Speech Recognition，初见语音识别——语音信号处理学习（二）

本文主要是介绍Speech Recognition，初见语音识别——语音信号处理学习（二），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

从学习（二）开始，开始观看《李宏毅深度学习人类语言处理国语课程(2020)》

国内观看地址：

Speech Recognition (Part 1)哔哩哔哩bilibili

语音模型：即将 sound 转为 text。

Text： a sequence of Token 长度：N，总种类数量：V

Sound： vectors sequence 长度：T，维度：d

一、Text Token

种类

Phoneme：即 a unit of sound，可以理解为发音的音标
Grapheme：即 smallest unit of a writting，比如【26个英文字母+空格+标点符号】
Word：即语言中的单词
Morpheme：即 smallest meaningful unit，比如英语单词的词根
Bytes：直接用字节表示一组Text，常见的诸如 UTF-8 编码

大家用的（大趋势）

最多的是grapheme，这种非常简单直接。

二、模型（Speech Recognition）功能

输出 word embeddings
模型中加入 Translation，输出识别后翻译的结果
模型中加入 Intent classification，输出语音的分类，理解对方意图
模型中加入 Slot filling，即输出一段语句的关键词，如时间、地点等

三、声音特征 Acoustic Feature

通常以 25ms 为窗口长度，将声音讯号转为一个向量（frame，也即帧），每次窗口移动 10ms，也就是说 1s →100 frames

frame 制作方法

sample points：当 声音采样率 在 16KHz 时，其在 25ms 内一共有 400个 sample points，直接将这400个数字拿过来当frame即可
39-dim MFCC：一共有39维
80-dim filter bank output：一共有80维

frame 制作过程

首先，Waveform（波形） 通过 DFT 变为 spectrogram（频谱），此时已经可以用于训练了

一个人说一句话，其 waveform 可以很不一样，但是 spectrogram 基本上会相似，甚至有人可以通过 spectrogram 来判断说话的内容

DFT（Discrete Fourier Transform）是将连续音频信号转换为离散频域表示的一项重要操作。DFT是一种数学变换，用于将时域信号（如音频波形）转换为频域表示。它是连续傅立叶变换（Continuous Fourier Transform，CFT）的离散版本，适用于离散时间序列。

DFT的主要目的是将时域信号分解成不同频率成分的振幅和相位信息。这对于分析音频信号中包含的各种频率分量非常有用。
然后，spectrogram 通过 filter bank（滤波器组） 变为一个个向量

滤波器组（filter bank）是由一组滤波器所组成的系统，用于对输入信号进行频率分析。在声学特征提取中，常用的滤波器组是梅尔滤波器组（Mel filter bank）。梅尔滤波器组是一种非线性的滤波器组，它的设计基于梅尔刻度（Mel scale），该刻度是一种根据人耳感知频率的特性而设计的心理声学刻度。
随后再取 log，再进行 DCT，最后生成 MFCC。

DCT代表离散余弦变换（Discrete Cosine Transform）。DCT是一种广泛使用的数学变换方法，常用于音频信号和图像处理领域。

在声学特征提取中，通常会使用梅尔滤波器组计算每个滤波器通道的能量，得到梅尔频谱系数（Mel-frequency cepstral coefficients，MFCCs）。然而，MFCCs包含了大量的频率信息，而且相邻帧之间往往高度相关，这可能导致冗余信息和过多的数据。

为了降低数据维度并捕捉主要信息，通常会将MFCCs序列通过DCT转化为倒谱系数（Cepstral coefficients）。倒谱系数不同于原始频谱系数，它们具有更好的特性和表示能力，适合语音和音频信号的建模和分析。

MFCC 其实为 MFCC系数，MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）是一种常用于音频信号处理和语音识别领域的声学特征提取方法。在声学特征提取中，MFCC用于将连续的音频信号划分成一帧一帧的小片段，并将每帧表示为一组系数，以便在后续的分析中使用。
总结