第6章智能語音處理與應用授課教師：李老師我們只需輕聲細語，便能操控家居電器，實現智能家居的生活體驗前言語音助手的應用，讓手機變得更加聰明，隨時隨地解答我們的疑問，滿足我們的需求前言客服行業中，智能語音機器人替代了傳統的人工客服，不僅提高了服務效率，還降低了企業成本前言在教育領域，語音識別技術的應用，使得學習變得更加個性化，提升了教學質量前言智能語音導航系統的普及，為駕駛者提供了精準的路線指引，極大提升了行車安全前言前言本章從智能語音處理的基本概念出發，詳細介紹其常用技術，包括語音增強、語音識別、語音合成等。01此外，還將介紹語音識別和語音合成在不同場景下的應用。02最后，我們對智能語音技術可能帶來的社會變革和面臨的挑戰也作了介紹，這將有助于我們更好地適應和推動技術發展的潮流。03學習目標04030201了解智能語音處理的概念、發展歷程以及關鍵環節，掌握智能語音處理在不同領域的應用情況。熟悉智能語音常用技術，包括語音增強、語音識別和語音合成的原理、方法及技術特點。明確智能語音技術的常見應用場景，如語音識別在語音助手、輸入法中的應用，語音合成在有聲讀物、導航中的應用等。了解智能語音技術面臨的挑戰與未來發展趨勢，把握行業動態，為個人職業發展規劃提供參考。6.1智能語音處理概述智能語音處理的關鍵環節6.1.2智能語音處理的應用領域6.1.3智能語音處理的概念及其發展歷程6.1.16.1.1智能語音處理的概念及其發展歷程智能語音處理是指通過計算機和人工智能技術實現人與機器之間以語言為紐帶的通信。人類大腦皮層每天處理的信息中，聲音信息占據約20%，是溝通的重要紐帶。智能語音技術通過模擬人類的聽覺和語言理解能力，實現語音信號的接收、識別、理解和反饋，不僅讓計算機能夠聽懂人類的語言，還能進行智能交互，極大地提高了人機交互的效率和便利性。智能語音處理的概念6.1.1智能語音處理的概念及其發展歷程20世紀70~90年代，隨著數字信號處理技術的發展，智能語音處理進入了一個新的發展階段。這一時期，語音識別技術取得了重大突破，出現了一些基于統計模型的語音識別系統。同時，語音合成技術也得到了快速發展，合成語音的質量有了明顯提高。追溯到20世紀50年代。當時，科學家們開始嘗試利用計算機對語音信號進行處理。早期的語音處理系統主要采用模擬技術，功能較為簡單，只能進行一些基本的語音信號分析和處理。進入21世紀以來，深度學習技術的出現，為語音處理技術帶來了革命性的變化，語音識別準確率和合成語音的自然度都達到了前所未有的高度。應用領域涵蓋了人機交互、智能客服、語音助手、智能家居等眾多領域。早期發展階段01中期發展階段02現代發展階段03智能語音處理的發展歷程6.1.2智能語音處理的關鍵環節6.1.2智能語音處理的關鍵環節語言生成與語音合成語音輸出語音識別語音理解語音喚醒語音信號采集與預處理1234561．語音喚醒智能音箱在開始與人交互前，通常需要經過語音喚醒環節。語音喚醒技術，也稱為關鍵詞識別技術（KeywordSpotting），是人工智能領域中的一項關鍵技術。它允許設備在檢測到特定的喚醒詞時從休眠狀態被激活，進而響應用戶的指令。這項技術在智能手機、智能家居、車載系統和可穿戴設備等多個領域得到了廣泛應用。例如呼一聲“小愛同學”，小米智能音箱及時醒來，準備與我們進行對話交互。2．語音信號采集與預處理語音信號采集與預處理也稱為前端處理,是智能語音處理的基礎環節。這一過程涉及聲音信號的收集、放大、濾波、去噪等步驟。話筒陣列是常見的聲音信號接收設備,能夠捕捉環境中的聲音信號并將其轉化為電信號。為了改善語音識別的效果,通常需要進行語音信號增強(SpeechSignalEnhancement,SSE)和語音活性檢測(VoiceActivityDetection,VAD)等處理。