人工智能時代語音信號處理課程改革

楊素素

（南京航空航天大學金城學院，江蘇 南京 210000）

0 引言

近年來，隨著科學技術的快速發展，語音信號處理技術的水平也在不斷的提升，在移動通信、人工智能以及人機工程等領域發揮著重要的作用。語音信號處理課程是一門偏重于應用的學科，但又由于其課程涵蓋面十分廣泛，學生們在學習時，不僅要掌握語音信號處理的各種建模和分析方法，而且還應結合實際案例運用理論知識來開展實踐應用，所以要想做到語音信號處理課程的與時俱進，就需要在傳統課程結構的基礎之上引入新的課程理念和方式，優化教學的理論和模式，注重培養學生們將理論知識和實踐應用相結合的能力，提升他們科學研究的意識和動手能力。

1 語音信號處理課程的概念

語音信號處理課程主要是由語音信號處理基礎、語音信號分析以及語音信號處理技術的應用三大部分組成。首先來說，語音信號處理基礎主要內容為學科的起源和發展狀況、語音產生的原理和信號的具體特征以及介紹語音信號的一些基礎數學模型等；語音信號分析主要內容包括：基礎性的理論課程，比如時域分析，指的是采用非參數化方法來對語音信號進行傅里葉分析，以及對信號倒譜分析等理論的學習，并在這些知識的基礎之上進行隱馬爾可夫模型的學習，其是在信號模型統計以及語音識別中都有著重要應用的知識；語音信號處理技術的應用主要教授的是在對語音信號處理的理論知識有了一定的了解之后，將這些知識轉變為語音編碼和語音合成等應用到實踐之中。

通過上述對語音信號處理課程的主要內容介紹不難發現，該課程有著理論性強、應用性強和對基礎要求較高的特點。在理論性方面，無論是學習傅里葉變換還是隱馬爾可夫模型，都會涉及到數學方面的知識，需要學生運用數學思維來進行推導和證明，對于學生的理論知識要求很高。其次在應用實踐方面，由于語音作為信息傳遞和交流的重要載體，因其具有傳輸快、使用便捷等優點，所以在各行各業得到了廣泛的應用。因此，學生在學習該課程的時候應能夠從自身生活角度出發，思考人們生活中對于語音信號處理技術的運用，并能夠聯系所學知識對其進行研究和思考，只有這樣才能夠學好這門課程。該課程是一門綜合性學科，它的課程內容包含了語音信號等基礎概念的介紹、數學模型的建立、分析方法的介紹以及實踐運用等多方面的知識，學生只有具備了扎實的知識基礎，才能在學習這門課程時表現的游刃有余。

在當今人工智能高度發達的時代，從語音信號處理課程本身特點來考慮，只有同時重視對其理論課程的學習和在實踐中的應用，才能夠在教與學的過程中，使學生具有過硬的理論知識基礎和對新技術、新理論在實踐中的具體應用能力[1]。

2 人工智能時代語音信號處理改革難點

2.1 知識面廣、關聯性強

經過幾十年的發展，語音信號處理課程已經發展成為了一門囊括語音識別、語音處理、語音編程以及智能化和信息化的綜合性學科，針對這些課程的教授過程中，還會涉及到一些專業的理論知識介紹，諸如傅里葉變換原理、隱馬爾可夫模型概念、矢量量化等，由此而開展的輔助課程包含了C/C++設計、高等數學以及數字信號處理等等。由此可見，語音信號處理課程所包含的知識面十分的多樣，且涉及到物理、數學、語文等多種不同的學科，通過對于語音的處理將其融合到一起，不僅涉及的知識面較為廣泛，且相互之間還具有一定的邏輯關系，具有很強的關聯性。

2.2 授課時長和教學效果之間的沖突

由于課程所涉及的知識面廣泛，教師要在有限的授課時間之內完成對所有知識點的傳授，存在著一定的難度的。例如在工程教育方面，站在提高學生工程實踐能力的角度，對于課題的設定就要有一定的實用意義以及工程概念，但同時這樣就會增加課程所涉及的知識面和難度，因而在短短數周之內講授完全部的知識點和保證教學的實際效果之間是存在著一定的沖突的。在人工智能時代，對于語音信息處理課程的改革，是一個值得重點關注的問題，只有做好授課時長和教學效果之間的平衡，才能夠有效提升對于學生實踐能力和理論知識的授課質量。

2.3 授課模式單一、缺乏交流

在傳統的語音信號處理課程教學之中，課程設計都是單獨進行分組的，學生彼此之間沒有進行過合作交流，即便是在有些多人分組的課程教學之中，更多的是組內成員之間交流，而鮮有各組之間的交流合作。而參與工程項目是一個需要團隊合作、不斷進行交流溝通才能夠得到有效學習的項目，因此傳統的課程設計由于其缺乏相應的團隊協作意識，往往會對學生造成對教師的依賴，進而對教學質量造成了影響[2]。

3 人工智能時代語音信號處理的發展機遇

人工智能作為在近年來發展起來的一種高科技技術，其對于語音信號處理課程所帶來的改革是十分明顯的，從具體的教學內容來看，不僅做了授課時長的調整，還對理論知識和實踐應用的聯系也起到了積極的影響作用，有利于培養出學生的綜合能力。因此，在人工智能科技的加持下，語音信號處理課程的發展也迎來了新的機遇。

