无论走到哪里机器人都能听懂你的乡音_星空体育全站app

2024-10-23点击量：919

本文摘要：语音辨识是人工智能的一项十分有意思的问题，想想看，人们的语音是多么简单，有所不同国家、民族的人，说道有所不同的国家和民族的语言，有所不同的人，口音不一样，例如中国还有许多方言，语音也不一样。

语音辨识是人工智能的一项十分有意思的问题，想想看，人们的语音是多么简单，有所不同国家、民族的人，说道有所不同的国家和民族的语言，有所不同的人，口音不一样，例如中国还有许多方言，语音也不一样。一个本事大的人，有可能不懂七、八种语言，也能听懂男、女、小孩等等有所不同人、甚至有所不同方言的语言。

但是要设计一个机器人能听懂七八种语言，甚至乡土的方言（例如在民航的接待处服务的机器人），这任务是十分困难的。但是我们可以期望，或许旋即的将来就不会构建。

再说，要在一篇科普文章中说道明语音辨识的技术，也有相当大的可玩性。因为它中用了高等数学中的傅里叶转换的技术。也就是要中用“时域”和“频域”的两个概念，才更容易讲清楚。那么什么是频域、什么是时域？也必须花上点笔墨来讲解。

非常简单地谈，例如50周波的正弦波，在时域的图像上回应是一个倒数上下波动的曲线，如果切换到“频域”，就是在频率轴（横轴）上的50一处一个有幅度的点这不是很非常简单吗！在上一篇“语音合成”一文中，早已讲解了人类语音的一些特征（例如说道声母是相等于高频的噪声、韵母相等于周期反复的非规则波，声调是韵母的声高（频率）有变化的波等等），这是语音的时域形态。我们也说道过，如果用示波器观赏一般人说出的语音波形，是十分复杂，要研究它真是无从下手。但是经傅里叶切换到频域，就找到图形要非常简单得多了，语音波的频率展现出在若干个频率点下有数值。比如男声较低些，女声要低一些。

小孩子的声频更高些。除此之外，在更高的频率域处有数值，那是噪声域，相等于声母的部分，而在较低的频率点上也有一组数值，是韵母域，这些都回应的是有所不同说出人的口腔参数，有所不同人的口型、舌头形状不一样，这两组参数也不一样。所以，在频域分析语音：是声母、韵母、是几声徵、是什么人说道的等等，就更容易多了。

也由此可以想起，人的天赋智能不具备了多么简单的本领，我们的脑子里事前早已存储好了各种模板数据（归属于频域数据，）还包括各个汉字的读音、某些已了解人的声音特征数据，甚至风声、雨声、鸟的鸣叫声等等，因此，人就能判断任何时间听见的声音是什么声音、代表什么文字，这种人所不具备的智能也是几千万年人类演化而来作的。设计机器的语音辨识，先要在计算机里再行存放在好标准的语音参数，称作“模板”（如果要将辨识的语音转换成文字，计算机里也再行存放在好了所有汉字的语音参数（有可能还分男声和女声的数据库，存储的数据是对应某种语音的频域参数，不有可能是时域的波形），这个数据库的创建也可称作机器的训练过程。实际操作语音辨识时，由麦克风读取待辨识的语音，将输出数据再行转换成频域数据，再行和标准数据不作较为，所取参数最相似的作为辨识结果，再行输入，输入的是汉字（或某一国家的文字。

）语音转换成文字还有一个同音字区分的问题，大多数汉语的一个读音对应多个汉字，有的发音对应许多个汉字，甚至上百个汉字（如音节“ji”对应的汉字有100多个）要去辨别某个发音是什么汉字，必需使用上下文的办法，就是看这个读音的前或后追随的是什么汉字(或读音)，否能构成词。这些词组都事前在计算机中存好，经由给定对比顺利的词来要求该指定的汉字，有时候不是任何读音都有可能寻找能给定的上下文，就有可能要从语义来辨别。这就更加简单了。

如果要设计的系统是要找寻说出人是谁，而不是关于明确说道的什么，那就只要对比频域参数就可以了。某种程度一句话，有所不同人说道的，波形有所不同，频域中的特征数据也有所不同。平时我们的耳朵征询外界的声音有很强的滤波功能，在噪声相当大的情况下能杂讯噪音，辩见到必须声音(如语音)。

聋人用的助听器，如果意味着是把声波缩放，就不会连同噪声一起缩放，听得一起十分费劲。高级助听器就有杂讯噪音的功能，因而售价就很贵了，因为其中也用了信号处理技术。偷偷地说道一个故事，是解释傅里叶转换、信号处理的本领的。

这是上世纪80年代初，美国麻省理工学院的奥本海姆教授来清华讲学（我曾兼任他的授课翻译成）展示过的一段语音处置的片段：一段帕瓦罗蒂的合唱，有场面可观的乐队演奏，当然很好听得。奥本海姆教授展示用了信号处理技术，居然可以把乐队演奏的声音全部过滤器掉，只只剩了帕瓦罗蒂的唱声，这就可以分开喜爱他的温柔的歌声，这里面中用了简单的滤波技术几乎是傅里叶转换的功劳。（他的歌唱频谱范围和乐队弹奏声音的频谱范围是有所不同的。

将频域里的乐队声的频谱信号移除，再行还原成到时域就只只剩了人的歌唱声了。）可见，信号处理的本领之大了。语音辨识技术经过最近几十年的研究发展，早已十分成熟期，能听得人语音收到命令而行事的机器人本领也越来越大了。

我们清华人在其中不作了贡献，也有一点自豪！。

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