語音信號增強技術通過消除話筒輸入噪聲,提高語音信號的清晰度和可識別度。語音活性檢測用于識別音頻信號中的語音片段,排除非語音部分。3．語音識別語音識別（AutomaticSpeechRecognition，ASR）是智能語音處理的核心環節之一。它的任務是將人類的語音信號轉換為文本信息。這個過程涉及復雜的算法和模型，主要包括信號處理和特征提取、聲學模型（AcousticModel，AM）、語言模型（LanguageModel，LM）和解碼搜索四個部分。將音頻文件解壓后，首先進行特征提取。聲學模型將提取的聲學特征轉換為音素或狀態的概率分布，而語言模型則根據語言學知識，計算不同詞序列出現的概率。兩者結合，通過解碼搜索算法，最終將語音信號轉換為文本。4．語音理解語音理解是在語音識別的基礎上，進一步理解語音的含義和意圖，將識別出的文本轉化為結構化的語義表示。例如，當你說“預計到公司需要多久”時，語音理解系統需要理解用戶的意圖是了解現在從當前位置開車到公司需要多長時間，并將這個意圖傳遞給后續的處理環節。語言理解包括領域檢測、意圖識別和槽位填充等任務。領域檢測用于識別對話發生的背景領域，如智能家居、音樂、天氣等。這有助于系統更好地理解用戶的意圖。意圖識別是識別用戶希望觸發的具體行為。每個意圖對應一個明確的功能點，如“播放音樂”“查詢天氣”等。槽位填充用于補全用戶的意圖，將隱式的意圖轉化為顯式的指令。例如，用戶說“我要聽周杰倫的晴天”，系統需要識別出“周杰倫”和“晴天”兩個槽位。5．語言生成與語音合成語言生成與語音合成是將文本轉換為語音（Text-To-Speech，TTS）的過程。語言生成是根據給定的文本信息生成自然流暢的語音信號。這個過程需要考慮語音的韻律、語調、語速等因素，以確保生成的語音具有良好的可聽性和自然度。語音合成是將生成的語音信號進行優化和調整，使其更加符合人類的聽覺習慣。這個環節包括對語音的音量、音色、清晰度等進行調整，以及添加適當的音效和背景音樂，以增強語音的表現力和吸引力。6．語音輸出合成的語音信號會通過揚聲器播放出來，可以聽到“今天是周五”這樣的語音回復了。6.1.3智能語音處理的應用領域人機交互智能客服語音助手智能家居醫療領域教育領域6.2智能語音常用技術6.2.1語音增強6.2.3語音合成6.2.2語音識別語音增強技術是現代通信和音頻處理領域中的一項關鍵技術，它利用電子設備和通過復雜的信號處理算法來抑制噪聲（通過算法分析噪聲和語音信號的特點，從語音信號中抑制噪聲）、消除回聲（在通話中消除回聲）、平衡頻率（調整語音信號的頻率分布，改善聽覺體驗）和控制增益（根據語音信號的強度調整增益，使語音更清晰），以達到優化語音信號，改善語音信號的質量，提高語音通信的清晰度和可懂度的目的。6.2.1語音增強6.2.1語音增強0204助聽器通過應用語音增強技術,幫助聽力受損者更好地理解和識別語音信號;03電話通話過程通過語音增強技術,可以提高電話通話的清晰度和可懂度,減少背景噪聲和混響的干擾;01在電話會議中,語音增強技術能夠確保每位參與者的聲音都能被清晰地傳遞和接收,提高會議效率和質量。05在語音識別系統中,語音增強技術能夠提升識別準確率,尤其是在嘈雜環境下;在網絡電話通信中,語音增強技術能夠改善通話質量,減少網絡延遲和丟包對語音信號的影響;6.2.1語音增強混響是由于聲音在封閉或半封閉空間內多次反射造成的,它會使原始語音信號變得模糊和難以區分。語音解混響技術通過估計和去除這些反射成分,來恢復原始語音的清晰度和方向性。這對于改善在會議室、劇院等混響環境中的語音通信質量尤為重要。