编辑导语：语音识别已经走进了大家的日常生活中，我们的手机、汽车、智能音箱均能对我们的语音进行识别。那么什么是语音识别呢？它又能应用于哪里？该如何对其进行测试与运营维护呢？本文作者为我们进行了详细地介绍。

现在人机语音交互已经成为我们日常生活的一部分，语音交互更自然，大大的提高了效率。上一篇文章我们聊了语音唤醒，这次我们继续聊聊语音交互的关键步骤之一——语音识别。

一、什么是语音识别

文字绝对算是人类最伟大的发明之一，正是因为有了文字，人类的文明成果才得以延续。

但是文字只是记录方式，人类一直都是依靠声音进行交流。所以人脑是可以直接处理音频信息的，就像你每次听到别人和你说话的时候，你就会很自然地理解，不用先把内容转变成文字再理解。

而机器目前只能做到先把音频转变成文字，再按照字面意思理解。

微信或者输入法的语音转文字相信大家都用过，这就是语音识别的典型应用，就是把我们说的音频转换成文字内容。

语音识别技术（Automatic Speech Recognition）是一种将人的语音转换为文本的技术。

概念理解起来很简单，但整个过程还是非常复杂的。正是由于复杂，对算力的消耗比较大，一般我们都将语音识别模型放在云端去处理。

这也就是我们常见的，不联网无法使用的原因，当然也有在本地识别的案列，像输入法就有本地语音识别的包。

二、语音识别的应用

语音识别的应用非常广泛，常见的有语音交互、语音输入。随着技术的逐渐成熟和5G的普及，未来的应用范围只会更大。

语音识别技术的应用往往按照应用场景进行划分，会有私人场景、车载场景、儿童场景、家庭场景等，不同场景的产品形态会有所不同，但是底层的技术都是一样的。

1. 私人场景

私人场景常见的是手机助手、语音输入法等，主要依赖于我们常用的设备—手机。

如果你的手机内置手机助手，你可以方便快捷的实现设定闹钟，打开应用等，大大的提高了效率。语音输入法也有非常明显的优势，相较于键盘输入，提高了输入的效率，每分钟可以输入300字左右。

2. 车载场景

车载场景的语音助手是未来的趋势，现在国产电动车基本上都有语音助手，可以高效的实现对车内一些设施的控制，比如调低座椅、打开空调、播放音乐等。

开车是需要高度集中注意力的事情，眼睛和手会被占用，这个时候使用语音交互往往会有更好的效果。

3. 儿童场景

语音识别在儿童场景的应用也很多，因为儿童对于新鲜事物的接受能力很高，能够接受现在技术的不成熟。常见的儿童学习软件中的跟读功能，识别孩子发音是否准确，这就应用的是语音识别能力。

还有一些可以语音交互的玩具，也有ASR识别的部分。

4. 家庭场景

家庭场景最常见的就是智能音箱和智能电视了，我们通过智能音箱，可以语音控制家里面的所有电器的开关和状态；通过语音控制电视切换节目，搜索我们想要观看的内容。

三、语音识别详解

整个从语音识别的过程，先从本地获取音频，然后传到云端，最后识别出文本，就是一个声学信号转换成文本信息的过程。整个识别的过程如下图：

1. VAD技术

在开始语音识别之前，有时需要把首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成干扰，这个切除静音的炒作一般称为VAD。

这个步骤一般是在本地完成的，这部分需要用到信号处理的一些技术。

VAD（Voice Activity Detection）：也叫语音激活检测，或者静音抑制。其目的是检测当前语音信号中是否包含话音信号存在，即对输入信号进行判断，将话音信号与各种背景噪声信号区分出来，分别对两种信号采用不同的处理方法。

算法方面，VAD算法主要用了2-3个模型来对语音建模，并且分成噪声类、语音类还有静音类。目前大多数还是基于信噪比的算法，也有一些基于深度学习（DNN）的模型。

一般在产品设计的时候，会固定一个VAD截断的时间，但面对不同的应用场景，可能会要求这个时间是可以自定义的，主要是用来控制多长时间没有声音进行截断。

比如小孩子说话会比较慢，常常会留尾音，那么我们就需要针对儿童场景，设置比较长的VAD截断时间；而成人就可以相对短一点，一般会设置在400ms-1000ms之间。

2. 本地上传（压缩）

人的声音信息首先要经过麦克风整列收集和处理，然后再把处理好的音频文件传到云端，整个语音识别模型才开始工作。

这里的上传并不是直接把收音到的音频丢到云端，而是要进行压缩的，主要考虑到音频太小，网络等问题，会影响整体的响应速度。从本地到云端是一个压缩➡上传➡解压的过程，数据才能够到达云端。

