1中科信利連續(xù)語音識別引擎基本原理
1.1 概述
中科信利連續(xù)語音識別引擎，針對連續(xù)音頻流（即來自說話人直接錄入的語音，或者電話或其他音視頻領(lǐng)域的音頻信號）進行識別，將音頻信息自動轉(zhuǎn)化成文字。覆蓋漢語中絕大多數(shù)詞語，適用于說普通話的任何人群。輸出的結(jié)果都是漢字，兼容數(shù)字。
在輸入的聲音中，檢測出可靠的語音，排除靜音、背景噪聲、音樂等，判斷男女，實時送入語音識別解碼器進行識別。
識別引擎把音視頻中提取出的語音分成25毫秒一幀，提取有用特征，然后識別出一些類似拼音的結(jié)果（聲學(xué)模型），再根據(jù)漢語字詞句之間的搭配概率（語言模型），綜合考慮。當(dāng)然，考慮的越多（beam路徑越大），識別準(zhǔn)確率相對提高，同時消耗的時間就增長了；所以我們有優(yōu)化策略，及時排除不可能的結(jié)果，避免系統(tǒng)過慢。用戶可以通過調(diào)節(jié)這些參數(shù)來平衡識別質(zhì)量和速度，以滿足實際的需要。
最后返回的識別結(jié)果，軟件以漢語中基本詞語為單位給出了多種可能（1到十幾種）以及可能性大小供用戶參考選擇。
需要說明的是，對識別正確率以及識別速度來說，輸入語音（普通話）的質(zhì)量（采音過程）是很重要的。采音時應(yīng)盡可能的排除噪聲和音樂、增大語音，識別效果就會好得多，因此建議用戶在采音的時候選用質(zhì)量較好的麥克風(fēng)。
另外，系統(tǒng)在檢測是否有語音信號時可能會帶來一定的時間滯后，用戶在實時錄入時在每句話結(jié)束后，需要略有停頓，這樣可以提高系統(tǒng)語音檢測的速度和精度。語音檢測的越好，識別引擎的識別效果會越好。
1.2 引擎架構(gòu)和基本原理
下圖給出了連續(xù)語音識別引擎的基本架構(gòu)圖：
圖1.語音識別引擎架構(gòu)圖
系統(tǒng)流程
如圖1所示，首先對輸入的音頻數(shù)據(jù)進行自動分類，過濾掉彩鈴、振鈴、傳真、音樂以及其他噪音，保留有效用戶語音數(shù)據(jù)，然后進行自動分段和端點檢測，獲取逐句的有效語音數(shù)據(jù)，然后將其送入特征提取和處理模塊，接著對于提取的聲學(xué)特征進行解碼，解碼過程利用發(fā)音字典、聲學(xué)模型、語言模型等信息構(gòu)建WFST搜索空間，在搜索空間內(nèi)尋找匹配概率最大的最優(yōu)路徑，得到識別結(jié)果。后續(xù)可采用重估模塊，增加其他知識源，進一步提升語音識別系統(tǒng)性能。
核心技術(shù)特點
采用兩遍的維納濾波技術(shù)消除背景噪聲；采用垃圾語音混合高斯建模的方法去除垃圾語音（笑聲、咳嗽聲等非自然人語音）；采用諧波檢測技術(shù)檢測語音起始點。
從人的聽覺感知及發(fā)音機理等現(xiàn)有基礎(chǔ)研究成果出發(fā)，分析提取具備抗噪性、鑒別性、互補性的特征參數(shù)。
采用PLP/CMN/HLDA/VTLN/高斯化等穩(wěn)健性特征提取和處理技術(shù)，減少信道影響，進一步提高特征的區(qū)分性。
采用基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN的聲學(xué)建模技術(shù)，采用業(yè)界領(lǐng)先的鑒別性模型訓(xùn)練算法，大幅度提升語音識別系統(tǒng)性能。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)、特征提取等方面都充分考慮了自然環(huán)境噪聲的干擾，并且采用多條件的訓(xùn)練策略，能夠顯著提高對于噪聲的穩(wěn)健性。采用大量實網(wǎng)語音的訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫，適應(yīng)用戶自然口語發(fā)音特點和地方口音特點。
充分利用網(wǎng)上業(yè)務(wù)語料，采用高階文法的統(tǒng)計語言模型技術(shù)。
積累了大量的分類文本語料（1T左右），使得語言模型能夠很好地覆蓋各個領(lǐng)域。同時對語言模型存取速度進行了大幅度優(yōu)化以滿足實用需求。