語音解混響環境中的背景噪聲,如風聲、交通噪聲、機器噪聲等,會嚴重干擾語音信號的清晰度。語音降噪技術旨在識別并抑制這些背景噪聲,同時盡可能保留語音信號的原始特性。這通常涉及對噪聲特性的建模和估計,以及采用適當的濾波或抑制算法來實現。語音降噪在多人同時說話的場景中,語音分離技術變得尤為重要。它旨在從混合的語音信號中分離出各個說話人的聲音,使得每個說話人的語音都能被清晰地識別和理解。這通常涉及對語音信號的頻譜、時間結構等特性的深入分析,以及采用先進的信號處理技術來實現。語音分離6.2.1語音增強評估指標(3)STOI(Short-TimeObjectiveIntelligibility,短時客觀可懂度):STOI的分數范圍在0到1之間,分數越高表示語音的可懂度越好。(1)SNR(Signal-to-NoiseRatio,信噪比):SNR值越高,說明語音增強效果越好。(2)PESQ(PerceptualEvaluationofSpeechQuality,語音質量感知評估):PESQ分數范圍通常在-0.5~4.5,分數越高表示語音質量越好。語音識別的發展階段6.2.2語音識別基于模板匹配的方法統計模型階段深度學習模型階段通過將輸入的語音信號與預先存儲的模板進行比較來確定語音的內容。20世紀80年代，隨著統計學和機器學習技術的發展，語音識別技術進入了統計模型階段。HMM成為這一時期語音識別的主要技術深度學習模型，如CNN、RNN及LSTM、Transformer等，在聲學模型和語言模型中取得了顯著成效，大幅提升了語音識別的準確率。尤其是Transformer模型，通過其自注意力機制，能夠有效捕捉語音信號中的長距離依賴關系，成為當前語音識別技術的主流模型。6.2.2語音識別語音識別過程涉及復雜的算法和模型，主要包括特征提取、聲學模型、語言模型和解碼搜索四個部分，如圖6-3所示。特征提取是將原始音頻信號轉換成更緊湊、更易于分析和建模的形式的過程。這些特征應該能夠捕捉到音頻信號中對于特定任務（如語音識別、聲紋識別等）而言重要的信息。常用的特征包括MFCC（MelFrequencyCepstralCoefficients，梅爾頻率倒譜系數）、PLP（PerceptualLinearPredictive，感知線性預測系數）等。MFCC特征是通過模擬人耳對頻率的非線性感知來提取語音信號的特征，廣泛應用于語音識別、聲紋識別、音樂分類等領域；而PLP則進一步結合了人耳對聲音頻率和強度的非線性感知特性，在噪聲環境下表現出更強的穩健性，它能夠有效地抑制背景噪聲的干擾，提高語音識別的準確性和可靠性。在實際應用中，可以根據具體需求選擇合適的特征提取方法。6.2.2語音識別語言模型根據語言學相關理論用于對語言的統計規律進行建模，以提高語音識別的準確率和流暢性。語言模型可以根據上下文信息預測下一個可能出現的單詞，從而幫助語音識別系統更好地理解語音內容。常用的語言模型包括n-gram語言模型、神經網絡語言模型等。n-gram語言模型基于統計方法，通過計算單詞序列的出現概率來預測下一個單詞。神經網絡語言模型則利用深度學習技術，能夠自動學習語言的語義和語法信息，提高語言模型的性能。6.2.2語音識別解碼搜索是語音識別系統的核心環節，其主要職責是在聲學模型和語言模型的聯合指導下，從海量的詞序列可能性中挑選出最匹配輸入語音信號的那一條。這一過程涉及構建龐大的搜索空間，其中包含了所有潛在的詞組合，并通過對每個詞序列進行聲學概率和語言概率的評分，來評估它們與語音信號的一致性和語言上的合理性。接著，采用高效的搜索算法，如束搜索或維特比搜索，在確保準確性的同時，平衡計算效率，計算出每一條路徑的總分。