整个上传的过程也是实时的，是以数据流的形式进行上传，每隔一段时间上传一个包。

你可以理解为每说一个字，就要上传一次，这也就对应着我们常常看到的一个字一个字的往屏幕上蹦的效果。一般一句“明天天气怎么样？”，会上传大约30多个包到云端。

一般考虑我们大部分设备使用的都是Wi-Fi和4G网络，每次上传的包的大小在128个字节的大小，整个响应还是非常及时的。

3. 信号处理

这里的信号处理一般指的是降噪，有些麦克风阵列本身的降噪算法受限于前端硬件的限制，会把一部分降噪的工作放在云端。

像专门提供云端语音识别能力的公司，比如科大讯飞、谷歌，自己的语音识别模型都是有降噪能力的，因为你不知道前端的麦克风阵列到底是什么情况。

除了降噪以外可能还涉及到数据格式的归一化等，当然有些模型可能不需要这些步骤，比如自研的语音识别模型，只给自己的机器用，那么我解压完了就是我想要的格式。

4. 特征提取

特征提取是语音识别关键的一步，解压完音频文件后，就要先进行特征提取，提取出来的特征作为参数，为模型计算做准备。简单理解就是语音信息的数字化，然后再通过后面的模型对这些数字化信息进行计算。

特征提取首先要做的是采样，前面我们说过音频信息是以数据流的形式存在，是连续不断的，对连续时间进行离散化处理的过程就是采样率，单位是Hz。

可以理解为从一条连续的曲线上面取点，取的点越密集，越能还原这条曲线的波动趋势，采样率也就越高。理论上越高越好，但是一般10kHz以下就够用了，所以大部分都会采取16kHz的采样率。

具体提取那些特征，这要看模型要识别那些内容，一般只是语音转文字的话，主要是提取音素；但是想要识别语音中的情绪，可能就需要提取响度、音高等参数。

最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC），是在Mel标度频率域提取出来的倒谱参数，Mel标度描述了人耳频率的非线性特性。

5. 声学模型（AM）

声学模型将声学和发音学的知识进行整合，以特征提取模块提取的特征为输入，计算音频对应音素之间的概率。简单理解就是把从声音中提取出来的特征，通过声学模型，计算出相应的音素。

声学模型目前的主流算法是混合高斯模型+隐马尔可夫模型（GMM-HMM），HMM模型对时序信息进行建模，在给定HMM的一个状态后，GMM对属于该状态的语音特征向量的概率分布进行建模。

现在也有基于深度学习的模型，在大数据的情况下，效果要好于GMM-HMM。

声学模型就是把声音转成音素，有点像把声音转成拼音的感觉，所以优化声学模型需要音频数据。

6. 语言模型（LM）

语言模型是将语法和字词的知识进行整合，计算文字在这句话下出现的概率。一般自然语言的统计单位是句子，所以也可以看做句子的概率模型。简单理解就是给你几个字词，然后计算这几个字词组成句子的概率。

语言模型中，基于统计学的有n-gram 语言模型，目前大部分公司用的也是该模型。

还有基于深度学习的语言模型，语言模型就是根据一些可能的词（词典给的），然后计算出那些词组合成一句话的概率比较高，所以优化语言模型需要的是文本数据。

7. 词典

词典就是发音字典的意思，中文中就是拼音与汉字的对应，英文中就是音标与单词的对应。

其目的是根据声学模型识别出来的音素，来找到对应的汉字（词）或者单词，用来在声学模型和语言模型建立桥梁，将两者联系起来——简单理解词典是连接声学模型和语言模型的月老。

词典不涉及什么算法，一般的词典都是大而全的，尽可能地覆盖我们所有地字。词典这个命名很形象，就像一本“新华字典”，给声学模型计算出来的拼音配上所有可能的汉字。

整个这一套组成了一个完整的语音识别模型，其中声学模型和语言模型是整个语音识别的核心，各家识别效果的差异也是这两块内容的不同导致的。

一般我们更新的热词，更新的都是语言模型中的内容，后面会详细阐述。

四、语音识别相关内容

语音识别除了把语音转换成文本以外，还有一些其他用处，这里也简单提一下。

1. 方言识别/外语识别

这里把方言和外语一起讨论，是因为训练一个方言的语音识别模型，和训练一个外语的模型差不多，毕竟有些方言听起来感觉和外语一样。

所以方言和外语识别，就需要重新训练的语音识别模型，才能达到一个基本可用的状态。

这里就会遇到两个问题：

1. 从零开始训练一个声学模型需要大量的人工标注数据，成本高，时间长，对于一些数据量有限的小语种，就更是难上加难。所以选择新语种（方言）的时候要考虑投入产出，是否可以介入第三方的先使用，顺便积累数据；
2. 除了单独的外语（方言）识别之外，还有混合语言的语音识别需求，比如在香港，英文词汇经常会插入中文短语中。如果把每种语言的语言模型分开构建，会阻碍识别的平滑程度，很难实现混合识别。

