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      語音是人類交流的重要方式，但說話人的健康狀態(tài)（例如神經(jīng)疾病、癌癥、外傷等原因?qū)е碌穆曇粽系K）和周圍環(huán)境（噪音干擾、傳播介質(zhì)）往往會影響聲音的傳輸和識別。研究人員一直在改進(jìn)語音識別和交互技術(shù)以應(yīng)對微弱的聲源或嘈雜的環(huán)境。

傳統(tǒng)的硬件語音識別系統(tǒng)通過麥克風(fēng)陣列進(jìn)行收音，然后將原始聲音信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號傳輸?shù)接?jì)算機(jī)中處理。這樣做最大優(yōu)點(diǎn)就是成本低、體積小。對于傳統(tǒng)的硬件語音識別系統(tǒng)來說，主要面臨著兩個(gè)問題：首先是噪音環(huán)境下效果不佳；其次是語音識別效果受環(huán)境因素影響較大。為了解決上述問題，研究者們嘗試了很多種方法，主要有基于聲學(xué)模型和語音識別模型的兩大類。

聲學(xué)模型通常是用音素、語音單元等不同的聲學(xué)參數(shù)來表示不同的語音信息，其中包括對基音、頻率、時(shí)長和速度等特征的描述。

而隨著深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)，更多學(xué)者開始嘗試采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行語音識別。但是缺點(diǎn)也很明顯，深度學(xué)習(xí)算法在語音識別領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括以下幾個(gè)方面：

（1）語音增強(qiáng)：針對噪聲環(huán)境下的語音識別問題，通過端點(diǎn)檢測等技術(shù)提取到不同信噪比環(huán)境下的特征向量，然后將特征向量輸入到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練，最終得到一個(gè)比較好的降噪性能。

（2）語音識別：這里主要指針對特定語種進(jìn)行的實(shí)時(shí)文本語音識別問題，其原理是在網(wǎng)絡(luò)中構(gòu)建一個(gè)多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型，將輸入的音頻流分解為多個(gè)特征向量，然后利用這些特征向量和訓(xùn)練好的模型進(jìn)行訓(xùn)練并輸出一個(gè)更優(yōu)結(jié)果。

（3）語音檢索：其原理是將文本語音序列進(jìn)行分詞并分別與預(yù)設(shè)分類庫中的關(guān)鍵詞進(jìn)行匹配。