为基音频率或基频(fundamental frequency, F0)，人们可以感受到稳定的音高存在。
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清音(Unvoiced sound): 声带不震动，波形类似白噪，人们无 法感受到稳定的音高存在
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- 清音与浊音在波形和语谱上的表现
- 清音杂论无序，无高峰差异
- 浊音波形较为规律，由各个小峰组成，共振峰较为明显，短时能量较高。
- 基频(F0)与共振峰(F1,F2,F3)
基音频率体现的是声源的信息,而共振峰(formant)体现的是声道的信息。
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共振峰指在声音的频谱中能量相对集中的一些区域(语谱峰值)
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共振峰是被声道特别放大的频带; 由于不同元音在声道内不同位置产生，不同元音会产生不同种类的放大或共振。
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第一和第二个共振峰(F1和F2)对于区分不同元音尤为重要(不同元音F1与F2有不同位置)。
P.S基音和共振峰是不同的两个量，基音是声带振动产生的；而共振峰是口（鼻）腔耦合共振产生的。同一个基频如果口（鼻）腔的形状不同有不同的共振峰，同样不同的基频相同的口（鼻）腔，产生相同的音。所以它们之间没有直接的关系，但只有（带基音的）激励脉冲通过口（鼻）腔的耦合才能产生语音。
- 音素与词素
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音素（Phonemes）：一种语言中语音的“最小”单元(primitive sounds)（P.S对语音识别进行声学建模是以音素为单位的）
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辅音(consonants):由限制或阻挡气流产生，可以是浊音或清音
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元音(vowels):声腔开放，气流较为顺畅的通过，通常为浊音，比辅音声音洪亮且持续时间长
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词/语素（morpheme）：一种语言中最小的具有语义的结构单元
区别于音素，词素是构成词的要素。是语言中最小单位的音义结合体。词素是比词低一级的单位，词是语言中能够独立运用的最小单位，是指词在句法结构中的地位和作用而言的。语素是指语言中最小的音义结合体。
- 协同发音
音素在声学上的实现和上下文强相关 --> 上下文相关模型(Context-dependent model)
- 音素抄本（Phonetic Transcription）
- 一段语音对应的音素列表（带或不带时间边界，时间信息由人工标注或者自动对齐获得）
- 服务于语音识别声学建模
- 音节：元音和辅音结合构成一个音节
Onset:音节头；rime:韵母；nucleus:音节核；coda:音节尾
- 语音生成与语音识别
- 解析出来的发音特征(articulatory features) or 属性(attributes)—效果有限
- 对语音信号处理层面仍有指导意义
- 源-滤波器模型(source-filter model)
- 声道调制中分离出激励信息，如对英文来说激励的频率可以忽略，
对中文来说则可以利用
- 对建模单元的选取有指导意义
- 协同发音（co-articulation）— 上下文相关模型
- 发音上下文现象类似 — 决策树聚类
五、语音感知
Speech Perception: 人耳—大脑
- 人耳：“频谱分析仪”，作为语音处理中频率分析的证据（心理物理学）
- 人耳构成
- 物理特性 vs. 听觉特性（physical vs. perceptual）
- 音色：又称音品，由声音波形的谐波频谱和包络决定。
- 音调：人耳对于频率的感知是非线性的，近似对数函数。
- 掩蔽效应(Masking)：一种心理声学现象，是由人耳对声音频率分辨机制决定的。是指一个较强声音的附近，相对较弱的声音不易被人耳察觉，即被强音所掩蔽。
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语音感知与语音识别（语音信号处理与特征提取）
- 特征工程， Mel Frequency Cepstral Coefficients （MFCC），PLP…
- 语音编码、增强、分离与麦克风阵列技术…
六、语音识别的难度
七、语音识别的发展历史
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早期个别方法： 1950-1960年代
谱分析，线性预测，统计训练，动态规划（DTW），语言模型
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现代语音识别的诞生：1970-1980年代
监督学习，GMM, HMM, N-gram
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平稳发展期：1990-2000年代
GMM-HMM框架主导
八、现代语音识别
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统计模型
使用声学模型、语言模型和发音词典，通过给定的声学特征向量X，获取最有可能的词序列W*
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端到端系统
用一个神经网络直接将输入声学特征向量X映射为词序列W*