2. 语种识别（LID）

语种识别（LID）是用来自动区分不同语言的能力，将识别结果反馈给相应语种的语音识别模型，从而实现自动化的多语言交互体验。简单理解就是计算机知道你现在说的是中文，它就用中文回复你，如果你用英文和计算机说话，计算机就用英文回复你。

语种识别主要分三个过程：首先根据语音信号进行特征提取；然后进行语种模型的构建；最后是对测试语音进行语种判决。

算法层面目前分为两类：一类是基于传统的语种识别，一种是基于神经网络的语种识别。

传统的语种识别包括基于HMM的语种识别、基于音素器的语种识别、基于底层声学特征的语种识别等。神经网络的语种识别主要基于融合深度瓶颈特征的DNN语种识别，深度神经网络中，有的隐层的单元数目被人为地调小，这种隐层被称为瓶颈层。

目前基于传统的语种识别，在复杂语种之间的识别率，只有80%左右；而基于深度学习的语种识别，理论上效果会更好。当然这和语种的多样性强相关，比如两种语言的语种识别，和十八种语言的语种识别，之间的难度是巨大的。

3. 声纹识别（VPR）

声纹识别也叫做说话人识别，是生物识别技术的一种，通过声音判别说话人身份的技术。其实和人脸识别的应用有些相似，都是根据特征来判断说话人身份的，只是一个是通过声音，一个是通过人脸。

声纹识别的原理是借助不同人的声音，在语谱图中共振峰的分布情况不同这一特征，去对比两个人的声音，在相同音素上的发声来判断是否为同一个人。

主要是借助的特征有：音域特征、嗓音纯度特征、共鸣方式特征等，而对比的模型有高斯混合模型（GMM）、深度神经网络（DNN）等。

注：

• 共振峰：共振峰是指在声音的频谱中能量相对集中的一些区域，共振峰不但是音质的决定因素，而且反映了声道（共振腔）的物理特征。提取语音共振峰的方法比较多，常用的方法有倒谱法、LPC（线性预测编码）谱估计法、LPC倒谱法等。
• 语谱图：语谱图是频谱分析视图，如果针对语音数据的话，叫语谱图。语谱图的横坐标是时间，纵坐标是频率，坐标点值为语音数据能量。由于是采用二维平面表达三维信息，所以能量值的大小是通过颜色来表示的，颜色深，表示该点的语音能量越强。

声音识别也会有1to1、1toN、Nto1三种模式：

1. 1to1：是判断当前发声和预存的一个声纹是否一致，有点像苹果手机的人脸解锁，判断当前人脸和手机录的人脸是否一致；
2. 1toN：是判断当前发声和预存的多个声纹中的哪一个一致，有点像指纹识别，判断当前的指纹和手机里面录入的五个指纹中的哪一个一致；
3. Nto1：就比较难了，同时有多个声源一起发声，判断其中那个声音和预存的声音一致，简单理解就是所有人在一起拍照，然后可以精确的找到其中某一个人。当然也有NtoN，逻辑就是所有人一起拍照，每个人都能认出来。

除了以上的分类，声纹识别还会区分为：

1. 固定口令识别，就是给定你文字，你照着念就行，常见于音箱付款的验证；
2. 随机口令识别，这个就比较厉害了，他不会限制你说什么，自动识别出你是谁。

声纹识别说到底就是身份识别，和我们常见的指纹识别、人脸识别、虹膜识别等都一样，都是提取特征，然后进行匹配。只是声纹的特征没有指纹等特征稳定，会受到外部条件的影响，所以没有其他的身份识别常见。

4. 情绪识别

目前情绪识别方式有很多，比如检测生理信号（呼吸、心率、肾上腺素等）、检测人脸肌肉变化、检测瞳孔扩张程度等。通过语音识别情绪也是一个维度，但是所能参考的信息有限，相较于前面谈到的方法，目前效果一般。

