基于內(nèi)容的語音檢索方法探究

李峰泉,蘇培華

(西安外事學(xué)院工學(xué)院，陜西西安，710077)

1 語音識別的意義

近年來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究有了飛速發(fā)展，語音信號處理的各項課題是促進其發(fā)展的重要動力之一，同時，它的很多研究成果也體現(xiàn)在有關(guān)語音的各項應(yīng)用之中。目前，世界上涌現(xiàn)了其它一些新研究課題，諸如模糊理論、混沌理論和小波（Wavelet）信號處理等，也都能夠在語音信號處理的研究中找到用武之地。

語音信號數(shù)字處理涉及一系列前沿科研課題，是目前發(fā)展最迅速的信息科學(xué)研究諸領(lǐng)域中的一個。正如其他數(shù)字處理研究課題，語音處理的研究涉及三方面互相密切配合的任務(wù)和課題，這就是，應(yīng)用、算法（包括基礎(chǔ)理論和軟件）和硬件系統(tǒng)，三者缺一不可。

語音識別的起步較晚，大規(guī)模的研究開始于70年代初期，近年來已取得了長足的進展。它可以用于人機直接對話、語音打字機以及兩種語言之間的直接通信等一系列重要場合。語音合成是人機對話的另一個重要環(huán)節(jié)，讓機器將文本語言轉(zhuǎn)換成具有人聲特點、抑揚頓錯、自然流利的口頭語言絕非易事，這一研究課題也正日益受到重視。其它一些重要的應(yīng)用領(lǐng)域還包括語音增強和說話人識別及確認等。

2 語音識別模型的建立

語音識別模型起始于用戶創(chuàng)建的語音信號，以完成一個給定任務(wù)。遵循任務(wù)的語法、語義、語用，將輸入信號分解成一系列單詞。根據(jù)初步處理結(jié)果，使用動態(tài)知識表述的高級處理來修正語法、語義、語用，使其成為有意義的詞句。用這種方法將不合理的推理或結(jié)論刪去，以減小被誤解的概率。高級處理框的回饋限制了用戶的有效語音的搜索范圍，從而減少了識別模型的復(fù)雜度。識別系統(tǒng)以語音形式響應(yīng)用戶，從而使系統(tǒng)可以即時響應(yīng)用戶。

語音識別系統(tǒng)的基本任務(wù)是準確地識別、理解講話的內(nèi)容，是對語音共性的識別。

以所要識別的單位來分，有孤立詞識別、音素識別、音節(jié)識別、單句識別、連續(xù)語言識別和理解。語音理解是在語音識別的基礎(chǔ)上，用語言學(xué)知識來推斷語音的含義。語音理解系統(tǒng)是更高一級的語音識別系統(tǒng)。這類語音識別的發(fā)展情況是先從最原始的單音節(jié)識別，到限定數(shù)量的單詞識別，再到對內(nèi)容進行某種程度限制的會話識別。其模型示意圖如圖1所示。

圖1 通用語音識別系統(tǒng)模型

3 語音識別系統(tǒng)現(xiàn)狀

通用DSP芯片的出現(xiàn)及其性能價格比的迅速提高為各種使用化語音信號處理系統(tǒng)的實現(xiàn)鋪平了道路。美國TI公司在80年代中期研制出的第一代DSP芯片TMS32010和TMS32020完成一次乘/累加運算（16位、定點）需要200ns，第二代DSP芯片TMS320C25完成一次乘/累加（32位、浮點）運算只需要50ns，且片內(nèi)的ROM和RAM和片外可擴充的RAM容量都大大增加。此外，美國AT&T公司研制出的DSP-16C和DSP-32C，美國AD公司研制出的ADSP21010和ADSP21020等芯片系列與上述TI公司的第二代和第三代DSP芯片大致處在相似的水平上。第三代DSP芯片及更高一代的DSP芯片的出現(xiàn)將使語音信號數(shù)字處理技術(shù)的發(fā)展和實用化登上一更高的新臺階。

一些采用計算機語音識別技術(shù)研制成的系統(tǒng)已投入使用。如航空查詢和購票服務(wù)系統(tǒng)，用于顧客和航空公司的計算機之間關(guān)于機票查詢及記帳購票的服務(wù)。再如日本新干線火車預(yù)約座位系統(tǒng)，它叫作VoiceQ-A系統(tǒng)（語音問答系統(tǒng)）。它在問訊時進行會話識別，而在回答時進行語音合成輸出。又如瑞典的語音識別系統(tǒng)，它已被瑞典Ericsson公司用來裝備內(nèi)部快呼通訊網(wǎng)，使用這種系統(tǒng)打電話時，人們不必再撥號或按數(shù)字鍵，只需說出受話人的姓名便可以接通了。這個系統(tǒng)比日本東芝公司的語音撥號電話機更為先進。后者僅能識別數(shù)字，而前者能識別相當數(shù)量的詞或詞組。采用語音識別的產(chǎn)品還有聲控打字機、聲控攝影機、聲控卡拉OK機等。

在我國，語音技術(shù)的研究起步較晚，投入的研究單位和人員也比較少。語音技術(shù)的產(chǎn)品較少，技術(shù)性能也比較差，功能比較簡單，應(yīng)用領(lǐng)域也比較少。

