人工智能在语音识别中的应用

摘要：在语音识别这一领域，人工智能起到了至关重要的作用。它通过数据的预处理、特征的提取，达到了对语音信号进行高效识别和合成的目的。深度学习的技术，尤其是卷积神经网络（CNN） 和循环神经网络（RNN） ，在语音识别领域表现出了卓越的性能。与此同时，像支持向量机（SVM） 这样的机器学习技术以及决策树在语音识别领域也发挥了关键作用。通过应用自然语言处理技术，语音识别的准确度和对上下文的理解能力得到了进一步地增强。

关键词：语音识别；深度学习；自然语言处理；人工智能

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）17-0046-03 开放科学（资源服务）标识码（OSID） ：

0 引言

在人工智能技术高速发展的今天，语音识别已经成为智能交互中的一个重要环节。通过高级数据处理与机器学习算法，系统能听懂并产生语音，这大大提高了人机交互的自然性与效率。本论文将讨论人工智能在语音识别方面的运用，并展现语音识别技术目前在各方面的应用状况以及将来的潜力。

1 人工智能在语音识别中的应用方法

1.1 数据预处理与特征提取

在数据预处理及特征提取环节中，该流程是语音识别系统建立的基础，影响着后续模型训练结果及效率。数据预处理旨在对输入语音数据进行清洗与标准化，以保证数据质量。具体步骤包括消除背景噪声、标准化音量及时长，以及对语音样本进行切分。特征提取的过程主要是从已经处理过的语音数据中筛选出有助于识别的关键特征，例如频率、节奏和音高等。这些特征能够代表语音的独特属性，为接下来的模型训练提供有效的输入[1]。现阶段，技术人员需要对数据进行准确处理，确保特征能够全面有效地表达语音信息，从而为语音识别系统准确可靠奠定坚实的基础。

1.2 语音识别与合成技术

就语音识别及合成技术而言，它使得计算机能够听懂并转录人的声音，同时把口语转换为文本数据。这一技术在多种语音互动系统中有着广泛的应用，包括但不限于智能助手、自动生成字幕以及语音控制系统等。语音合成技术，则是相反的过程，它允许计算机产生类似人类的语音，通常用于阅读文本内容或在语音回复中。这些技术不仅要求识别与合成能力要高，而且要求能应对多种语言、口音及说话方式灵活多变。为此，语音识别和合成系统经常需要综合运用多种AI技术，如自然语言处理（NLP） 和机器学习，以达到更自然、更准确的交互体验。

2 人工智能技术在语音识别中的应用

2.1 深度学习在语音识别中的应用

2.1.1 神经网络基础

神经网络是深度学习中最核心的部分，它模拟人脑对信息进行加工。通过多个节点及层次结构对复杂数据模式进行处理，神经网络表现出了较强的语音识别能力。这一能力使神经网络能从原始音频信号中学习到语音上的细微差异及复杂规律，达到高精确识别的目的。在语音识别的应用方面，可以通过对基于神经网络模型的训练，实现对不同说话人语音的识别和语音到文本的高效转化[2]。这一技术进步使语音助手及自动产生字幕系统更加高效准确。比如在语音助手方面，深度学习的运用使语音指令能够精准地识别并执行，从而给用户带来更加方便、更加智能的交互体验。对神经网络进行学习与优化可以持续提升语音识别系统的性能与准确度。这一技术的发展在提升用户体验的同时，也促使语音识别技术被广泛地应用于各领域，包括智能家居、医疗保健以及自动驾驶。