通过语音的情绪识别，首先要从语音信息中获取可以判断情绪的特征，然后根据这些特征再进行分类；这里主要借助的特征有：能量（energy）、音高（pitch）、梅尔频率倒谱系数（MFCC）等语音特征。

常用的分类模型有：高斯混合模型（GMM）、隐马尔可夫模型（HMM）长短时记忆模型（LSTM）等。

语音情绪识别一般会有两种方法：一种是依据情绪的不同表示方式进行分类，常见的有难过、生气、害怕、高兴等等，使用的是分类算法；还有一种是将情绪分为正面和负面两种，一般会使用回归算法。

具体使用以上哪种方法，要看实际应用情况。

如果需要根据不同的情绪，伴随不同的表情和语气进行回复，那么需要使用第一种的分类算法；如果只是作为一个参数进行识别，判断当前说话人是消极还是积极，那么第二种的回归算法就够了。

五、语音识别如何测试

由于语言文字的排列组合是无限多的，测试语音识别的效果要有大数据思维，就是基于统计学的测试方法，最好是可以多场景、多人实际测试，具体要看产品的使用场景和目标人群。

另外一般还要分为模型测试和实际测试，我们下面谈到的都是实际测试的指标。

1. 测试环境

人工智能产品由于底层逻辑是计算概率，天生就存在一定的不确定性，这份不确定性就是由外界条件的变化带来的，所以在测试语音识别效果的时候，一定要控制测试环境的条件。

往往受到以下条件影响：

1）环境噪音

最好可以在实际场景中进行测试，如果没有条件，可以模拟场景噪音，并且对噪音进行分级处理。

比如车载场景，我们需要分别测试30km/h、60km/h、90km/h、120km/h的识别效果，甚至需要加入车内有人说话和没人说话的情况，以及开关车窗的使用情况——这样才能反应真是的识别情况，暴露出产品的不足。

2）发音位置

发音位置同样需要根据场景去定义 ，比如车载场景：我们需要分别测试主驾驶位置、副驾驶位置、后排座位的识别效果，甚至面向不同方向的发音，都需要考虑到。

3）发音人（群体、语速、口音、响度）

发音人就是使用我们产品的用户，如果我们产品覆盖的用户群体足够广，我们需要考虑不同年龄段，不同地域的情况，比如你的车载语音要卖给香港人，就要考虑粤语的测试。

这里不可控的因素会比较多，有些可能遇到之后才能处理。

2. 测试数据

整个测试过程中，一般我们会先准备好要测试的数据（根据测试环境），当然测试数据越丰富，效果会越好。

首先需要准备场景相关的发音文本，一般需要准备100-10000条；其次就是在对应的测试环境制造相应的音频数据，需要在实际的麦克风阵列收音，这样可以最好的模拟实际体验；最后就是将音频和文字一一对应，给到相应的同学进行测试。

关于测试之前有过一些有趣的想法， 就是准备一些文本，然后利用TTS生成音频，再用ASR识别，测试识别的效果。这样是行不通的，根本没有实际模拟用户体验，机器的发音相对人来说太稳定了。

3. 词错率

词错率（WER）：也叫字错率，计算识别错误的字数占所有识别字数的比例，就是词错率，是语音识别领域的关键性评估指标。无论多识别，还是少识别，都是识别错误。

公式如下：

• Substitutions是替换数；
• Deletions是删除数；
• Insertions是插入次数；
• Total Words in Correct Transcript是单词数目。

这里需要注意的是，因为有插入词的存在，所以词错率可能会大于100%的，不过这种情况比较少见。

一般测试效果会受到测试集的影响，之前有大神整理过不同语料库，识别的词错率情况，数据比较老，仅供参考：

4. 句错率

句错率（SWR）：表示句子中如果有一个词识别错误，那么这个句子被认为识别错误，句子识别错误的个数占总句子个数的比例，就是句错率。

• # of sentences with at least one word error是句子识别错误的个数；
• total # of sentences是总句子的个数。

一般单纯测模型的话，主要以词错率为关键指标；用户体验方面的测试，则更多偏向于句错率。因为语音交互时，ASR把文本传给NLP，我们更关注这句话是否正确。

在实际体验中，句子识别错误的标准也会有所不同，有些场景可能需要识别的句子和用户说的句子完全一样才算正确，而有些场景可能语意相近就算正确，这取决于产品的定位，以及接下来的处理逻辑。

