1 增加圖像識別設計的目的

　　如今的語音識別技術正在逐漸成熟，許多語音識別技術都已經能夠達到很高的識別率了，不過當識別率到了一定的程度后，再提高就很困難，此時需要采用其他技術來協助語音的識別。

　　目前的語音識別系統由于采用單一傳感器（聲音傳感器）進行工作，在進行語音識別時，不可能對捕獲的語音信息進行細分，只能采用定速率跟蹤識別，將語音信息與系統庫中的模板進行匹配判斷。如果捕獲信息的速率與存儲在系統庫中的模板相關不多，則能正常工作，否則將會出現誤判。然而現實生活中，人們說話不可能總保持相同的速率，而是不斷變化的，這勢必造成了語音識別系統的誤差增多，以致降低語音識別系統的實用性。

　　人們在進行語音交流時，在捕獲語音信息的同時，也在獲取其他的信息以幫助理解，例如表情、神態等信息。如果得不到相關信息，人們相互之間也會產生誤解，例如當兩個人在相隔較遠距離時，由于不能清楚對方的表情、神態，經常會出現理解錯誤的情況發生?？梢娛褂脝我坏男畔⑶赖拇_會增加理解難度，因此有必要考慮增加信息渠道來解決這個問題。這就是增加圖像識別功能的原因。

　　對于語音識別系統，如果能像人一樣判斷語言對象的喜、怒、哀、樂，當然是最好的，但這勢必大大增加圖像識別的工作量，甚至超過語音識別的成本，不太合理。并且，由于技術的原因，還不能使機器有像人一樣的視覺能力，要讓機器能夠準確識別出人的各種表情還達不到，所以此種方案是不可取的。進一步分析知道，語音識別系統受語速的影響是很大的。人在正常講話時，嘴的開合狀態都是大同小異的，如果讓機器只對嘴的開合兩種情況進行判斷和實時跟蹤，得出講話人的語速信息，是能夠做到的。所以僅僅需要機器識別出人說話的速度，以此來調整語音識別的匹配速度，從而適合語音韻律，自然有利于系統的語音識別能力，提高識別的準確性。通過語速對語音識別系統的幫助，將為語音系統提供另一條實用的信息渠道。

　　2 實現的技術及方法

　　2．1 系統總體設計概述

　　語音系統采集說話人（語言對象）的兩路信息，一路由聲音傳感器取得，一路由攝像設備取得。攝像設備取得人的嘴型變化后，將之轉化為語速信息送到語音識別器與采集到的語音進行匹配識別，自動調節識別速度，更好地完成語音識別工作。系統的工作流程如圖1。

　　2．2 輔助圖像識別設計

　　捕獲語言對象的說話速率是保證整個系統良好工作的關鍵。為了實現此目的，使用基于機器視覺的人嘴部狀態檢測方法來設計。由于對圖像的識別精度要求不高，可以選擇灰度圖像以提高運算速度。在速度允許的情況下，彩色圖像的識別精度會更高。

　　2．2．1 流程分析

　　整個輔助圖像識別設計的目的就是通過機器視覺進行圖像采集、圖像處理，提取出說話人的語速信息供語音系統使用。

　　以灰度圖像為例，其圖像處理過程如圖2。

　　對于彩色圖像，特征量會更多一些，也就更復雜一些，但其基本步驟都是先完成圖像數字化，再進行圖像特片提取，最后進行圖像識別和理解。

　　當完成圖像處理后，比較模塊將這一幀圖像與上一幀圖像的數據進行對比，判斷出變化，從而統計出語速信息，最后輸出給語音識別器進行匹配工作。

　?。?）圖像分割

　　經過對人臉RGB像素的分析，發現人臉圖像中的R、G兩分量符合二維高斯分布。因此，可通過這兩個分量確定人臉的位置。在人臉定位的基礎上，根據人的嘴部處于人臉下半部分的特片，比較容易確定出嘴部的大致位置，它為嘴部精確定位提供了基本條件，如圖3所示。

　?。?）圖像特征的提取

　　根據系統要求，灰度圖像可以滿足需要，但由于嘴唇與皮膚的灰度差別不大，而且灰度信息更容量受到光照條件、人臉的運動和旋轉變化等影響，使人臉圖像中嘴唇區域邊緣不明顯，特別是當嘴唇內部的陰影區域與牙齒交替出現時，嘴唇的邊緣變得更加模糊，所以利用唇色和膚色的灰度及邊緣信息分割不能達到很高的準確度。若要提高對嘴部狀況的識別準確度，可以利用彩色信息來對人嘴的形狀、位置進行確定。

　　研究發現，嘴唇的主要顏色特征是唇色相對膚色顏色較紅，而且歸一化RGB顏色對光照、人臉運動和旋轉具有不變性。因此利用顏色信息，采用模式分類技術分割嘴唇區域，可以克服灰度圖像本身固有的缺點。由于Fisher線性分類器能夠最大限度地分開兩類，且其學習是離線處理，減少了計算量，因此可采用Fisher線性分類器進行嘴唇區域分割。

　　人嘴在說話與正常情況下的外形有明顯的區別。說話時嘴部張開較大，而正常情況下，嘴部基本閉合（圖4）。因此，可以利用這些特征進行嘴部狀態的檢測。研究中發現，嘴部區域的最大寬度Wmax、最大高度Hmax能夠表征嘴部的張開程度，應取為特征值；上嘴唇與下嘴唇之間的高度Hmin在說話不說話時也有明顯不同，應取為特征值。將以上三個特征值組成一組向量，即可描述出不同狀態下的嘴部幾何特片，如圖5所示。

　　將獲得的能夠描述人的嘴部區域幾何形狀特征參數組成一個特征向量Zui，即可作為下一步判別分類的輸入向量：Zui=（Wmax，Hmax，Hmin）。

　　在進行識別時只要確定兩個狀態“開”、“合”即可。在實際中由于發音時不同的語音會導致嘴的開合程度不一，所以對“開”（Hmin》0）的區分會很多種情況，必然會極大地增加運算存儲量。相對而言，嘴的“閉合”狀態一般只有一種模式（Hmin=0），因此可以只確定說話人嘴的“閉合”狀態，其他狀態都判為“開”，這樣將方便處理。

　?。?）圖像識別理解

　　由于對識別精度要求不高，既可以采用傳統的統計模式識別方法，也可以采用較熱門的神經網絡識別方法；但由于系統對實時要求較高，而神經網絡識別方法運行速度成問題，因此不建議采用神經網絡識別方法。

　　2．3 語速信息的提取

　　選用合適的捕獲頻率不斷采集說話人的圖像，用當前幀的數據與上一幀數據進行比較，根據其變化的頻率就可以推算出語速信息。實際情況中，所求的語速信息不需要太精確就能夠達到一般要求。