0 引言

　　語音識別技術(shù)的目的是使機(jī)器能理解人類語言，最終使人機(jī)通信成為現(xiàn)實(shí)。在過去幾十年，自動(dòng)語音識別（AutomaticSpeech Recognition，ASR）技術(shù)已經(jīng)取得了非常重大的進(jìn)步。

　　ASR系統(tǒng)已經(jīng)能從處理像數(shù)字之類的小詞匯量到廣播新聞之類的大詞匯量。然而針對識別效果來說，ASR 系統(tǒng)則相對較差。尤其在會話任務(wù)上，自動(dòng)語音識別系統(tǒng)遠(yuǎn)不及人類。因此，語音識別技術(shù)的應(yīng)用已成為一個(gè)極具競爭性和挑戰(zhàn)性的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)。

　　隨著DSP技術(shù)的快速發(fā)展及性能不斷完善，基于DSP的語音識別算法得到了實(shí)現(xiàn)，并且在費(fèi)用、功耗、速度、精確度和體積等方面有著PC機(jī)所不具備的優(yōu)勢，具有廣闊的應(yīng)用前景。

　　1 系統(tǒng)參數(shù)選擇

　　一般情況下，語音識別系統(tǒng)按照不同的角度、不同的應(yīng)用范圍、不同的性能要求有不同的分類方法。針對識別對象不同有孤立詞識別、連接詞識別、連續(xù)語音識別與理解和會話語音識別等。針對識別系統(tǒng)的詞匯量有小詞匯量語音識別（1~20個(gè)詞匯）、中詞匯量識別（20~1 000個(gè)詞匯）和大詞匯量（1 000以上個(gè)詞匯）語音識別。針對發(fā)音人范圍來分，分為特定人語音識別、非特定人語音識別、自適應(yīng)語音識別。

　　本文主要研究非特定人小詞匯量連續(xù)語音實(shí)時(shí)識別系統(tǒng)。

　　1.1 語音識別系統(tǒng)

　　語音識別本質(zhì)上是一種模式識別的過程，即未知語音的模式與已知語音的參考模式逐一進(jìn)行比較，最佳匹配的參考模式被作為識別結(jié)果。語音識別系統(tǒng)一般包括前端處理、特征參數(shù)提取、模型訓(xùn)練和識別部分。圖1所示是基于模式匹配原理的語音識別系統(tǒng)框圖。

　　圖1 語音識別系統(tǒng)基本框圖

　　1.2 特征參數(shù)

　　語音信號中含有非常豐富的信息，包括影響語音識別的重要信息，也包括對語音識別無關(guān)緊要甚至?xí)档妥R別率的冗余信息。特征提取則可以去除冗余信息，將能準(zhǔn)確表征語音信號特征的聲學(xué)參數(shù)提取出來用于后端的模型建立和匹配，大大減少了存儲空間、訓(xùn)練和測試時(shí)間。對特定人語音識別來說，希望提取的特征參數(shù)盡可能少的反映語義信息，盡可能多的反映說話人的個(gè)人信息，而對非特定人語音識別來說，則相反。

　　現(xiàn)在較常用的特征參數(shù)有線性預(yù)測參數(shù)（LPCC）、線譜對（LSP）參數(shù)、Mel頻率倒譜參數(shù)（MFCC）、感覺加權(quán)的線性預(yù)測（PLP）參數(shù)、動(dòng)態(tài)差分參數(shù)和高階信號譜類特征等，尤其是LPCC和MFCC兩種參數(shù)最為常用。本文選擇MFCC作為特征參數(shù)。

　　1.3 模型訓(xùn)練及模式識別

　　在識別系統(tǒng)后端，從已知模式中獲取用以表征該模式本質(zhì)特征的模型參數(shù)即形成模式庫，再將輸入的語音提取特征矢量參數(shù)后與已建立的聲學(xué)模型進(jìn)行相似度比較，同時(shí)根據(jù)一定的專家知識（如構(gòu)詞規(guī)則，語法規(guī)則等）和判別規(guī)則決策出最終的識別結(jié)果。

