人工智能在語音識別中的應用

摘要：在語音識別這一領域，人工智能起到了至關重要的作用。它通過數據的預處理、特征的提取，達到了對語音信號進行高效識別和合成的目的。深度學習的技術，尤其是卷積神經網絡（CNN） 和循環神經網絡（RNN） ，在語音識別領域表現出了卓越的性能。與此同時，像支持向量機（SVM） 這樣的機器學習技術以及決策樹在語音識別領域也發揮了關鍵作用。通過應用自然語言處理技術，語音識別的準確度和對上下文的理解能力得到了進一步地增強。

關鍵詞：語音識別；深度學習；自然語言處理；人工智能

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）17-0046-03 開放科學（資源服務）標識碼（OSID） ：

0 引言

在人工智能技術高速發展的今天，語音識別已經成為智能交互中的一個重要環節。通過高級數據處理與機器學習算法，系統能聽懂并產生語音，這大大提高了人機交互的自然性與效率。本論文將討論人工智能在語音識別方面的運用，并展現語音識別技術目前在各方面的應用狀況以及將來的潛力。

1 人工智能在語音識別中的應用方法

1.1 數據預處理與特征提取

在數據預處理及特征提取環節中，該流程是語音識別系統建立的基礎，影響著后續模型訓練結果及效率。數據預處理旨在對輸入語音數據進行清洗與標準化，以保證數據質量。具體步驟包括消除背景噪聲、標準化音量及時長，以及對語音樣本進行切分。特征提取的過程主要是從已經處理過的語音數據中篩選出有助于識別的關鍵特征，例如頻率、節奏和音高等。這些特征能夠代表語音的獨特屬性，為接下來的模型訓練提供有效的輸入[1]。現階段，技術人員需要對數據進行準確處理，確保特征能夠全面有效地表達語音信息，從而為語音識別系統準確可靠奠定堅實的基礎。

1.2 語音識別與合成技術

就語音識別及合成技術而言，它使得計算機能夠聽懂并轉錄人的聲音，同時把口語轉換為文本數據。這一技術在多種語音互動系統中有著廣泛的應用，包括但不限于智能助手、自動生成字幕以及語音控制系統等。語音合成技術，則是相反的過程，它允許計算機產生類似人類的語音，通常用于閱讀文本內容或在語音回復中。這些技術不僅要求識別與合成能力要高，而且要求能應對多種語言、口音及說話方式靈活多變。為此，語音識別和合成系統經常需要綜合運用多種AI技術，如自然語言處理（NLP） 和機器學習，以達到更自然、更準確的交互體驗。

2 人工智能技術在語音識別中的應用

2.1 深度學習在語音識別中的應用

2.1.1 神經網絡基礎

神經網絡是深度學習中最核心的部分，它模擬人腦對信息進行加工。通過多個節點及層次結構對復雜數據模式進行處理，神經網絡表現出了較強的語音識別能力。這一能力使神經網絡能從原始音頻信號中學習到語音上的細微差異及復雜規律，達到高精確識別的目的。在語音識別的應用方面，可以通過對基于神經網絡模型的訓練，實現對不同說話人語音的識別和語音到文本的高效轉化[2]。這一技術進步使語音助手及自動產生字幕系統更加高效準確。比如在語音助手方面，深度學習的運用使語音指令能夠精準地識別并執行，從而給用戶帶來更加方便、更加智能的交互體驗。對神經網絡進行學習與優化可以持續提升語音識別系統的性能與準確度。這一技術的發展在提升用戶體驗的同時，也促使語音識別技術被廣泛地應用于各領域，包括智能家居、醫療保健以及自動駕駛。