最終，選擇得分最高的路徑作為最優解，并將其對應的詞序列作為識別結果。同時，解碼搜索還需應對語音信號的不確定性，通過動態規劃等方法尋找最可信的解釋，并對初步識別結果進行后處理，以糾正可能的錯誤，確保輸出的準確性。6.2.2語音識別6.2.3語音合成語音合成,又稱文語轉換(Text-to-Speech,TTS)技術,是一種通過機械、電子的方法產生人造語音的技術。該技術利用電子計算機和一些專門裝置,模擬人類的發聲過程,將輸入的文本信息實時轉化為標準流暢的語音朗讀出來,相當于給機器裝上了人工嘴巴。這一技術不僅涉及聲學、語言學、數字信號處理等多個學科,還依賴于自然語言處理和人工智能的先進技術。隨著智能設備的普及和語音交互需求的增加,語音合成技術已經成為人工智能領域的重要分支,并展現出巨大的市場潛力。6.2.3語音合成早期主要采用機械模擬的方式,通過模擬人的發音器官來產生語音。這種方法合成的語音質量非常低,音色單調,且不自然。01拼接合成是從預先錄制的語音庫中選取合適的語音片段,拼接成所需的語音。這種方法合成的語音質量較高,自然度較好,但需要大量的語音數據來構建語音庫。03參數合成通過對語音信號進行分析,提取出一系列參數,如基頻、共振峰等,然后利用這些參數來合成語音。這種方法合成的語音質量有了一定的提高,但仍然存在音色不自然、韻律不豐富等問題。02基于深度學習的語音合成系統能夠自動學習語音的特征和規律,合成出更加自然流暢、富有表現力的語音。046.2.3語音合成6.2.3語音合成確定每個詞語的詞性,如名詞、動詞、形容詞等。詞性標注可以為后續的韻律預測提供重要依據,不同詞性的詞語在發音時可能會有不同的重音和語調。預測文本的韻律特征,包括重音、語調、節奏等。韻律是使合成語音更加自然流暢的關鍵因素,通過分析文本的語法結構、語義信息以及上下文關系等,可以較為準確地預測出合適的韻律特征。對輸入的文本進行清理和規范化操作,如去除特殊字符、亂碼等,確保文本的規范性和準確性;將數字轉換為對應的文字表達,將縮寫擴展為完整形式等。將文本分割成一個個獨立的詞語,以便后續進行更精細的處理。這一步對于準確理解文本的語義和韻律至關重要。(1)文本預處理(2)分詞(3)詞性標注(4)韻律預測6.2.3語音合成(1)模型選擇與構建根據實際需求選擇合適的聲學模型架構,如基于深度學習的循環神經網絡(RNN)、長短時記憶網絡(LSTM)、卷積神經網絡(CNN)等,或者是傳統的參數合成模型。然后利用大量的語音數據對模型進行訓練,使其能夠學習到語音的特征和規律。將經過文本分析得到的語言學特征輸入聲學模型,模型會輸出相應的聲學特征參數,如梅爾頻率倒譜系數(MFCC)、線性預測編碼(LinearPredictiveCoding,LPC)等。這些聲學特征參數能夠描述語音的頻譜特性和動態變化,為后續的語音合成提供基礎。(2)特征提取與轉換6.2.3語音合成聲碼器選擇選擇合適的聲碼器來將聲學特征參數轉換為語音信號。傳統的聲碼器有LPC聲碼器、MFCC聲碼器等,近年來基于深度學習的聲碼器如WaveNet、MelGAN(MelGenerativeAdversarialNetwork,梅爾生成對抗網絡)等也得到了廣泛應用。語音合成聲碼器根據輸入的聲學特征參數,合成出連續的語音信號。不同的聲碼器在合成語音的質量、自然度和實時性等方面可能會有所不同。01026.2.3語音合成對語音信號的過渡部分進行平滑處理,避免出現突兀的變化,使合成語音更加自然流暢。平滑處理根據實際需求對合成語音的韻律進行微調,使其更加符合預期的效果。例如,可以調整重音的強度、語調的高低等。韻律調整對合成的語音信號進行濾波處理,去除噪聲和不必要的頻率成分,提高語音的清晰度和可懂度。可以采用信號增強技術,如自適應濾波、譜減法等,進一步提升語音的質量。濾波與增強6.3智能語音處理常見應用6.3.1語音識別應用6.3.3其他語音拓展應用6.3.2語音合成應用6.3.1語音識別應用

