簡要給大家介紹一下語音怎么變文字的吧。希望這個介紹能讓所有同學看懂。

　　首先，我們知道聲音實際上是一種波。常見的 mp3、wmv 等格式都是壓縮格式，必須轉成非壓縮的純波形文件來處理，比如 Windows PCM 文件，也就是俗稱的 wav 文件。wav 文件里存儲的除了一個文件頭以外，就是聲音波形的一個個點了。下圖是一個波形的示例。

　　在開始語音識別之前，有時需要把首尾端的靜音切除，降低對后續步驟造成的干擾。這個靜音切除的操作一般稱為 VAD，需要用到信號處理的一些技術。

　　要對聲音進行分析，需要對聲音分幀，也就是把聲音切開成一小段一小段，每小段稱為一幀。分幀操作一般不是簡單的切開，而是使用移動窗函數來實現，這里不詳述。幀與幀之間一般是有交疊的，就像下圖這樣：

　　圖中，每幀的長度為 25 毫秒，每兩幀之間有 25-10=15 毫秒的交疊。我們稱為以幀長 25 ms、幀移 10 ms 分幀。圖中，每幀的長度為 25 毫秒，每兩幀之間有 25-10=15 毫秒的交疊。我們稱為以幀長 25 ms、幀移 10 ms 分幀。

　　分幀后，語音就變成了很多小段。但波形在時域上幾乎沒有描述能力，因此必須將波形作變換。常見的一種變換方法是提取 MFCC 特征，根據人耳的生理特性，把每一幀波形變成一個多維向量，可以簡單地理解為這個向量包含了這幀語音的內容信息。這個過程叫做聲學特征提取。實際應用中，這一步有很多細節，聲學特征也不止有 MFCC 這一種，具體這里不講。

　　至此，聲音就成了一個 12 行（假設聲學特征是 12 維）、N 列的一個矩陣，稱之為觀察序列，這里 N 為總幀數。觀察序列如下圖所示，圖中，每一幀都用一個 12 維的向量表示，色塊的顏色深淺表示向量值的大小。

　　接下來就要介紹怎樣把這個矩陣變成文本了。首先要介紹兩個概念：

　　1.音素：單詞的發音由音素構成。對英語，一種常用的音素集是卡內基梅隆大學的一套由 39 個音素構成的音素集，參見 The CMU Pronouncing Dictionary。漢語一般直接用全部聲母和韻母作為音素集，另外漢語識別還分有調無調，不詳述。

　　2.狀態：這里理解成比音素更細致的語音單位就行啦。通常把一個音素劃分成 3 個狀態。

　　語音識別是怎么工作的呢？實際上一點都不神秘，無非是：

　　第一步，把幀識別成狀態（難點）；

　　第二步，把狀態組合成音素；

　　第三步，把音素組合成單詞。

　　如下圖所示：

　　圖中，每個小豎條代表一幀，若干幀語音對應一個狀態，每三個狀態組合成一個音素，若干個音素組合成一個單詞。也就是說，只要知道每幀語音對應哪個狀態了，語音識別的結果也就出來了。圖中，每個小豎條代表一幀，若干幀語音對應一個狀態，每三個狀態組合成一個音素，若干個音素組合成一個單詞。也就是說，只要知道每幀語音對應哪個狀態了，語音識別的結果也就出來了。

　　那每幀音素對應哪個狀態呢？有個容易想到的辦法，看某幀對應哪個狀態的概率最大，那這幀就屬于哪個狀態。比如下面的示意圖，這幀對應 S3 狀態的概率最大，因此就讓這幀屬于 S3 狀態。

　　那這些用到的概率從哪里讀取呢？有個叫「聲學模型」的東西，里面存了一大堆參數，通過這些參數，就可以知道幀和狀態對應的概率。獲取這一大堆參數的方法叫做「訓練」，需要使用巨大數量的語音數據，訓練的方法比較繁瑣，這里不講。

　　但這樣做有一個問題：每一幀都會得到一個狀態號，最后整個語音就會得到一堆亂七八糟的狀態號，相鄰兩幀間的狀態號基本都不相同。假設語音有 1000 幀，每幀對應 1 個狀態，每 3 個狀態組合成一個音素，那么大概會組合成300個音素，但這段語音其實根本沒有這么多音素。如果真這么做，得到的狀態號可能根本無法組合成音素。實際上，相鄰幀的狀態應該大多數都是相同的才合理，因為每幀很短。

　　解決這個問題的常用方法就是使用隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）。這東西聽起來好像很高深的樣子，實際上用起來很簡單：

　　第一步，構建一個狀態網絡。

　　第二步，從狀態網絡中尋找與聲音最匹配的路徑。

　　這樣就把結果限制在預先設定的網絡中，避免了剛才說到的問題，當然也帶來一個局限，比如你設定的網絡里只包含了「今天晴天」和「今天下雨」兩個句子的狀態路徑，那么不管說些什么，識別出的結果必然是這兩個句子中的一句。

　　那如果想識別任意文本呢？把這個網絡搭得足夠大，包含任意文本的路徑就可以了。但這個網絡越大，想要達到比較好的識別準確率就越難。所以要根據實際任務的需求，合理選擇網絡大小和結構。

　　搭建狀態網絡，是由單詞級網絡展開成音素網絡，再展開成狀態網絡。語音識別過程其實就是在狀態網絡中搜索一條最佳路徑，語音對應這條路徑的概率最大，這稱之為「解碼」。路徑搜索的算法是一種動態規劃剪枝的算法，稱之為 Viterbi 算法，用于尋找全局最優路徑。

　　這里所說的累積概率，由三部分構成，分別是：

　　觀察概率：每幀和每個狀態對應的概率

　　轉移概率：每個狀態轉移到自身或轉移到下個狀態的概率

　　語言概率：根據語言統計規律得到的概率

　　其中，前兩種概率從聲學模型中獲取，最后一種概率從語言模型中獲取。語言模型是使用大量的文本訓練出來的，可以利用某門語言本身的統計規律來幫助提升識別正確率。語言模型很重要，如果不使用語言模型，當狀態網絡較大時，識別出的結果基本是一團亂麻。

　　這樣基本上語音識別過程就完成了。

　　以上介紹的是傳統的基于 HMM 的語音識別。事實上，HMM 的內涵絕不是上面所說的「無非是個狀態網絡」那么簡單。以上的文字只是想讓大家容易理解，并不追求嚴謹。