科普丨一文看懂语音识别的技术原理

一、语音识别技术体系概览

现代语音识别系统是集声学信号处理、机器学习、自然语言处理于一体的复杂工程系统。其核心架构包含前端信号处理、声学模型、语言模型和解码器四大模块，各模块通过协同工作实现语音到文本的转换。

典型处理流程为：原始音频信号→预加重→分帧加窗→特征提取（MFCC/FBANK）→声学模型计算概率→语言模型约束→动态规划解码→输出识别结果。以智能音箱为例，麦克风阵列采集的声波经数字信号处理后，通过深度神经网络模型转化为音素序列，最终结合语言模型生成可读文本。

预加重：通过一阶高通滤波器（H(z)=1-0.97z⁻¹）提升高频分量，补偿语音信号受口鼻辐射影响导致的高频衰减。
分帧加窗：采用25ms帧长、10ms帧移的汉明窗（w[n]=0.54-0.46cos(2πn/(N-1))）进行短时分析，平衡时间分辨率与频率分辨率。
端点检测：基于短时能量（E=Σx²[n]）和过零率（ZCR=0.5Σ|sign(x[n])-sign(x[n-1])|）的双门限算法，有效区分语音段与静音段。

HMM-GMM系统采用隐马尔可夫模型建模状态时序，高斯混合模型计算声学特征概率。以三音素模型为例，通过决策树聚类将上下文相关音素状态绑定，减少参数规模。训练时使用Baum-Welch算法进行EM迭代，优化状态转移概率和观测概率。

DNN-HMM系统：用深度神经网络替代GMM计算状态后验概率，通过交叉熵损失函数和CE训练初始化，再经sMBR准则进行序列鉴别性训练。
端到端模型：
- CTC架构：引入空白标签和重复路径折叠机制，直接建模输入输出序列的对齐关系。以LSTM-CTC为例，输出层使用Softmax计算每个时间步的字符概率。
```
# CTC损失计算示例
import tensorflow as tf
labels = tf.constant([1, 2, 3], dtype=tf.int32)  # 目标序列
logits = tf.random.normal([10, 4], dtype=tf.float32)  # 10帧×4类输出
loss = tf.nn.ctc_loss(labels, logits, label_length=[3], logit_length=[10])
```
- Transformer架构：采用自注意力机制捕捉长时依赖，位置编码解决序列顺序问题。以Conformer为例，结合卷积模块增强局部特征提取能力。

N-gram模型：通过最大似然估计计算词序列概率，使用Katz平滑处理未登录词问题。例如bigram模型概率P(w₂|w₁)=C(w₁w₂)/C(w₁)。
神经语言模型：LSTM/Transformer结构建模长程依赖，通过交叉熵损失进行训练。GPT系列采用自回归方式生成文本，BERT使用掩码语言模型进行双向编码。

维特比解码：动态规划搜索最优状态序列，时间复杂度O(T×N²)，T为帧数，N为状态数。
WFST解码：将HMM状态转移图、发音词典、语言模型编译为有限状态转换器，通过组合同步实现高效搜索。Kaldi工具包中的compile-train-graphs和lattice-determinize命令完成相关操作。

当前研究热点聚焦于多模态融合（唇语+语音+手势）、自监督学习（Wav2Vec2.0、HuBERT）、流式识别（Chunk-based Transformer）等方向。建议开发者关注IEEE ICASSP、Interspeech等顶级会议论文，及时跟进技术演进。

语音识别技术已进入深度学习驱动的快速发展期，理解其核心原理对开发高性能系统至关重要。通过系统学习信号处理基础、掌握主流模型架构、实践工程优化方法，开发者能够构建出满足实际场景需求的智能语音交互系统。