　　目前，語音識別所應(yīng)用模型匹配技術(shù)主要有動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（DTW）、隱馬爾可夫模型（HMM）、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)（ANN）和支持向量機(jī)（SVM）等。DTW 是基本的語音相似性或相異性的一種測量工具，僅僅適合于孤立詞語音識別系統(tǒng)中。在解決非特定人、大詞匯量、連續(xù)語音識別問題時(shí)較之HMM 算法相形見絀。HMM 模型是隨機(jī)過程的數(shù)學(xué)模型，它用統(tǒng)計(jì)方式建立語音信號的動(dòng)態(tài)模型，將聲學(xué)模型和語言模型融入語音識別搜索算法中，被認(rèn)為是語音識別中最有效的模型。

　　然而由Vapnik和co-workers提出來的SVM 基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化準(zhǔn)則和非線性和函數(shù)，具有更好的泛化能力和分類精確度。目前，SVM 已經(jīng)成功應(yīng)用于語音識別與話者識別。

　　除此之外，Ganapathiraju等人已經(jīng)將支持向量機(jī)成功運(yùn)用到復(fù)雜的大詞表非特定人連續(xù)語音識別上來。因此本文選擇SVM結(jié)合VQ完成語音模式識別。

　　2 系統(tǒng)構(gòu)建及實(shí)現(xiàn)

　　為了更好地體現(xiàn)DSP的實(shí)時(shí)性，選擇的合適參數(shù)相當(dāng)重要。考慮到DSP的存儲容量和實(shí)時(shí)性要求，本文首先選用Matlab平臺對系統(tǒng)進(jìn)行仿真以比較選取合適的參數(shù)。

　　2.1 Matlab平臺上的仿真實(shí)現(xiàn)

　　2.1.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的建立

　　基于Matlab平臺，本文實(shí)驗(yàn)語音信號在安靜的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下用普通的麥克風(fēng)通過Windows音頻設(shè)備和Cool edit軟件進(jìn)行錄制，語速一般，音量適中，文件存儲格式為wav文件。語音采樣頻率為8kHz，采樣量化精度為16bit，雙聲道。

　　由于無調(diào)音節(jié)有412個(gè)，有調(diào)音節(jié)為1 282個(gè)，若采用SVM 對所有音節(jié)進(jìn)行分類，數(shù)據(jù)量很龐大，故本文選擇10個(gè)人對6個(gè)不固定的連續(xù)漢語數(shù)字進(jìn)行發(fā)音，每人發(fā)音15次，音節(jié)切分后共900個(gè)樣本，其中600個(gè)樣本作為訓(xùn)練樣本集，其余300個(gè)樣本用于特定人的識別；另外選擇5個(gè)人對漢語數(shù)字0~9發(fā)音，每人發(fā)音3次，共150個(gè)測試樣本作為非特定人的識別。此外，以上選取的訓(xùn)練或測試樣本均考慮到0~9共10個(gè)數(shù)字的均勻分布，并且樣本類型通過手工標(biāo)定。

　　2.1.2 基于Matlab的語音識別系統(tǒng)的仿真及性能分析

　　首先對語音信號進(jìn)行了預(yù)處理及時(shí)域分析：使用H（Z）=1-0.9375z-1 進(jìn)行預(yù)加重處理；同時(shí)考慮語音信號的短時(shí)平穩(wěn)性，進(jìn)行分幀加窗---選用Hamming窗，幀長32ms，幀移是10ms.本文所設(shè)計(jì)系統(tǒng)為小詞匯量的連續(xù)語音識別，考慮到訓(xùn)練時(shí)的工作量和運(yùn)算量，選用音節(jié)作為基本識別單元。語音特征參數(shù)矢量采用12維MFCC、12維一階MFCC以及每幀的短時(shí)歸一化能量共25維構(gòu)成。

　　本文構(gòu)造了基于SVM 的連續(xù)語音識別系統(tǒng)。系統(tǒng)前端采用MFCC特征參數(shù)、并用遺傳算法（GA）與矢量量化（VQ）混合算法對其進(jìn)行聚類得到優(yōu)化碼本，然后將所得碼本作為 SVM 模式訓(xùn)練和識別算法的輸入，按照相應(yīng)的準(zhǔn)則最終得到識別的結(jié)果。語音識別系統(tǒng)流程圖如圖2所示。

