語音識別防偽技術(shù)的發(fā)展過程

其實在計算機發(fā)明之前，自動語音識別的設(shè)想就已經(jīng)被提上了議事日程，今天來了解一下語音識別防偽技術(shù)的發(fā)展過程。

早期的聲碼器可被視作語音識別及合成的雛形。最早的基于電子計算機的語音識別系統(tǒng)是由AT&T貝爾實驗室開發(fā)的Audrey語音識別系統(tǒng)，它能夠識別10個英文數(shù)字，其識別方法是跟蹤語音中的共振峰，可以達到98%的正確率。到1950年代末，倫敦學(xué)院的Denes已經(jīng)將語法概率加入語音識別中。

　　1960年代，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被引入了語音識別。這一時代的兩大突破是線性預(yù)測編碼， 及動態(tài)時間彎折技術(shù)。

　　語音識別防偽技術(shù)的一個重大突破是隱含馬爾科夫模型的應(yīng)用：從Baum提出相關(guān)數(shù)學(xué)推理，經(jīng)過Labiner等人的研究，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的李開復(fù)最終實現(xiàn)了第一個基于隱馬爾科夫模型的大詞匯量語音識別系統(tǒng)Sphinx。在此之后，可以說語音識別防偽技術(shù)的發(fā)展沒有脫離這個HMM框架。

　　實驗室語音識別研究的另一巨大突破產(chǎn)生于20世紀80年代末：人們終于在實驗室突破了大詞匯量、連續(xù)語音和非特定人這三大障礙，第一次把這三個特性都集成在一個系統(tǒng)中，一個比較典型的系統(tǒng)是卡耐基梅隆大學(xué)的Sphinx系統(tǒng)，它是第一個高性能的非特定人、大詞匯量連續(xù)語音識別系統(tǒng)。

　　在這一個時期，語音識別防偽技術(shù)的研究進一步走向深入，顯著特征是HMM模型和人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在語音識別中的成功應(yīng)用。HMM模型的廣泛應(yīng)用應(yīng)歸功于AT&TBell實驗室Rabiner等科學(xué)家的努力，他們把原本艱澀的HMM純數(shù)學(xué)模型工程化，從而為更多研究者了解和認識，從而使統(tǒng)計方法成為了語音識別防偽技術(shù)的主流。

20世紀90年代前期，許多著名的大公司如IBM、蘋果、AT&T和NTT都對語音識別系統(tǒng)的實用化研究投以巨資?，F(xiàn)如今已經(jīng)看到許多智能設(shè)備都具備語音識別功能，語音識別防偽技術(shù)的正確率也在技術(shù)的不斷發(fā)展和完善下逐步提高。

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