3.1 拓展課程的理論知識

在新時代，隨著科學技術的快速發展和人工智能在各行各業之中的廣泛應用，語音信號處理課程也在這種大環境下發生改變。例如：在講述課程內容中的第三部分“語音信號處理技術與應用”時，占用了4個學時來對深度神經網絡在語音識別技術中的應用進行了闡述：先是從基礎的神經單元和后向傳播算法入手，進而介紹了常用的神經網絡，最后對深度神經網絡的相關原理進行了重點的介紹，同時推薦了學習該部分內容的具體方法。隨著深度神經網絡在語音識別系統中的廣泛應用，由于其能夠對隱馬爾可夫模型狀態進行后驗概率分布的估算和能夠充分利用相鄰語音幀中所包含的結構信息，特別是鑒于其在大詞匯量連續語音識別任務中的優異表現，因而使得其在實際應用中替代了高斯混合模型。從現有的研究結果可以看出，相較于傳統的算法，深度學習方式在噪聲、混響以及復雜聲場環境的處理方面都具有很大的優勢，在現階段科技條件下，雖然深度學習算法已經在語音信號處理方面取得了階段性的成果，但距離人們所定下的能夠和人耳聽覺系統不相上下的宏偉目標，仍然還具有很大的差距。

3.2 豐富綜合創新的項目

在人工智能化的大環境下，伴隨著新技術和新理念的發展，對于傳統語音信號處理課程的豐富和拓展主要表現在以下幾方面：首先，在教學課程之上，主要表現為教師從大的宏觀角度來對這一領域進行研究和教學，進而對語音信號處理課程帶來改變。其次是在理論課程之外，展開綜合性創新課程項目的教學，并制定出具體的方案和應用案例，采用團隊合作的方式來開展[3]。比如，團隊內部成員進行明確的分工，通過查閱資料、編寫程序、驗證結論等環節來對自動語音識別系統進行深度的系統學習。最后，將各個團隊的合作成果在課堂之上進行分享和展示，這樣同學們就可以在相互交流的過程中，學習到新的知識，并加深對該課程的了解和掌握程度。教師在組織開展這樣的綜合性創新項目時，應注重和學生進行交流，時刻關注學生的學習狀態，并尋找合適時機將新的理論知識引入到課堂教學之中，培養出學生進行自主學習的能力，對于有疑問的地方可以自行去翻閱相關資料來查詢，然后再在課堂之上和教師、同學們進行交流和分享，通過采用這樣的教學方式可以起到事半功倍的教學效果。開展綜合性課程創新項目既可以加強學生對于基礎理論知識的掌握程度，又能夠提升學生相互交流合作和實踐創新的能力，從而大幅提升了教與學的效率和質量。

4 人工智能時代語音信號處理課程改革思路

4.1 改革理論教學模式

對于語音信號處理課程來說，理論知識和實踐應用同等重要，因而在學習的過程中對于學生的主動性和積極性都有很高的要求。而在傳統的教學模式之中，受限于該模式的局限性，學生通常都是被動的在接收教師所講的知識，這樣不僅不能夠激發出學生學習的主動性，還會疏遠教師和學生之間的距離，對于教學效果產生了十分不利的影響。因而，在當今人工智能時代，應積極創新和改革語音信號處理課程的教學模式，可以借助現代科技手段，采用翻轉課堂、線上教學和微課堂等新型的教學模式，不斷提升課堂教學的質量和效率，從而保證學生的學習效果。例如：微課堂相較于傳統的“填鴨式”教學具有主題明確、重點突出和情景真實等諸多優點，很適合用于語音信號處理課程的教學，它能夠抓住學生的注意力，逐漸培養起學生對于學習的興趣，再加上其內容簡潔、時間較短，更能夠適應人工智能時代對于課堂教學的要求。而翻轉課堂則是通過轉變教師和學生在課堂之上的傳統角色，對于課堂內容、教學性質以及教學模式進行重新定義，逆向進行知識的傳授[4-5]。這些新興的教學模式通過采用協同合作、相互競爭以及共同參與等不同的方式，將傳統的教學模式轉變為以“學生為主、教師為輔”的課堂教學模式，從而實現了課堂教學質量和效率的提升。

4.2 創新實踐應用教學

在以往傳統的實踐教學之中，其主要目的是為了讓學生掌握語音信號的特點、原理以及分析和處理的方法，提升學生的動手能力，為就業奠定基礎。而在人工智能時代，應不斷創新實踐應用教學的模式和內容，培養學生的實踐應用能力，不僅要鍛煉學生分析和解決問題的能力，還要求學生應對語音信號領域的尖端知識有足夠的了解，激發起學生進行自主學習和研究的興趣，從而使得其能夠成長為語音信號領域內的高端人才。

5 結語

綜上而言，在現代科技高度發達的時代，傳統語音信號處理課程的教學模式以及教學理念已然不能夠滿足我國現社會的快速發展，因而，只有不斷尋求對傳統語音信號處理課程的創新和改革，充分挖掘人工智能技術的優勢，并將之運用到課程的實踐教學之中，通過優化課程結構、創新課程教學模式、重視理論和實踐的結合，調動起學生進行自主學習和科研的積極性，逐步將其打造成一個能夠符合現代教學理念的完整的教與學體系，才能夠實現教學質量和效果的提升，進而提升學生們的綜合能力，為社會培養高素質、高水平的綜合性人才。