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大家好
欢迎回来
我们这一节来继续介绍人工智能应用当中的
语音识别的应用
那么语音识别技术也被称之为叫做自动语音识别
叫ASR
语音识别的目标就是把人类的语音中的词汇的
内容转换为相应的文字
甚至更进一步能够理解这些文字
那么语音识别最基本的原理是什么
我们知道声音如果通过麦克风进行采样了以后
它作为一种机械波
它的采样就是像这样的一个波动的一个数据
那么如果我们要对声音进行分析
那么很显然就要分析这些波动的数据
那么波动的数据它是沿着时间一直延伸的
所以它是一个时间上的一个不间断的一个序列
那么它跟数字图像不同
在于说数字图像是一个二维的图像
那么声音是一个沿着时间一个一维的变动的
一个数据的序列
那么所以在一维上面
我们首先就要对声音进行分割
所以叫做分帧
那么也就是说把声音的波形按照时间分割成切
分成若干个小段
那么其中的每一个小段就称之为一帧
那么接下来我们就去要追寻人类讲话发音的
一个规律
我们知道单词的我们说人要说出一个句子
它有一个单词构成
那么单词的发音又是由音素来构成的
那么这样的音素就是语音当中的一个最小的一个单位
那么音素的发音是根据音节当中的一个发声
动作来进行分析
那么这里头的一个动作就会构成一个音素
那么什么是音素
其实对于英语和汉语来说它有不同的
对于英语来说
一种常用的音素集就是卡耐基梅隆大学
他们的学者整理出了一套有39个音素所构成的音素集
而我们汉语当中一般直接就用我们的
声母和韵母的发音作为音素集
那么在音素更细致的音素
再往下再细分
可以细分成更细致的一些语音单位
叫做状态
我们通常会把一个音素化分成三个状态
也是每三个状态组合成一个音素
那么所以我们说整个的语音识别的过程
它的基本原理是有这么几个基本的步骤
那么首先第一要把语音收集到
然后第二把噪音给它屏蔽掉
那么这个其实跟我们用相机来进行拍照
然后把一些噪点给它消除
所以它整个过程其实跟图像识别和图像分类
其实是很相似的一个过程
然后接下来也是声学的一些特征的提取
那么特征提取就涉及到把语音首先进行分帧
然后呢把帧识别成状态
然后接着就把这个状态组合成音素
那么这个过程就是一个声音建模的一个过程
最后如果我们再用音素把它组合成一个个单词的话
那么这就是完成了最后的识别匹配
那么我们可以看到这个声音的数据
我们首先已经把它分割成一帧一帧的
那么这里头当中的每一个竖条
我们这个时间的发展
这当中每一个竖条就代表一帧
那么若干个帧的语音
它会对应一个状态
我们刚才说三个状态组成一个音素
那么若干个音素再组合成一个单词
那么现在其实最重要的问题就是某一个帧它会
对应什么样的状态
因为我们状态的数目是有限的
而这个帧的数据它是由麦克风采集来
它的数据是它的数据量一个量很大
第二它的数据本身也是千变万化的
那么怎么样把千变万化的帧数据给它映射到
有限的状态上
我们一般认为说某一帧对应哪个状态的概率大
这个真就是算是哪个状态
那么所以这里头的概率就是一个很重要的一个指标
那么对应的这个概率就需要巨大数量的声音
数据来进行训练
通过神经网络进行监督训练
当然首先也有一个类似于像ImageNet
那样的一个声音集 语音集
然后做了一个标注
做了标注
然后进行监督学习
然后得到一个声学模型
那么通过声学模型当中的这些参数
就可以知道帧和状态对应的概率
那么只要出现这样的帧
那么通过概率就可以对应到相应的状态里去了
那么这样由状态组合成音素
音素组合成单词
那么整个的就完成了语音识别的过程
当然神经网络在语音识别当中的应用
不光光是能够把帧跟状态进行对应
然后再由状态组合的音素音素组合成单词
那么神经网络不光是编码最近的这几个词
还可以把前面的一些词
因为我们知道人们说话都通常都有上下文的
比如说我谈论到这儿
谈论到那的时候
所谓的这儿和那儿它从这个词本身
你并不知道这那是代表什么
但是这那的肯定会出现在前面的这个话当中
