Распознавание речи

Распознавание речи — автоматический процесс преобразования речевого сигнала в цифровую информацию (например, текстовые данные). Обратной задачей является синтез речи- формирование речевого сигнала по печатному тексту.[1]

## История

Первое устройство для распознавания речи появилось в 1952 году, оно могло распознавать произнесённые человеком цифры. В 1962 году на ярмарке компьютерных технологий в Нью-Йорке было представлено устройство IBM Shoebox.

В 1963 году в США были презентованы разработанные инженерами корпорации *Sperry* миниатюрные распознающие устройства с волоконно-оптическим запоминающим устройством под названием «Септрон» (*Sceptron*, но произносится [ˈseptrɑːn] без «к»), выполняющие ту или иную последовательность действий на произнесённые человеком-оператором определённые фразы. «Септроны» годились для применения в сфере фиксированной (проводной) связи для автоматизации набора номеров голосом и автоматической записи надиктовываемого текста телетайпом, могли применяться в военной сфере (для голосового управления сложными образцами военной техники), авиации (для создания «умной авионики», реагирующей на команды пилота и членов экипажа), автоматизированных системах управления и др.. В 1983 году был презентован интерактивный комплекс «умной авионики» для ударных вертолётов «Апач», распознающий команды и запросы пилота, преобразующий их в сигналы управления на бортовое оборудование и односложно отвечающий ему голосом относительно возможности реализации поставленной им задачи.

Коммерческие программы по распознаванию речи появились в начале 90-х годов. Обычно их используют люди, которые из-за травмы руки не в состоянии набирать большое количество текста. Эти программы (например, Dragon NaturallySpeaking (англ.)рус., VoiceNavigator (англ.)рус.) переводят голос пользователя в текст, таким образом, разгружая его руки. Надёжность перевода у таких программ не очень высока, но с годами она постепенно улучшается.

Увеличение вычислительных мощностей мобильных устройств позволило и для них создать программы с функцией распознавания речи. Среди таких программ стоит отметить приложение Microsoft Voice Command, которое позволяет работать со многими приложениями при помощи голоса. Например, можно включить воспроизведение музыки в плеере или создать новый документ.

Все большую популярность применение распознавания речи находит в различных сферах бизнеса, например, врач в поликлинике может проговаривать диагнозы, которые тут же будут внесены в электронную карточку. Или другой пример. Наверняка каждый хоть раз в жизни мечтал с помощью голоса выключить свет или открыть окно. В последнее время в телефонных интерактивных приложениях все чаще стали использоваться системы автоматического распознавания и синтеза речи. В этом случае общение с голосовым порталом становится более естественным, так как выбор в нём может быть осуществлен не только с помощью тонового набора, но и с помощью голосовых команд. При этом системы распознавания являются независимыми от дикторов, то есть распознают голос любого человека.

Следующим шагом технологий распознавания речи можно считать развитие так называемых интерфейсов безмолвного доступа (*silent speech interfaces*, SSI). Эти системы обработки речи базируются на получении и обработке речевых сигналов на ранней стадии артикулирования. Данный этап развития распознавания речи вызван двумя существенными недостатками современных систем распознавания: чрезмерная чувствительность к шумам, а также необходимость четкой и ясной речи при обращении к системе распознавания. Подход, основанный на SSI, заключается в том, чтобы использовать новые сенсоры, не подверженные влиянию шумов в качестве дополнения к обработанным акустическим сигналам.

## Классификация систем распознавания речи

Системы распознавания речи классифицируются:

- по размеру словаря (ограниченный набор слов, словарь большого размера);
- по зависимости от диктора (дикторозависимые и дикторонезависимые системы);
- по типу речи (слитная или раздельная речь);
- по назначению (системы диктовки, командные системы);
- по используемому алгоритму (нейронные сети, скрытые Марковские модели, динамическое программирование);
- по типу структурной единицы (фразы, слова, фонемы, дифоны, аллофоны);
- по принципу выделения структурных единиц (распознавание по шаблону, выделение лексических элементов).

Для систем автоматического распознавания речи, помехозащищённость обеспечивается, прежде всего, использованием двух механизмов:

- Использование нескольких, параллельно работающих, способов выделения одних и тех же элементов речевого сигнала на базе анализа акустического сигнала;
- Параллельное независимое использование сегментного (фонемного) и целостного восприятия слов в потоке речи.

#### Методы и алгоритмы распознавания речи

«… очевидно, что алгоритмы обработки речевого сигнала в модели восприятия речи должны использовать ту же систему понятий и отношений, которой пользуется человек».
Сегодня системы распознавания речи строятся на основе [ кем?] форм распознавания

[. Методы и алгоритмы, которые использовались до сих пор, могут быть разделены на следующие большие классы распознавания речи на основе сравнения с эталоном.:

*неизвестный термин*]- Динамическое программирование — временные динамические алгоритмы (Dynamic Time Warping).

Контекстно-зависимая классификация. При её реализации из потока речи выделяются отдельные лексические элементы — фонемы и аллофоны, которые затем объединяются в слоги и морфемы.

- Методы дискриминантного анализа, основанные на Байесовской дискриминации (
*Bayesian discrimination*); - Скрытые Марковские модели (
*Hidden Markov Model*, см. Марковское свойство); - Нейронные сети (
*Neural networks*).

Алгоритм динамической трансформации временной шкалы используется для определения того, речевые сигналы представляют одну и ту же исходную произнесённую фразу.

### Архитектура систем распознавания

Одна из архитектур систем автоматической обработки речи, основанной на статистических данных, может быть следующей:

- Модуль шумоочистки и отделение полезного сигнала.
- Акустическая модель — позволяет оценить распознавание речевого сегмента с точки зрения схожести на звуковом уровне. Для каждого звука изначально строится сложная статистическая модель, которая описывает произнесение этого звука в речи.
- Языковая модель — позволяют определить наиболее вероятные последовательности слов. Сложность построения языковой модели во многом зависит от конкретного языка. Так, для английского языка, достаточно использовать статистические модели (так называемые N-граммы). Для высокофлективных языков (языков, в которых существует много форм одного и того же слова), к которым относится и русский, языковые модели, построенные только с использованием статистики, уже не дают такого эффекта — слишком много нужно данных, чтобы достоверно оценить статистические связи между словами. Поэтому применяют гибридные языковые модели, использующие правила русского языка, информацию о части речи и форме слова и классическую статистическую модель.
- Factored language model
[en] - Cache language model
[en] - Katz's back-off model
[en]

- Factored language model

- Декодер — программный компонент системы распознавания, который совмещает данные, получаемые в ходе распознавания от акустических и языковых моделей, и на основании их объединения, определяет наиболее вероятную последовательность слов, которая и является конечным результатом распознавания слитной речи.

Этапы распознавания:

- Обработка речи начинается с оценки качества речевого сигнала. На этом этапе определяется уровень помех и искажений.
- Результат оценки поступает в модуль акустической адаптации, который управляет модулем расчета параметров речи, необходимых для распознавания.
- В сигнале выделяются участки, содержащие речь, и происходит оценка параметров речи. Происходит выделение фонетических и просодических вероятностных характеристик для синтаксического, семантического и прагматического анализа. (Оценка информации о части речи, форме слова и статистические связи между словами.)
- Далее параметры речи поступают в основной блок системы распознавания — декодер. Это компонент, который сопоставляет входной речевой поток с информацией, хранящейся в акустических и языковых моделях, и определяет наиболее вероятную последовательность слов, которая и является конечным результатом распознавания.