短語音識別

語音自訓練平臺

實時語音識別

音頻文件轉寫百度AI開放平臺的語音識別服務6.3.1語音識別應用技術領先識別準確:近場中文普通話識別率能達到98%。01多語種和多方言識別:支持多種語言和方言的識別。02深度語義解析:提供超過50個領域的語義理解能力,包括天氣、交通、娛樂等常見場景。036.3.1語音識別應用中文標點智能斷句:能夠智能地根據語音內容理解和停頓來添加合適的標點符號,更加貼近人類自然語言的表達習慣。04數字格式智能轉換:能夠自動識別并轉換語音中的數字序列、小數、時間、分數和基礎運算符等。05自助訓練專屬模型:允許上傳特定領域的詞匯文本,無須編寫代碼即可完成模型訓練。為用戶提供了高度的靈活性和定制化能力,以滿足其獨特的業務需求。066.3.1語音識別應用(1)語音輸入01語音輸入的核心優勢在于其便捷性和高效性。它能夠準確識別多種語言、口音及方言,并通過自動糾錯和斷句添加標點等功能,確保轉換后的文字準確無誤,大大提高了輸入效率。(2)語音搜索02在特定情境下，用戶只需簡單說出搜索內容,即可快速獲取所需信息,無須分心操作屏幕,從而提高了安全性和搜索效率。隨著車載系統的智能化發展,語音搜索已成為現代汽車不可或缺的功能之一。(3)語音指令03語音指令的應用范圍極為廣泛,從智能家居到車載系統,再到各種智能設備,都可以通過語音指令實現便捷控制。用戶只需發出簡單的指令,即可輕松完成設備操作,如調整空調溫度、播放音樂、導航規劃等,極大地提升了生活的便捷性和智能化水平。6.3.1語音識別應用(4)社交聊天04在社交聊天中,語音輸入不僅提高了消息發送的速度,還為用戶提供了更多的交流方式。當用戶在公共場合或不方便播放語音時,語音轉文字功能讓他們能夠輕松查看消息內容。同時,這一功能也方便了聽力障礙用戶參與社交活動,促進了信息的無障礙交流。(5)游戲娛樂05在游戲領域,語音輸入為玩家提供了一種全新的交流方式。玩家可以在專注于游戲操作的同時,通過語音聊天與隊友實時溝通戰術和戰況。語音轉文字功能則進一步提升了交流的便利性,讓玩家即使在不便聽語音的情況下也能及時獲取關鍵信息。(6)人機對話06高效的語音識別API是實現人機對話流暢自然的關鍵。在聊天機器人、故事機等場景中,通過模擬人類語音交流的方式,為用戶提供更加自然、親切的交互體驗。這種交互方式不僅提高了用戶滿意度,還促進了人工智能技術的普及和應用。6.3.1語音識別應用（7）字幕生成07語音識別技術可用于字幕生成。在直播時主播的實時語音可以被轉寫為文字，在大型會議或演講中，嘉賓的講話可以實時轉寫為字幕，視頻中的音頻可以自動轉換為文字，并與視頻同步顯示。（8）會議記錄與會議訪談轉寫08在會議中，每個發言人的語音可以實時轉寫為文字，快速生成會議記錄，提高記錄的效率和準確性。長時間的會議或訪談錄音可以批量轉寫為文字，通過靜音識別技術自動切分有語音的部分，提高轉寫的效率。（9）音頻內容分析09通過將大量對話錄音識別為文字，可以對內容進行持續分析和監控，及時發現潛在的風險和違規內容。通過識別課堂錄音文件并將其轉換為文字，進行教學內容的記錄和分析，還可以還原課堂場景，幫助校方和專家開展教學質量的評估。6.3.2語音合成應用訂單播報可應用于打車軟件、餐飲叫號、排隊軟件等場景,通過語音合成進行訂單播報,讓用戶便捷獲得通知信息。資訊播報提供專為新聞資訊播報場景打造的特色音庫,讓手機、音箱等設備化身專業主播,隨時隨地為用戶播報新鮮資訊。