語音識別是以語音為研究對象語音識別模塊如何接入電話機器人，通過語音信號處理和模式識別讓機器自動識別和理解人類口述的語言。語音識別技術就是讓機器通過識別和理解過程把語 音信號轉變為相應的文本或命令的高技術。語音識別是一門涉及面很廣的交叉學科，它與聲學、語音學、語言學、信息理論、模式識別理論以及神經生物學等學科都 有非常密切的關系。語音識別技術正逐步成為計算機信息處理技術中的關鍵技術，語音技術的應用已經成為一個具有競爭性的新興高技術產業。
1語音識別的基本原理
語音識別系統本質上是一種模式識別系統，包括特征提取、模式匹配、參考模式庫等三個基本單元，它的基本結構如下圖所示語音識別模塊如何接入電話機器人：
未知語音經過話筒變換成電信號后加在識別系統的輸入端，首先經過預處理，再根據人的語音特點建立語音模型，對輸入的語音信號進行分析，并抽取所需的特 征，在此基礎上建立語音識別所需的模板。而計算機在識別過程中要根據語音識別的模型，將計算機中存放的語音模板與輸入的語音信號的特征進行比較，根據一定 的搜索和匹配策略，找出一系列最優的與輸入語音匹配的模板。然后根據此模板的定義，通過查表就可以給出計算機的識別結果。顯然，這種最優的結果與特征的選 擇、語音模型的好壞、模板是否準確都有直接的關系。
2語音識別的方法
目前具有代表性的語音識別方法主要有動態時間規整技術（DTW）、隱馬爾可夫模型（HMM）、矢量量化（VQ）、人工神經網絡（ANN）、支持向量機（SVM）等方法。
動態時間規整算法（Dynamic Time Warping，DTW）是在非特定人語音識別中一種簡單有效的方法，該算法基于動態規劃的思想，解決語音識別模塊如何接入電話機器人了發音長短不一的模板匹配問題，是語音識別技術中出 現較早、較常用的一種算法。在應用DTW算法進行語音識別時，就是將已經預處理和分幀過的語音測試信號和參考語音模板進行比較以獲取他們之間的相似度，按 照某種距離測度得出兩模板間的相似程度并選擇最佳路徑。
隱馬爾可夫模型（HMM）是語音信號處理中的一種統計模型，是由Markov鏈 演變來的，所以它是基于參數模型的統計識別方法。由于其模式庫是通過反復訓練形成的與訓練輸出信號吻合概率最大的最佳模型參數而不是預先儲存好的模式樣 本，且其識別過程中運用待識別語音序列與HMM參數之間的似然概率達到最大值所對應的最佳狀態序列作為識別輸出，因此是較理想的語音識別模型。
矢量量化（Vector Quantization）是一種重要的信號壓縮方法。與HMM相比，矢量量化主要適用于小詞匯量、孤立詞的語音識別中。其過程是將若干個語音信號波形或 特征參數的標量數據組成一個矢量在多維空間進行整體量化。把矢量空間分成若干個小區域，每個小區域尋找一個代表矢量，量化時落入小區域的矢量就用這個代表 矢量代替。矢量量化器的設計就是從大量信號樣本中訓練出好的碼書，從實際效果出發尋找到好的失真測度定義公式，設計出最佳的矢量量化系統，用最少的搜索和 計算失真的運算量實現最大可能的平均信噪比。
在實際的應用過程中，人們還研究了多種降低復雜度的方法，包括無記憶的矢量量化、有記憶的矢量量化和模糊矢量量化方法。
人工神經網絡（ANN）是20世紀80年代末期提出的一種新的語音識別方法。其本質上是一個自適應非線性動力學系統，模擬了人類神經活動的原理，具有自 適應性、并行性、魯棒性、容錯性和學習特性，其強大的分類能力和輸入—輸出映射能力在語音識別中都很有吸引力。其方法是模擬人腦思維機制的工程模型，它與 HMM正好相反，其分類決策能力和對不確定信息的描述能力得到舉世公認，但它對動態時間信號的描述能力尚不盡如人意，通常MLP分類器只能解決靜態模式分 類問題，并不涉及時間序列的處理。盡管學者們提出了許多含反饋的結構，但它們仍不足以刻畫諸如語音信號這種時間序列的動態特性。由于ANN不能很好地描述 語音信號的時間動態特性，所以常把ANN與傳統識別方法結合，分別利用各自優點來進行語音識別而克服HMM和ANN各自的缺點。近年來結合神經網絡和隱含 馬爾可夫模型的識別算法研究取得了顯著進展，其識別率已經接近隱含馬爾可夫模型的識別系統，進一步提高了語音識別的魯棒性和準確率。
