語音識別技術(shù)原理

語音識別系統(tǒng)提示客戶在新的場合使用新的口令密碼，這樣使用者不需要記住固定的口令，系統(tǒng)也不會被錄音欺騙。文本相關(guān)的聲音識別方法可以分為動態(tài)時間伸縮或隱馬爾可夫模型方法。文本無關(guān)聲音識別已經(jīng)被研究很長時間了，不一致環(huán)境造成的性能下降是應(yīng)用中的一個很大的障礙。

其工作原理：

動態(tài)時間伸縮方法使用瞬間的、變動倒頻。1963年Bogertetal出版了《回聲的時序倒頻分析》。通過交換字母順序，他們用一個含義廣泛的詞匯定義了一個新的信號處理技術(shù)，倒頻譜的計算通常使用快速傅立葉變換。

從1975年起，隱馬爾可夫模型變得很流行。運用隱馬爾可夫模型的方法，頻譜特征的統(tǒng)計變差得以測量。文本無關(guān)語音識別方法的例子有平均頻譜法、矢量量化法和多變量自回歸法。

平均頻譜法使用有利的倒頻距離，語音頻譜中的音位影響被平均頻譜去除。使用矢量量化法，語者的一套短期訓(xùn)練的特征向量可以直接用來描繪語者的本質(zhì)特征。但是，當(dāng)訓(xùn)練向量的數(shù)量很大時，這種直接的描繪是不切實際的，因為存儲和計算的量變得離奇的大。所以嘗試用矢量量化法去尋找有效的方法來壓縮訓(xùn)練數(shù)據(jù)。Montacieetal在倒頻向量的時序中應(yīng)用多變量自回歸模式來確定語者特征，取得了很好的效果。

想騙過語音識別系統(tǒng)要有高質(zhì)量的錄音機，那不是很容易買到的。一般的錄音機不能記錄聲音的完整頻譜，錄音系統(tǒng)的質(zhì)量損失也必須是非常低的。對于大多數(shù)的語音識別系統(tǒng)，模仿的聲音都不會成功。用語音識別來辨認(rèn)身份是非常復(fù)雜的，所以語音識別系統(tǒng)會結(jié)合個人身份號碼識別或芯片卡。

語音識別系統(tǒng)得益于廉價的硬件設(shè)備，大多數(shù)的計算機都有聲卡和麥克風(fēng)，也很容易使用。但語音識別還是有一些缺點的。語音隨時間而變化，所以必須使用生物識別模板。語音也會由于傷風(fēng)、嗓音沙啞、情緒壓力或是青春期而變化。語音識別系統(tǒng)比指紋識別系統(tǒng)有著較高的誤識率，因為人們的聲音不像指紋那樣獨特和唯一。對快速傅立葉變換計算來說，系統(tǒng)需要協(xié)同處理器和比指紋系統(tǒng)更多的效能。目前語音識別系統(tǒng)不適合移動應(yīng)用或以電池為電源的系統(tǒng)。

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