2.1.2 卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络作为深度学习技术的一部分，在语音识别这一领域展示了令人瞩目的巨大潜能。通过对人的视觉感知机制的仿真，实现了CNN对数据关键特征的有效提取。在进行语音识别的任务时，CNN会将语音信号转化为与图像相似的频谱图，这样就可以准确地识别这些“图像”中的模式，例如语音的节奏、强度和音调。该方法尤其适合于语音信号需提取复杂特征的场景，如嘈杂环境中明确语音指令识别。通过使用CNN，语音识别系统的鲁棒性以及准确度在真实环境下都有了明显的提高。CNN成功运用于语音识别，不但扩展了它在人工智能领域内的应用领域，而且为语音技术发展提供了一种全新可能。这一基于卷积神经网络的技术不仅增强了语音识别系统处理复杂语音信号的能力，同时也为语音识别技术的进一步发展开辟了新的方向和机会。如表1所示。

2.1.3 循环神经网络（RNN）

在语音识别领域，循环神经网络起到了不可或缺的作用，其独有的“记忆”功能让该网络有能力处理连续的数据序列，这对于语音的准确识别是非常关键的。语音作为一种标准的时间序列数据，它所包含的信息不仅局限于单一的音素，更重要的是这些音素是如何随着时间的推移而发生变化和组合的。RNN有助于模型对语速、语调以及其他语音特征进行深入了解，以捕获时间动态变化来促进语音识别自然度与准确性[3]。RNN在语音识别领域的卓越表现，归功于其能够存储先前处理过的数据，并将这些数据整合到接下来的输出中。这一能力使网络更适应于长序列数据的处理，特别是对语音这类时间依赖性很强的信息。利用RNN可以使语音识别系统较好地捕获语音信号的语境信息，提高了识别精度与连贯性。在语音识别实际工作中，使用RNN给系统带来更深的认识与分析。通过使用RNN记忆的特点，该系统可以对语音信号的上下文有较好的了解，进而对说话人意图有较为精确地识别与理解，如表2所示。

2.2 机器学习在语音识别中的应用

2.2.1 支持向量机（SVM）

支持向量机（SVM） 是一种基于监督学习的计算方法，其通过在高维数据空间中创建一个最佳的超平面，从而达到对不同类型数据进行最大间隔分类的目的。在语音识别的应用中，SVM能够处理语音信号的特征分类任务，例如区别各种语音指令和词汇。SVM 具有对小样本数据处理能力比较强和对高维数据有较好性能等优点。但面对海量语音数据，SVM性能受其计算复杂度限制，尤其在参数选择、核函数选择等方面，还需精心设计才能满足语音数据多样性、复杂性等特点。

2.2.2 决策树和随机森林

决策树和随机森林则从另一个角度提供了语音识别的机器学习解决方案。决策树以递归的方式选取最优特征和划分数据集，构造树形结构实现数据的分类。在语音识别方面，利用决策树能够快速地筛选出对识别结果有显著影响的语音特征以简化问题复杂度。以随机森林为决策树建立集成学习模型，构造多棵决策树，对其预测结果进行总结，提高了识别精度与鲁棒性。该方法特别适合处理含有海量特征，且需缓解过拟合风险高的语音数据集[4]。尽管决策树和随机森林在处理复杂语音模式时可能不如深度学习模型灵活，但它们在特定场景下仍然是有效的工具，特别是在需要解释模型决策过程和结果的时候。

2.3 自然语言处理技术在语音识别中的应用

2.3.1 语音识别中的上下文理解

语音识别上下文理解中自然语言处理技术起到了至关重要的作用。通过对语音输入语境信息进行分析，识别系统可以更加精确地了解用户意图及语义。该上下文理解既包含了对话上下文，也包含了用户个人化信息、历史交互记录以及其他多维度信息。比如，在用户不断地询问有关天气方面的话题后，系统就能根据前面谈话的内容了解用户查询的意图并且给出更准确的答案。该上下文感知能力显著提高语音识别系统交互质量，使机器对人类语言有更深入的理解与反应。

2.3.2 语音合成与自然语言处理

语音合成和自然语言处理相结合使语音识别技术得到进一步扩展。语音合成技术（Text-to-Speech，TTS） 能够将文本信息转换为流畅的自然语音，而NLP 技术在此过程中负责处理语言的生成和优化，确保合成语音的自然度和表达的准确性。利用先进的自然语言处理技术，现代TTS系统不仅可以模拟不同的语言风格和情感，还可以根据上下文调整语音的语调和节奏，使合成语音更接近于真实人类语言表达[5]。该技术的使用大幅提升了用户在智能助手和自动客服系统中的体验。