支持向量機（Support vector machine）是應用統計學理論的一種新的學習機模型，采用結構風險最小化原理（Structural Risk Minimization，SRM），有效克服了傳統經驗風險最小化方法的缺點。兼顧訓練誤差和泛化能力，在解決小樣本、非線性及高維模式識別方面有許多 優越的性能，已經被廣泛地應用到模式識別領域。
3語音識別系統的分類
語音識別 系統可以根據對輸入語音的限制加以分類。如果從說話者與識別系統的相關性考慮，可以將識別系統分為三類語音識別模塊如何接入電話機器人：（1）特定人語音識別系統。僅考慮對于專人的話音 進行識別。（2）非特定人語音系統。識別的語音與人無關，通常要用大量不同人的語音數據庫對識別系統進行學習。（3）多人的識別系統。通常能識別一組人的 語音，或者成為特定組語音識別系統，該系統僅要求對要識別的那組人的語音進行訓練。
如果從說話的方式考慮，也可以將識別系統分為三類： （1）孤立詞語音識別系統。孤立詞識別系統要求輸入每個詞后要停頓。（2）連接詞語音識別系統。連接詞輸入系統要求對每個詞都清楚發音，一些連音現象開始 出現。（3）連續語音識別系統。連續語音輸入是自然流利的連續語音輸入，大量連音和變音會出現。
如果從識別系統的詞匯量大小考慮，也可 以將識別系統分為三類：（1）小詞匯量語音識別系統。通常包括幾十個詞的語音識別系統。（2）中等詞匯量的語音識別系統。通常包括幾百個詞到上千個詞的識 別系統。（3）大詞匯量語音識別系統。通常包括幾千到幾萬個詞的語音識別系統。隨著計算機與數字信號處理器運算能力以及識別系統精度的提高，識別系統根據 詞匯量大小進行分類也不斷進行變化。目前是中等詞匯量的識別系統，將來可能就是小詞匯量的語音識別系統。這些不同的限制也確定了語音識別系統的困難度。
4語音識別概述
語音識別技術，Automatic Speech Recognition，簡稱ASR，是一種讓機器聽懂人類語言的技術。語言是人類進行信息交流的最主要、最長用、最直接的方式。語音識別技術是實現人機對話的一項重大突破，在國外近年來發展十分迅速，其應用也逐步得到推廣。近幾年逐漸普及的IVR（自動電話應答）處理了不少簡單而又重復的咨詢工作，節省了不少人力，但這種按鍵式的語音自動應答卻讓客戶花費很多時間按指引來完成簡單的查詢，令用戶倍感不便。
語音識別無疑可以解決該方面的問題。語音識別系統的開發成功，充分發揮了計算機技術和網絡技術的優勢，采用先進的人機對話方式，擺脫電話按鍵的束縛，人們只要象平常一樣對著電話簡單的說出所需服務項目，即可輕松獲取自動系統提供的所需信息。
5語音識別應用
Nuance公司是自然語音接口軟件的佼佼者。使用自然語音接口軟件，人們可以通過電話方便安全地獲取信息、服務并進行交易。每天，千千萬萬的人通過撥打運行Nuance公司語音識別、語言理解和聲紋鑒別軟件的電話，進行出游預訂、股票交易、與其它通訊媒體、企業和互聯網系統進行交往等活動。 NUANCE的應用：美國航空、Bell Atlantic、Charles Schwab、家庭購物網絡、Lloyds TSB、Sears、UPS 。
NUANCE語音識別特點
（1）海量詞匯、獨立于講話者的健壯識別功能
Nuance系統能可靠地對多種語言進行大詞匯量的識別，并可提供識別結果的置信度。該系統對商業上使用的大量詞匯提供最準確的語音識別技術。利用Nuance系統開發的應用程序，在市場上具有最高的準確率。生產中的應用程序經測試，準確性超過96%。
（2）基于主機的客戶/服務機結構
Nuance系統基于開放式客戶/服務機結構，特別為大型應用程序所需的健壯性和可伸縮性而設計。呼叫者的講話由客戶端收集，而識別和鑒別處理的負載被平均分配到網絡上的多個分開的服務器上。
（3）N-Best處理