2.1.2 卷積神經網絡（CNN）

卷積神經網絡作為深度學習技術的一部分，在語音識別這一領域展示了令人矚目的巨大潛能。通過對人的視覺感知機制的仿真，實現了CNN對數據關鍵特征的有效提取。在進行語音識別的任務時，CNN會將語音信號轉化為與圖像相似的頻譜圖，這樣就可以準確地識別這些“圖像”中的模式，例如語音的節奏、強度和音調。該方法尤其適合于語音信號需提取復雜特征的場景，如嘈雜環境中明確語音指令識別。通過使用CNN，語音識別系統的魯棒性以及準確度在真實環境下都有了明顯的提高。CNN成功運用于語音識別，不但擴展了它在人工智能領域內的應用領域，而且為語音技術發展提供了一種全新可能。這一基于卷積神經網絡的技術不僅增強了語音識別系統處理復雜語音信號的能力，同時也為語音識別技術的進一步發展開辟了新的方向和機會。如表1所示。

2.1.3 循環神經網絡（RNN）

在語音識別領域，循環神經網絡起到了不可或缺的作用，其獨有的“記憶”功能讓該網絡有能力處理連續的數據序列，這對于語音的準確識別是非常關鍵的。語音作為一種標準的時間序列數據，它所包含的信息不僅局限于單一的音素，更重要的是這些音素是如何隨著時間的推移而發生變化和組合的。RNN有助于模型對語速、語調以及其他語音特征進行深入了解，以捕獲時間動態變化來促進語音識別自然度與準確性[3]。RNN在語音識別領域的卓越表現，歸功于其能夠存儲先前處理過的數據，并將這些數據整合到接下來的輸出中。這一能力使網絡更適應于長序列數據的處理，特別是對語音這類時間依賴性很強的信息。利用RNN可以使語音識別系統較好地捕獲語音信號的語境信息，提高了識別精度與連貫性。在語音識別實際工作中，使用RNN給系統帶來更深的認識與分析。通過使用RNN記憶的特點，該系統可以對語音信號的上下文有較好的了解，進而對說話人意圖有較為精確地識別與理解，如表2所示。

2.2 機器學習在語音識別中的應用

2.2.1 支持向量機（SVM）

支持向量機（SVM） 是一種基于監督學習的計算方法，其通過在高維數據空間中創建一個最佳的超平面，從而達到對不同類型數據進行最大間隔分類的目的。在語音識別的應用中，SVM能夠處理語音信號的特征分類任務，例如區別各種語音指令和詞匯。SVM 具有對小樣本數據處理能力比較強和對高維數據有較好性能等優點。但面對海量語音數據，SVM性能受其計算復雜度限制，尤其在參數選擇、核函數選擇等方面，還需精心設計才能滿足語音數據多樣性、復雜性等特點。

2.2.2 決策樹和隨機森林

決策樹和隨機森林則從另一個角度提供了語音識別的機器學習解決方案。決策樹以遞歸的方式選取最優特征和劃分數據集，構造樹形結構實現數據的分類。在語音識別方面，利用決策樹能夠快速地篩選出對識別結果有顯著影響的語音特征以簡化問題復雜度。以隨機森林為決策樹建立集成學習模型，構造多棵決策樹，對其預測結果進行總結，提高了識別精度與魯棒性。該方法特別適合處理含有海量特征，且需緩解過擬合風險高的語音數據集[4]。盡管決策樹和隨機森林在處理復雜語音模式時可能不如深度學習模型靈活，但它們在特定場景下仍然是有效的工具，特別是在需要解釋模型決策過程和結果的時候。

2.3 自然語言處理技術在語音識別中的應用

2.3.1 語音識別中的上下文理解

語音識別上下文理解中自然語言處理技術起到了至關重要的作用。通過對語音輸入語境信息進行分析，識別系統可以更加精確地了解用戶意圖及語義。該上下文理解既包含了對話上下文，也包含了用戶個人化信息、歷史交互記錄以及其他多維度信息。比如，在用戶不斷地詢問有關天氣方面的話題后，系統就能根據前面談話的內容了解用戶查詢的意圖并且給出更準確的答案。該上下文感知能力顯著提高語音識別系統交互質量，使機器對人類語言有更深入的理解與反應。