比如语音输入法，就需要完全一样才算正确，而一般闲聊的语音交互，可能不影响语意即可。

六、后期如何运营维护

在实际落地中，会频繁的出现ASR识别不对的问题，比如一些生僻词，阿拉伯数字的大小写，这个时候就需要通过后期运营来解决。

一句话或者一个词识别不对，可能存在多种原因；首先需要找到识别不对的原因，然后再利用现有工具进行解决。一般会分为以下几种问题：

1. VAD截断

这属于比较常见的问题，就是机器只识别了用户一部分的语音信息，另一部分没有拾到音。

这个和用户的语速有很大关系，如果用户说话比较慢的，机器就容易以为用户说完了，所以会产生这样的问题。

一般的解决方案分为两种：第一种是根据用户群体的平均语速，设置截断的时间，一般400ms差不多；第二种是根据一些可见的细节去提示用户，注意说话的语速。

2. 语言模型修改

这类问题感知最强，表面上看就是我说了一句话，机器给我识别成了一句不想相关的内容：这种问题一方面和用户想要识别的词相关，一方面和用户的发音有关，我们先不考虑用户的发音。

一般生僻词会遇到识别错误的问题，这主要是模型在训练的时候没有见过这类的内容，所以在识别的时候会比较吃力。遇到这种问题，解决方案是在语言模型里面加入这个词。

比如说：我想看魑魅魍魉，训练的时候没有“魑魅魍魉”这四个字，就很可能识别错误，我们只需要在语言模型中加入这个词就可以。一般工程师会把模型做成热更新的方式，方便我们操作。

有的虽然不是生僻字，但还是会出现竞合问题，竞合就是两个词发音非常像，会互相冲突。一般我们会把想要识别的这句话，都加到语言模型。

比如：带我去宜家商场，这句话里面的“宜家”可能是“一家”，两个词之间就会出现竞合。如果客户希望识别的是“宜家”，那我们就把 “带我去宜家商场”整句话都加入到语言模型之中。

3. 干预解决

还有一类识别错误的问题，基本上没有解决方法。

虽然我们上面说了在语言模型中加词，加句子，但实际操作的时候，你就会发现并不好用；有些词就算加在语言模型里面，还是会识别错误，这其实就是一个概率问题。

这个时候我们可以通过一些简单粗暴的方式解决。

我们一般会ASR模型识别完成之后，再加入一个干预的逻辑，有点像NLP的预处理。在这步我们会将识别错误的文本强行干预成预期的识别内容，然后再穿给NLP。

比如：我想要一个switch游戏机，而机器总是识别成“我想要一个思维词游戏机”，这个时候我们就可以通过干预来解决，让“思维词”=“switch”，这样识别模型给出的还是“我想要一个思维词游戏机”。

我们通过干预，给NLP的文本就是“我想要一个switch游戏机”。

七、未来展望

目前在理想环境下，ASR的识别效果已经非常好了，已经超越人类速记员了。但是在复杂场景下，识别效果还是非常大的进步空间，尤其鸡尾酒效应、竞合问题等。

1. 强降噪发展

面对复杂场景的语音识别，还是会存在问题，比如我们常说的鸡尾酒效应，目前仍然是语音识别的瓶颈。针对复杂场景的语音识别，未来可能需要端到端的深度学习模型，来解决常见的鸡尾酒效应。

2. 语音链路整合

大部分公司会把ASR和NLP分开来做研发，认为一个是解决声学问题，一个是解决语言问题。其实对用户来讲，体验是一个整体。

未来可以考虑两者的结合，通过NLP的回复、或者反馈，来动态调整语言模型，从而实现更准确的识别效果，避免竞合问题。

3. 多模态结合

未来有可能结合图像算法的能力，比如唇语识别、表情识别等能力，辅助提高ASR识别的准确率。比如唇语识别+语音识别，来解决复杂场景的，声音信息混乱的情况。

目前很多算法的能力都是一个一个的孤岛，需要产品经理把这些算法能力整合起来，从而作出更准确的判断。

八、总结

语音识别就是把声学信号转化成文本信息的一个过程，中间最核心的算法是声学模型和语言模型，其中声学模型负责找到对应的拼音，语言模型负责找到对应的句子。

后期运营我们一般会对语言模型进行调整，来解决识别过程中的badcase。

通过声音，我们可以做语种识别、声纹识别、情绪识别等，主要是借助声音的特征进行识别，其中常用的特征有能量（energy）、音高（pitch）、梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。

未来语音识别必将会和自然语言处理相结合，进一步提高目前的事变效果，对环境的依赖越来越小。

本文由 @我叫人人 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载

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