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悟空話務穿越語音識別電話機器人的前世今生

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語言是人類最重要的交際工具,也是人們進行溝通的主要表達方式。人類能在優勝劣汰的自然界中生存下來,除了具有創造力之外,另一個重要原因就是形成了自己的語言。人們借助語言保存和傳遞人類文明的成果。

語言就廣義而言,是一套共同采用的溝通符號、表達方式與處理規則,符號會以視覺、聲音或者觸覺方式來傳遞。嚴格來說,語言是指人類溝通所使用的語言-自然語言。

語音信息處理及語音識別

21世紀是一個被各種信息包圍的數據信息時代,人類利用語言來進行信息交流,其中最方便簡單的就是語音表達方式了,這也是人類最基本重要的技能之一。隨著信息社會的發展,人與機器之間每時每刻也要進行大量的信息交換,如何與機器進行語音交流,讓機器明白你在說什么,一直是人們長期以來的一個夢想。

人類進行信息交流與處理過程

人類在利用語音進行信息交流時,說話人的大腦會產生思想,通過語言轉換,再經過發生器官發出相應的語音;語音的聲波經過空氣傳播傳到聽話人的耳朵,通過聽覺器官傳送到大腦,由此理解該語音所表達的意思。

計算機正是模擬人類的進行信息交流與處理的過程,才能明白你在說什么,其中就包括以下幾個步驟:

1、將大腦產生的思想轉換成語言;

2、將語言轉換成相應的語音;

3、識別表達語言的語音內容;

4、理解語音所表達的語言意義。

語音識別的發展歷程

1952年

貝爾研究所Davis等人成功研究出了世界上第一個能識別10個英文數字發音的實驗系統:Audry系統。

60年代

計算機的應用推動了語音識別技術的發展,其中線性預測分析是進行語音信號分析最有效和最流行的分析技術之一,它較好的解決了語音信號產生模型的問題,對語音識別技術的發展產生了深遠影響。

70年代

在小詞匯量、孤立詞的識別方面取得了實質性的進展,并且提出了矢量量化(VQ)和隱馬爾可夫模型(HMM)理論。在同一時期,統計方法開始被用來解決語音識別的關鍵問題,這為接下來的非特定人大詞匯量連續語音識別技術走向成熟奠定了重要的基礎。

80年代

逐漸由孤立詞識別轉向連接詞識別。1987年,IT界知名人物李開復開發出世界上第一個非特定人連續語音識別系統,用統計方法提升語音識別率。

90年代

大詞匯量連續語音識別得到優化。1997年。IBM Viavoice首個語音聽寫產品問世,你只用對著話筒喊出你要輸入的字符,它就會自動判斷并且幫你輸入文字。

2010年

Google Voice Action支持語音操作與搜索,該系統具有說話人自適應能力,新用戶不需要對全部詞匯進行訓練便可在使用中不斷提高識別率。

2011年

微軟的深度神經網絡DNN模型在語音搜索任務上獲得成功,科大訊飛將DNN首次成功應用到中文語音識別領域,并通過語音云平臺提供給廣大開發者使用。

2011.10

蘋果iphone 4s 的發布,推出了個人虛擬語音助理Siri,人工交互的革命史翻開了新篇章。

2013年

Google發布了Google Glass,蘋果也加大了對iwatch的研發投入,穿戴式語音交互設備成為新熱點。

未來

從此,語音識別技術陸續進入工業、家電、通信、車載導航、醫療、家庭服務、消費電子產品等各個領域。當未來有一天,機器能夠真正理解人類的語言,并做出回應,那時,我們將會迎來一個嶄新的時代。
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