2.3.2 語音合成與自然語言處理

語音合成和自然語言處理相結合使語音識別技術得到進一步擴展。語音合成技術（Text-to-Speech，TTS） 能夠將文本信息轉換為流暢的自然語音，而NLP 技術在此過程中負責處理語言的生成和優化，確保合成語音的自然度和表達的準確性。利用先進的自然語言處理技術，現代TTS系統不僅可以模擬不同的語言風格和情感，還可以根據上下文調整語音的語調和節奏，使合成語音更接近于真實人類語言表達[5]。該技術的使用大幅提升了用戶在智能助手和自動客服系統中的體驗。

3 人工智能在語音識別中的實際應用案例

3.1 智能家居中的應用

智能家居系統中語音識別技術已成為聯系用戶與家居環境之間的一項關鍵技術。通過一個簡單語音指令就能讓人現在就能控制照明、調節室溫和管理家庭安全系統。甚至還能預定一些日常事務，比如啟動咖啡機或者設定洗衣機等。實現這一目標完全依賴于語音識別系統的強大功能，該系統具備解讀和執行用戶指令的能力，從而讓日常家務活動變得更為簡便和高效。語音助手例如亞馬遜Alexa、谷歌助手和蘋果Siri等已成為很多家庭的標準配置，這不僅僅是因為這些助手所帶來的便利性是空前的，此外，它們還能根據用戶的喜好和習慣來提供定制化的服務。在語音識別技術日益發展的今天，智能家居系統會越來越智能化，它不但可以完成簡單的命令，而且可以完成比較復雜的工作，并為決策提供支持，讓生活越來越舒適、越來越安全。

3.2 醫療健康領域的應用

在醫療健康領域中，語音識別技術的應用既可協助醫生以語音命令的方式迅速準確記錄病歷，減輕文書工作量，又可在診療過程中提高效率及準確性。另外，語音交互技術在病人護理過程中的地位日益重要，尤其對行動不便或者視力有限的病人來說，語音識別技術能夠幫助其更加方便地和醫療設備進行互動，例如，以語音命令的方式詢問健康信息、控制床位調整、遠程醫生溝通。另外，在可穿戴設備、智能家居設備等的推廣下，語音識別技術也有助于病人健康狀況進行監控，對服藥、復查等情況進行及時提醒，以達到更積極、更個性化的健康管理。

3.3 教育領域的應用

在教育領域中，語音識別技術逐漸成為輔助教學的重要手段。既有助于教師對課堂進行管理，比如用語音命令來控制演示文稿或者教學視頻等，又能夠給學習者帶來更多交互、個性化的學習體驗。比如語音識別技術在語言學習應用中能夠通過及時反饋學習者的發音來輔助其提高語言技能。對具有閱讀障礙等特殊需求的同學來說，語音識別技術能把文本變成語音，讓學習內容變得更加容易被人接觸、理解。隨著人工智能技術的發展，語音識別還可以支持更加智能的教育應用，如智能助教，它們能夠理解學生的問題并提供個性化的指導和反饋，從而推動學生主動學習，培養問題解決能力。

4 結束語

總之，人工智能應用于語音識別領域正在快速地改變著人們的工作與生活方式。通過深度學習與機器學習技術的結合，該系統可以對語音信息進行更為精準的理解與處理，從而達到更為自然與有效的互動。通過融合自然語言處理技術，語音識別的智能化程度得到了進一步的提升，從而使其能更深入地理解語境和用戶的意圖。伴隨著科技的進步，語音識別在智能家居、醫療健康、教育等眾多領域都會扮演更重要的角色，給用戶提供更方便、更個性化的服務體驗。今后，在科技日益成熟與革新的今天，語音識別也會得到更廣泛的應用，對社會也會產生更深刻的意義。

參考文獻：

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[2] 丁玲. 人工智能在節目制作中的應用[J]. 廣播電視信息，2023，30（5）：104-107.

[3] 姜曉華.智能語音技術的法律規制研究[J].學術探索，2023（4）：67-72.

[4] 王濤.人工智能語音新聞的發展與應用[J].電視技術，2023，47（3）：164-166.

[5] 胡釗龍，李柵柵.語音識別技術在智能語音機器人中的應用[J].電子技術與軟件工程，2021（13）：72-73.

【通聯編輯：光文玲】