3 人工智能在语音识别中的实际应用案例

3.1 智能家居中的应用

智能家居系统中语音识别技术已成为联系用户与家居环境之间的一项关键技术。通过一个简单语音指令就能让人现在就能控制照明、调节室温和管理家庭安全系统。甚至还能预定一些日常事务，比如启动咖啡机或者设定洗衣机等。实现这一目标完全依赖于语音识别系统的强大功能，该系统具备解读和执行用户指令的能力，从而让日常家务活动变得更为简便和高效。语音助手例如亚马逊Alexa、谷歌助手和苹果Siri等已成为很多家庭的标准配置，这不仅仅是因为这些助手所带来的便利性是空前的，此外，它们还能根据用户的喜好和习惯来提供定制化的服务。在语音识别技术日益发展的今天，智能家居系统会越来越智能化，它不但可以完成简单的命令，而且可以完成比较复杂的工作，并为决策提供支持，让生活越来越舒适、越来越安全。

3.2 医疗健康领域的应用

在医疗健康领域中，语音识别技术的应用既可协助医生以语音命令的方式迅速准确记录病历，减轻文书工作量，又可在诊疗过程中提高效率及准确性。另外，语音交互技术在病人护理过程中的地位日益重要，尤其对行动不便或者视力有限的病人来说，语音识别技术能够帮助其更加方便地和医疗设备进行互动，例如，以语音命令的方式询问健康信息、控制床位调整、远程医生沟通。另外，在可穿戴设备、智能家居设备等的推广下，语音识别技术也有助于病人健康状况进行监控，对服药、复查等情况进行及时提醒，以达到更积极、更个性化的健康管理。

3.3 教育领域的应用

在教育领域中，语音识别技术逐渐成为辅助教学的重要手段。既有助于教师对课堂进行管理，比如用语音命令来控制演示文稿或者教学视频等，又能够给学习者带来更多交互、个性化的学习体验。比如语音识别技术在语言学习应用中能够通过及时反馈学习者的发音来辅助其提高语言技能。对具有阅读障碍等特殊需求的同学来说，语音识别技术能把文本变成语音，让学习内容变得更加容易被人接触、理解。随着人工智能技术的发展，语音识别还可以支持更加智能的教育应用，如智能助教，它们能够理解学生的问题并提供个性化的指导和反馈，从而推动学生主动学习，培养问题解决能力。

4 结束语

总之，人工智能应用于语音识别领域正在快速地改变着人们的工作与生活方式。通过深度学习与机器学习技术的结合，该系统可以对语音信息进行更为精准的理解与处理，从而达到更为自然与有效的互动。通过融合自然语言处理技术，语音识别的智能化程度得到了进一步的提升，从而使其能更深入地理解语境和用户的意图。伴随着科技的进步，语音识别在智能家居、医疗健康、教育等众多领域都会扮演更重要的角色，给用户提供更方便、更个性化的服务体验。今后，在科技日益成熟与革新的今天，语音识别也会得到更广泛的应用，对社会也会产生更深刻的意义。

参考文献：

[1] 罗冰丽.基于人工智能语音技术的小学英语课内外语音教学研究[J].教育信息技术，2023（S2）：55-58.

[2] 丁玲. 人工智能在节目制作中的应用[J]. 广播电视信息，2023，30（5）：104-107.

[3] 姜晓华.智能语音技术的法律规制研究[J].学术探索，2023（4）：67-72.

[4] 王涛.人工智能语音新闻的发展与应用[J].电视技术，2023，47（3）：164-166.

[5] 胡钊龙，李栅栅.语音识别技术在智能语音机器人中的应用[J].电子技术与软件工程，2021（13）：72-73.

【通联编辑：光文玲】