智能硬件可集成到兒童故事機、智能機器人、平板設備等智能硬件設備,使用戶與設備的交互更自然、更親切。6.3.2語音合成應用2．在線與離線的概念在語音合成過程中，根據是否需要網絡連接，可以分為在線語音合成和離線語音合成兩種模式。（1）在線語音合成需要網絡連接。在線語音合成依賴于云服務器或遠程服務器的計算能力，需要實時通過網絡發送文本數據到服務器，并在服務器端完成語音合成后，將合成的語音流傳輸回用戶設備進行播放。其優點是可以實時合成語音，適用于需要即時響應的應用場景。而且通常能夠提供更高質量的語音輸出，因為服務器端可以運行更復雜的算法和更大的語音數據庫。（2）離線語音合成無須網絡連接。離線語音合成是在用戶設備上完成所有的語音合成過程，不需要網絡支持。其優點是在沒有網絡或網絡不穩定的環境中也能使用，提高了應用的可用性和獨立性。而缺點也較明顯，如通常不如在線語音合成的實時性高，因為所有的計算都在本地設備上進行；需要預先下載語音庫和合成引擎到本地設備，可能會占用較多的存儲空間。6.3.3其他語音拓展應用實時語音翻譯與人工智能同傳1語音評測2聲紋識別31．實時語音翻譯與人工智能同傳在跨國會議或國際論壇上,實時語音翻譯可以幫助不同語言背景的與會者理解發言內容,實現無障礙溝通。國際會議在進行跨國商務談判時,實時語音翻譯可以協助雙方快速理解對方的商業意圖,促進談判的順利進行。商務談判在多語言教學環境中,實時語音翻譯可以幫助教師和學生跨越語言障礙,提高教學效果。教育培訓導游或旅游咨詢服務可以使用實時語音翻譯,為外國游客提供即時翻譯服務,增強旅游體驗。旅游服務1．實時語音翻譯與人工智能同傳客戶服務跨國企業的客服中心可以使用實時語音翻譯,為不同語言的用戶提供支持,提升客戶滿意度。個人交流應急通信媒體傳播跨境電商在跨境電商平臺,實時語音翻譯可以幫助商家與消費者進行溝通,促進交易完成。在跨國交友或家庭交流中,實時語音翻譯可以幫助人們跨越語言障礙,增進相互了解。在緊急情況下,如救援行動或突發事件,實時語音翻譯可以幫助救援人員和受害者進行有效溝通。在新聞發布、直播節目等媒體活動中,實時語音翻譯可以實時將內容翻譯成多種語言,擴大傳播范圍。2．語音評測發音準確性評測:比較用戶的發音與標準發音之間的差異,評估發音的準確性。可以識別并指出特定的發音錯誤。01音節和單詞評測:評估用戶發音的每個音節是否正確,以及整個單詞的發音是否準確。提供關于音節重音、連讀、省略等語音特征的反饋。02語調評測:分析語音的音高變化,評估語調是否自然,是否符合特定語境的要求。對于學習外語的人來說,語調的正確性對于交流非常重要。032．語音評測語速評測:測量用戶說話的速度,并與標準語速進行比較。提供關于說話過快或過慢的反饋。04流暢度評測:評估用戶說話的連貫性和流暢性,包括停頓的位置和持續時間。幫助用戶改善說話時的節奏和流暢度。05音量和清晰度評測:評估語音的音量是否適中,是否清晰可懂。對于公眾演講或口試等場合,音量和清晰度是評價的重要指標。062．語音評測學生可以通過這些平臺練習發音,并獲得即時反饋。(1)在線語言學習平臺教師可以使用語音評測工具來輔助語言教學,提高學生的發音水平。(2)教育機構通過語音評測來提高語音識別系統的準確率。(3)語音識別系統訓練:如播音員、演員等專業人士可以使用語音評測工具來提高自己的語音技能。(4)專業語音訓練語音評測技術主要包括以下應用場景。3．聲紋識別聲紋識別，也稱為說話人識別，是生物識別技術的一種，主要通過提取說話人的聲音特征來自動核驗其身份。每個人的聲音都有其獨有的特征，這些特征包括音調、音色、發音速度、口音、語調等，這些特征組合在一起形成了所謂的“聲紋”。聲紋識別已廣泛應用于身