所以我们还需要把前文当中的一些词就称之为历史
这些词的各种各样的特征都作为一个输入特征
放进神经网络当中进行作为一个识别特征之一
来进行建立声学的模型
所以因为历史它本身就是一个随时间发展的一个序列
所以我们这里当中可以专门用递归神经网络RNN
来帮助建立完整的声学模型
这样就可以完成从声音的采样特征的识别
然后进行音素的组合
一直到单词的出现
这一系列语音识别的流程
那么语音识别的技术的应用包括了很多方面
首先它可以包括应用在语音拨号上
语音导航或者说室内的一些设备的控制
有一些智能音箱也可以通过语音来对它下指令
那么语音识别技术跟其他的自然语言处理的
技术如果相结合
比如说机器翻译
比如说语音合成这些技术相结合起来
就可以构建出更多的以更复杂的应用出来
比如说同声传译
我把识别出来的语言
通过这个机器翻译
比如说从中文变成英文
然后再通过语音合成的技术
把这英文给他
从此变成合成成一个机器语音的输出
那就可以完成同声传译的过程
那么目前来说比较成熟的一些应用
首先就是语音输入法
我们无论是在我们PC上
还是在手机上都有语音输入法
语音输入法就可以
不需要用键盘
也不需要用手加上触摸屏
你只要对着这个麦克风说话就行了
那么通过语音识别输入文字最高的速度
甚至可以达到一分钟400个字
这个比普通的键盘输入更加的高效
那么语音输入法里头一个成功的代表就是我们
中国的科大讯飞
它的语音输入不光支持中文输入
还能够有中文转英文的功能
还可以支持很多种方言
我们知道中国幅员广阔
在不同的地方地区
他会用不同的这种方言
甚至有一些地区的方言差别是特别的大
那么他在科大讯飞的语音里头可以识别出粤语
四川话东北话上海话
甚至以闽南语这种多种的方言的输入都可以
那么这极大地方便了我们对于手机还有对于
计算机输入的使用
那么第二个是第二大类是属于个人语音助理
我们在目前在生活当中接触的比较多的语音
助理有这几种
像微软的小冰聊天机器人
然后苹果的siri
一个语音助手
还有google的assistant
google助理
还有在我们windows 10上
windows 10里头
他有一个微软的小娜作为一个个人数字助理的
形式出现
那么首先我们看小冰
小冰是微软推出来一个人工智能一个聊天机器人
那么它现在已经可以出现在我们不同的应用当中
甚至在微信公众号里头会有一个微软小冰
那么小冰的人工智能它的自然语言处理可以
达到他已经可以创作诗歌
还可以撰写新闻
甚至还可以主持节目
甚至他已经在北京人民广播电台都已经开播过节目了
那么无论从用户的数量活跃度
还是交互的流量来看
微软小冰都是目前全球最大流量的一个对话式
的人工智能的产品
第二个是Siri
Siri是一款内置在苹果的iOS系统当中的
一个人工智能的一个助理的软件
那么通过自然语言处理的技术
用户可以用自然语言跟手机跟siri进行对话
那么达到与手机交互的目的
他可以完成像搜索数据查询天气设置日历安排
日程设置闹钟这种很多这种服务
那么最后一个是google的assistant
google助理
谷歌助理
它结合了谷歌谷歌积累多年的这种人工智能的技术
那么它的一个最显著的特征就是它可以进行
持续性的对话
也就是它这个对话可以带有上下文
那么它前你前面提及的一些事情他能够记住
那么当你说现在说这个话的时候
就能够更接近跟人进行对话的这种的一个体验
那么甚至在google助理的演示当中
google助理可以在人的帮助下去打电话
打电话
对面接的人是比如说餐厅的服务员
他可以跟餐厅的服务员进行自然的交流订餐
这都演示的非常流畅的一个过程
那么在这当中
其实除了说语音识别之外
智能语音助手它本身需要有很多的数据来源
所以它跟搜索引擎的结合是相辅相成的
那么更加聪明的搜索引擎就能够帮助更快地
帮助用户来找到答案
不光光只是进行语音的识别
那么识别以后理解了以后
帮助你解决问题
这一系列后续流程才是真正的与人工智能的
语音的应用的后续的一个完整的一个过程