语音识别

本文将回顾过去十年中主导的AI技术，并探讨它们在当今市场中的地位和未来发展趋势。

本文将带您探索AI如何从“听”到“看”，实现从语音到图像的识别，并探讨这些技术背后的原理、应用与挑战。

语音数据是一种时间序列数据，它记录了声音在时间轴上的变化。

可能大多数人觉得语音识别是近些年才出现的技术，其实不然，让我们一起从语音技术的历史展开来看。

现在，人工智能的数据挖掘分析能力不断提升，收集个人信息呈现精准化、全面化、简便化、隐秘化趋势。人脸、指纹、声纹、虹膜、心跳、基因等具有很强个人属性的信息被收集、分析和利用，如果这些数据一旦被泄露或者滥用不仅会给个人带来损失，还将对社会生产、社会治安乃至国家安全造成重大威胁。

与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。

语音识别技术是让机器通过识别把语音信号转变为文本，进而通过理解转变为指令的技术。目的就是给机器赋予人的听觉特性，听懂人说什么，并作出相应的行为。语音识别系统通常由声学识别模型和语言理解模型两部分组成，分别对应语音到音节和音节到字的计算。

你是否想过，入主客厅的智能音箱正在悄悄记录你的一言一行？又是否想过这些不被隐瞒的数据被心怀不轨的黑客利用？“入侵”生活的智能产品在带来万物互联的利好之外，它更像是悬在头顶的达摩克利斯之剑，不知道会在哪个毫无征兆的瞬间突然落下。对于隐私安全泄漏的问题，我们真的无法避免了吗？

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。

噪声问题一直是语音识别的一个老大难的问题，在理想的实验室的环境下，识别效果已经非常好了，之前听很多音频算法工程师抱怨，在给识别做降噪时，经常发现WER不降反升，降低了识别率，有点莫名其妙，又无处下手。分析对比了降噪和没有降噪的识别文本对比和频谱分析，总结了以下这些原因，希望对后面的人有些参考意义。