對于有些應用程序，可能需要識別引擎產生可能的識別結果集，而不是一個最好的結果。Nuance系統的N-best識別處理方法便有這個功能，它提供了可能的識別結果列表，并按可能性從高到低排列。
（4）語法概率
Nuance系統允許對呼叫者所講的特定詞語或短語的在語法中的概率進行指定。當被講的詞語或短語的概率可根據實際使用進行估計時，非常有用。對語法增加概率可提高識別的準確率和速度。
（5）降低噪音
當進來的呼叫包含穩定的背景噪音時，Nuance系統通過一種機制，使識別服務器更準確地進行識別。識別服務器將進來的話語進行增強，以有效地將語氣、嗡嗡聲、哼叫聲、噓噓聲等噪聲過濾。如果相當數量的電話均含有穩定的背景噪聲，比如在汽車上免提打電話時，這個機制效果較理想。
6.基于識別的應用
語音短信本身業務、公司電話簿、個人電話簿、智能點歌、股票查詢和交易、智能信息點播、列車時刻查詢
公司電話簿特點
?系統支持電話接入方式
用戶可通過電話修改個人密碼，個人上班電話和非上班電話
?系統支持WEB接入方式
? 系統管理員可修改所有信息
? 各公司管理員可增加，刪除，修改本公司的電話信息
7語音識別單元設計
目前，語音識別技術的發展十分迅速，按照識別對象的類型可以分為特定人和非特定人語音識別。特定人是指識別對象為專門的人，非特定人是指識別對象是針對大多數用戶，一般需要采集多個人的語音進行錄音和訓練，經過學習，從而達到較高的識別率。
本文采用的LD3320語音識別芯片是一顆基于非特定人語音識別技術的芯片。該芯片上集成了高精度的A/D 和D/A 接口，不再需要外接輔助的FLASH 和RAM，即可以實現語音識別、聲控、人機對話功能，提供了真正的單芯片語音識別解決方案。并且，識別的關鍵詞語列表是可以動態編輯的。其語音識別過程如 圖2所示。
語音識別單元采用ATmega168 作為MCU，負責控制LD3320完成所有和語音識別相關的工作，并將識別結果通過串口上傳至Arduino mega2560 控制器。對LD3320芯片的各種操作，都必須通過寄存器的操作來完成，寄存器讀寫操作有2種方式（標準并行方式和串行SPI方式）。在此采用并行方式， 將LD3320的數據端口與MCU的I/O口相連。其硬件連接圖如圖3所示。
語音識別流程采用中斷方式工作，其工作流程分為初始化、寫入關鍵詞、開始識別和響應中斷等。MCU的程序采用ARDUINO IDE編寫［5］，調試完成后通過串口進行燒錄，控制LD3320完成語音識別，并將識別結果上傳至Arduino mega2560控制器。其軟件流程如圖4所示。
8系統軟件設計
示教與回放系統的軟件設計包括測控計算機的軟件設計和各從設備Arduino mega260控制器的軟件設計。
測控計算機是整個系統的控制核心，其軟件采用C#進行編寫，在示教與回放系統中主要是對操作數據的記錄以便根據所記錄的數據對操作過程進行精確回放，需 要記錄的數據包括：各從設備操作人員的操作口令，操作動作，口令及動作時間，各操作對應的操作現象。為簡化記錄數據，事先編制好各事件代碼，記錄過程只記 錄代碼，大大提高程序效率。建立結構體如下：
在操作訓練過程中測控計算機每隔50 ms 對下位機進行控制及輪詢，并記錄反饋數據，在數據記錄時以50 ms 為一個單位。采用定時器對時間進行控制。在回放過程中首先比對當前時間和所記錄的時間，當所記錄的時間與當前時間吻合時測控計算機控制下位機執行該事件， 完成事件回放。
Arduino mega2560控制器負責接收測控計算機的控制指令并執行指令，讀取語音識別結果，對聲強數據采集和處理，控制語音合成單元進行語音合成等。Arduinomega2560 控制器采用串口中斷的方式進行命令接收。
只有正確接收到命令才會執行并回傳結果，若測控計算機在限定時間內未收到回傳結果則表明發生錯誤，測控計算機需重新發送。數據接收流程圖如圖8所示。
本文介紹了語音識別基本知識，同時利用智能語音芯片設計了某模擬訓練器的示教與回放系統，該系統不需要現在流行的虛擬現實技術的支持，僅在MCU 的控制下就可以運行。該系統也可以在小型的便攜式設備上實現，具有良好的應用前景。
