語音識別技術(shù),也被稱為自動語音識別,其目標是將人類的語音中的詞匯內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計算機可讀的輸入,例如按鍵、二進制編碼或者字符序列。
語音識別技術(shù)作為輸入方式,比按鍵輸入和手勢輸入更為快捷,學習成本很低,對于非特定人連續(xù)語音識別系統(tǒng)的識別率達到98.73%,已經(jīng)達到實用要求,具有廣闊的應(yīng)用前景,在手機端的應(yīng)用有語音撥號、語音輸入、語音命令、語音搜索和語音翻譯等。
語音的技術(shù)原理比較復(fù),可以從語音交互的過程來理解:
1.開啟語音識別功能。一般由用戶手動點擊按鈕啟動,手機端暫時無法自動啟動,如由語音命令啟動或者根據(jù)音量高低判斷開始識別。
2.進入說話界面。程序界面會通過視覺體現(xiàn)音量的變化。
3.說話完畢,系統(tǒng)開始分析。結(jié)束輸入有兩種方式:一是自動關(guān)閉,通常時輸入單詞完畢之后自己的關(guān)閉,另一種是用戶手機手動關(guān)閉。系統(tǒng)處理過程可以分為以下幾個步驟:
a)前端處理。該模塊的主要任務(wù)是從輸入信號中去除噪音等影響結(jié)果的因素,提取特征,供聲學模型處理。信號處理之前會先進行斷點檢測,端點檢測是指在語音信號中將語音和非語音信號時段區(qū)分開來,準確地確定出語音信號的起始點。經(jīng)過端點檢測后,后續(xù)處理就可以只對語音信號進行,這對提高模型的精確度和識別正確率有重要作用。語音增強的主要任務(wù)就是消除環(huán)境噪聲對語音的影響。目前通用的方法是采用維納濾波,該方法在噪聲較大的情況下效果好于其它濾波器。
b)聲學特征提取。聲學特征的提取既是一個信息大幅度壓縮的過程,也是一個信號解卷過程,目的是使模式劃分器能更好地劃分。如上傳音頻會利用到語音編碼解碼技術(shù),可以減少音頻的文件大小、存儲空間或者傳輸比特率。
c)統(tǒng)計聲學模型。計算各個幀的聲學特征,如上下文建模。根據(jù)發(fā)聲機理,音之間只能漸變,前一音會影響后一音,從而使得后一個音的頻譜與其他條件下的頻譜產(chǎn)生差異,從而使模型能更準確地描述語音。
d)發(fā)音詞典。發(fā)音詞典包含系統(tǒng)所能處理的詞匯集及其發(fā)音,類似于拼音輸入法的詞庫。如輸入法,詞典更新熱詞和詞庫有組于提高匹配的準確率。
e)語言模型。語言模型對系統(tǒng)所針對的語言進行建模,如分析語音上下文。
由于音頻文件大小的限制,本地只能存儲少量的詞典,這也就要求復(fù)雜的語音需要連接服務(wù)器分析。谷歌語音搜索在用戶輸入完成之后才提示無法聯(lián)網(wǎng),在啟動輸入之前就應(yīng)該檢查網(wǎng)絡(luò)連接狀
4.系統(tǒng)分析完畢輸出結(jié)果。一種是根據(jù)結(jié)果自動顯示結(jié)果,如bing搜索,另外一種是提供選項供用戶選擇,這和輸出結(jié)果的概率高低有一定關(guān)系。用戶選擇的結(jié)果對于詞典的排序產(chǎn)生影響,增強語音的自適應(yīng)和強健性,幫助形成個性化輸入。
根據(jù)產(chǎn)品可識別的詞匯量區(qū)分產(chǎn)品,對于特定語音命令,用戶只能輸入符合命令的詞匯,比如說出聯(lián)系人名字搜索。輸入法的詞匯更多,而語句搜索不但需要龐大的詞匯庫,處理連續(xù)的語音輸入需要區(qū)分連音和變音,還要求能根據(jù)上下文和熱詞輸出更為合理的結(jié)果。條件限制越少,語音識別的難度越大。因為一定程度上避免模糊音,詞典數(shù)據(jù)越少,輸入特定詞匯的準確率越高。
中文的語音輸入與英文不同,英文匹配不到詞典配置的詞就無法識別,中文詞匯由單字組成,中文可以根據(jù)單字識別。
io 5的輸入法已經(jīng)加入語音功能,會逐步變?yōu)槭謾C輸入的常規(guī)功能,最終輸出結(jié)果的準確率和操作流暢度是衡量其交互優(yōu)劣的重要標準。
網(wǎng)站名稱:淺析手機語音交互設(shè)計
本文路徑:http://www.rwnh.cn/article24/checce.html
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