4 語音識別策略

4.1 語音信號處理方法

在進行語音識別之前，必須先了解語音的生理學(xué)過程、語音基礎(chǔ)知識及有關(guān)的聲學(xué)基礎(chǔ)知識有助于作出正確的語音分析，有助于提高語音的識別率。

4.2 策略概要

根據(jù)上面的描述，本文采用如下算法分析了特征表征聲音的效果，并提出了有效的索引算法，可以滿足查詢的需要。具體原理如圖2所示。

圖2 非特定人語音識別系統(tǒng)原理圖

4.3 語音分析（語音特征抽取）

語音信號的特征抽取的成功與否直接影響語音識別的效果。目前這項工作多由計算機完成。計算機語音分析（語音特征抽取）是計算機語音處理的一個重要內(nèi)容，也是計算機語音合成及語音識別的基礎(chǔ)。計算機合成的語音音質(zhì)的好壞、計算機語言識別率的高低，都取決于計算機分析工作質(zhì)量的好壞。語音分析有時域分析、頻譜分析和語譜分析三種方法。這三種方法分別由一種圖形來表示。時域分析用時域波形圖，頻譜分析用頻譜圖，語譜分析用語譜圖。常用的語音分析方法有由于頻譜分析方法獲得的特征相對比較穩(wěn)定，分析數(shù)據(jù)又不需要特殊的儀器，是語音分析方法中較好的選擇。

4.4 索引

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫索引技術(shù)是基于關(guān)鍵字字段的算術(shù)運算：大小比較和包含關(guān)系運算。索引的構(gòu)造主要是利用傳遞性將記錄排序，然后劃分為不同的區(qū)間，區(qū)間再劃分為子區(qū)間，層層下去構(gòu)造出一棵索引樹。然而，多媒體的特征都是多維的，記錄間是一種相似關(guān)系，這種關(guān)系運算只具有自反性、對稱性，卻沒有傳遞性。這主要是由于多維引起的。因此，傳統(tǒng)的構(gòu)造索引樹的方法不再適用。

聲音索引主要解決查找的正確性問題。單詞內(nèi)容的最后判定是根據(jù)所獲得的相似結(jié)果集得到的。索引的算法要能保證查找的結(jié)果是有效和有用的。索引的查找速度也是索引性能的一個重要指標。對于數(shù)據(jù)庫而言，索引的最終目的就是加快查找的速度。和已有的算法相比選用基于SOM和統(tǒng)計檢驗的算法是一種方便的選擇。

4.5 特征匹配及識別

幾乎在所有的聲音識別中，作為識別判定的基礎(chǔ)，都采用了輸入聲音和標準圖案的短時頻譜間的距離或相似度。在聲音識別中，為了使兩個矢量x，y的距離尺度d（x，y）有效，希望其具有如下性質(zhì)：

根據(jù)數(shù)學(xué)定義，d（x，y）表示距離，則 d（x，y）必須滿足三角不等式。但在聲音識別中，這一項要求并非是必須的。

即使同一個人發(fā)同一個單詞，其發(fā)音長度也會發(fā)生變化，而且按非線形伸縮。為此在識別單詞的階段，對應(yīng)標準和輸入聲音的相同音素之間，都需要對時間軸進行按非線形伸縮的時間歸一化（DTW：dynamic time warping）處理，具體方法可采用動態(tài)程序設(shè)計法（DP：dynamic programming）。最先在聲音的時間歸一化問題上使用DP法的是蘇聯(lián)的Slutsker、Vintsyuk、Velichko和Zagoruyko等人，日本的迫江、千葉等人幾乎在同一時期發(fā)表了類似的論文。其后，這種方法對聲音識別產(chǎn)生了很大影響，成為重要技術(shù)之一。

5 系統(tǒng)測試

運用基于SOM和統(tǒng)計檢驗的索引算法的非特定人語音識別系統(tǒng)AudioHouse已經(jīng)初步實現(xiàn)。該系統(tǒng)集合了聲音采樣、特征抽取、索引處理、語音識別及一些處理輔助工具等模塊。

聲音采樣模塊是方便說話人錄制指定采樣單詞語音的工具。特征抽取模塊集合了LPC、倒譜、Gabor濾波等特征抽取方法。用戶可根據(jù)需要選擇相應(yīng)特征。索引處理是系統(tǒng)的核心算法所在。它提供了基于SOM和統(tǒng)計檢驗的索引算法，以及加權(quán)二重索引算法。語音識別模塊是計算索引算法查詢出的相似聲音文件的加權(quán)相似度，對查詢樣本作出最終判斷。

通過測試可以發(fā)現(xiàn)，倒譜系數(shù)可以較好的描述發(fā)音單詞的特征；Gabor濾波法可以較好的刻畫說話人的韻律特征；LPC系數(shù)對單詞和說話人的識別效果均為中上，而且其特征抽取速度最快。單個數(shù)字所含信息量較少，彼此發(fā)音差距也比較大，所以比較容易識別。單詞的變化比較多，混淆的概率比較大。實驗證明，當被識別的單詞有所減少的時候，單詞的識別率會有所提高。進一步研究漢語的語音特征會有助于提高單詞的識別率。