　　圖2 語音識別系統(tǒng)流程圖

　　首先對不同初始種群數(shù)的語音識別系統(tǒng)性能進(jìn)行了分析。表1給出了不同初始種群下的識別系統(tǒng)性能，從表中可以得出，在迭代次數(shù)為100、初始種群數(shù)為100時(shí)，種群最終平均適應(yīng)度和正識率最高，之后隨著初始種群數(shù)繼續(xù)增加，平均適應(yīng)度和正識率都在降低。綜合考慮迭代所需時(shí)間和正識率，本文折衷采用初始種群數(shù)為80進(jìn)行系統(tǒng)的仿真和實(shí)現(xiàn)。

　　表1 不同初始種群下的識別系統(tǒng)性能

　　種群數(shù)平均適應(yīng)度迭代所需時(shí)間/ （s） 正識率系統(tǒng)設(shè)計(jì)中考慮到MFCC參數(shù)數(shù)據(jù)量太大，對模型訓(xùn)練和識別的時(shí)間有很大的影響，因此選擇矢量量化對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。矢量量化的關(guān)鍵問題是如何獲取VQ碼本及碼本長度的確定，對此進(jìn)行了仿真比較。

　　表2給出了不同VQ算法對正識率的影響比較。由表可以采用種群數(shù)為80，碼本長度為16，核函數(shù)為 RBF，選用的改進(jìn)遺傳算法（GA）時(shí)系統(tǒng)的正識率要明顯高于LBG和傳統(tǒng)GA.LBG容易陷入局部最優(yōu)，傳統(tǒng)GA 具有全局搜索能力，但收斂速度慢。實(shí)驗(yàn)證明，改進(jìn)的GA較好地解決了這兩者的問題，收斂速度較快，正識率也有較為明顯的提高。

　　表2 不同VQ算法對正識率的影響比較

　　在此基礎(chǔ)上比較了傳統(tǒng)GA和優(yōu)化后GA對不同碼本長度失真測度的影響，如圖3所示。由圖可知，在碼本平均失真測度上，改進(jìn)的GA比傳統(tǒng)GA在整體上明顯有所降低，即種群平均適應(yīng)度更高。從圖3還可以發(fā)現(xiàn)碼本長度為32時(shí)失真測度達(dá)到最低，但相比碼本長度為16時(shí)的值減少的并不太明顯。 考慮到迭代時(shí)間問題，本文所采用的碼本長度為16.

　　不同SVM 核函數(shù)對語音識別系統(tǒng)性能也會有影響。SVM分類器的目的是設(shè)計(jì)一個(gè)具有良好性能的分類超平面，以滿足在高維特征空間中能通過這個(gè)分類超平面區(qū)分多類數(shù)據(jù)樣本。

　　已有文獻(xiàn)證明一對一分類器在邊界距離上比一對多分類器更精確，故本文采用一對一方法對多類數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行訓(xùn)練和識別。

　　圖3 碼本長度的失真測度對比

　　表3給出了針對非特定人的不同SVM 核函數(shù)的識別系統(tǒng)性能。表中顯示，在取C =3，γ= 125（這里的25為特征參數(shù)維數(shù)）情況下，盡管核函數(shù)為RBF時(shí)所需的支持向量數(shù)要略高于核函數(shù)為Sigmoid時(shí)，但系統(tǒng)的正確識別率要明顯高于采用其他核函數(shù)的系統(tǒng)，因此本文選取RBF作為核函數(shù)。

　　表3 不同SVM 核函數(shù)的識別系統(tǒng)性能

　　通過Matlab仿真分析了不同的矢量量化算法、SVM 核函數(shù)和初始種群數(shù)對語音識別系統(tǒng)性能產(chǎn)生的影響，為語音識別系統(tǒng)在DSP上的實(shí)現(xiàn)提供了參數(shù)和模型的選擇。