采用基于WFST的Cross-word靜態(tài)搜索空間構(gòu)建方法，有效地單遍集成各種知識源，將聲學(xué)模型、聲學(xué)上下文、發(fā)音詞典、語言模型等靜態(tài)編譯成狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)，通過充分的前向后向歸并算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)。在識別率相當(dāng)?shù)那闆r下，比WFST開源工具包解碼速度快5倍以上。
采用模型自學(xué)習(xí)技術(shù)，基于實網(wǎng)語音數(shù)據(jù)進行聲學(xué)模型和語言模型的自適應(yīng)，適應(yīng)于多種地區(qū)的用戶口音。
1.3 引擎應(yīng)用模式
中科信利連續(xù)語音識別引擎API提供兩種應(yīng)用模式：
一種是在線實時錄音，檢測語音并進行識別。這種方法適合用于需要實時獲得講話內(nèi)容的場合。目前可以在各類會議討論中進行開發(fā)使用。
另一種是離線讀入錄音文件進行識別，可以充分的利用聚類、實時自適應(yīng)等技術(shù)，把語音的內(nèi)容充分分析，進一步提高識別準(zhǔn)確度。這種模式適用于希望取得精確文本內(nèi)容，而對時間要求不高的應(yīng)用。
2 中科信利連續(xù)語音識別引擎的功能和性能
2.1 連續(xù)語音識別引擎的特點和性能
核心引擎采用中科信利具有自主知識產(chǎn)權(quán)的國際領(lǐng)先的大詞匯量連續(xù)語音識別技術(shù)。
能夠自動將連續(xù)語音的內(nèi)容轉(zhuǎn)成文字，支持在線語音流識別或離線語音數(shù)據(jù)識別。
可以實時對語音分段，判別類型，可自動分辨和過濾背景音樂、噪聲等非表義音頻段，對語音分男女進行識別。
識別結(jié)果除了文字外，還可同時給出時間索引信息（精確到每個字），有利于進行多媒體信息檢索；多候選信息為人工校對提供方便。
能夠達到較高的識別準(zhǔn)確率
引擎準(zhǔn)確率性能：
- 對于朗讀類型語音（如：手機語音搜索或輸入類語音、廣播電視新聞等），識別準(zhǔn)確率在90%以上，經(jīng)過模型優(yōu)化訓(xùn)練以后能達到95%。
- 對于自然對話類型語音（如：電視訪談?wù)Z音或電話自然交談?wù)Z音），識別準(zhǔn)確率為85%左右，經(jīng)過模型優(yōu)化訓(xùn)練以后能夠達到90%。
引擎速度性能：
- 在普通臺式機上可以達到1倍實時。
- 并發(fā)性：針對普通服務(wù)器（IntelXeonE5**雙cpu，每cpu六核），可支持24路語音數(shù)據(jù)流的實時識別(或相當(dāng)于機器1小時能夠處理24小時的語音數(shù)據(jù))。
支持說話人口音自適應(yīng)(聲學(xué)自適應(yīng))和領(lǐng)域語料自適應(yīng)(語言自適應(yīng))
核心算法支持海量并行處理，多線程
核心算法與語種無關(guān)，即系統(tǒng)語種可移植，支持漢語普通話、粵語和英語等語言的識別
引擎提供標(biāo)準(zhǔn)C接口，可供C/C++及各種語言的開發(fā)者直接調(diào)用。
能夠提供方便靈活的開發(fā)接口，多項參數(shù)可調(diào)，使用戶可以方便靈活地進行應(yīng)用開發(fā)。
2.2 連續(xù)語音識別引擎資源配置
(一) 硬件環(huán)境
PC/工作站/服務(wù)器：
- CPU:性能相當(dāng)于Intel酷睿2.2GHZ以上或兼容，雙核
- 內(nèi)存:8GB以上（建議為16GB），200GB以上硬盤
(二) 軟件環(huán)境
PC/工作站/服務(wù)器：WINXP/Win7/WinServer2008等操作系統(tǒng)，或Linux操作系統(tǒng)
2.3 連續(xù)語音識別引擎的應(yīng)用
在智能客服語音導(dǎo)航、客服錄音質(zhì)量檢測、錄音文本自動語音錄入、Internet信息檢索、多媒體信息檢索、廣電監(jiān)控系統(tǒng)等領(lǐng)域具有相當(dāng)廣泛的用途。
