人工智能基础（Python实现）-课件 第6章 智能语音处理与应用

第6章智能语音处理与应用授课教师：李老师我们只需轻声细语，便能操控家居电器，实现智能家居的生活体验前言语音助手的应用，让手机变得更加聪明，随时随地解答我们的疑问，满足我们的需求前言客服行业中，智能语音机器人替代了传统的人工客服，不仅提高了服务效率，还降低了企业成本前言在教育领域，语音识别技术的应用，使得学习变得更加个性化，提升了教学质量前言智能语音导航系统的普及，为驾驶者提供了精准的路线指引，极大提升了行车安全前言前言本章从智能语音处理的基本概念出发，详细介绍其常用技术，包括语音增强、语音识别、语音合成等。01此外，还将介绍语音识别和语音合成在不同场景下的应用。02最后，我们对智能语音技术可能带来的社会变革和面临的挑战也作了介绍，这将有助于我们更好地适应和推动技术发展的潮流。03学习目标04030201了解智能语音处理的概念、发展历程以及关键环节，掌握智能语音处理在不同领域的应用情况。熟悉智能语音常用技术，包括语音增强、语音识别和语音合成的原理、方法及技术特点。明确智能语音技术的常见应用场景，如语音识别在语音助手、输入法中的应用，语音合成在有声读物、导航中的应用等。了解智能语音技术面临的挑战与未来发展趋势，把握行业动态，为个人职业发展规划提供参考。6.1智能语音处理概述智能语音处理的关键环节6.1.2智能语音处理的应用领域6.1.3智能语音处理的概念及其发展历程6.1.16.1.1智能语音处理的概念及其发展历程智能语音处理是指通过计算机和人工智能技术实现人与机器之间以语言为纽带的通信。人类大脑皮层每天处理的信息中，声音信息占据约20%，是沟通的重要纽带。智能语音技术通过模拟人类的听觉和语言理解能力，实现语音信号的接收、识别、理解和反馈，不仅让计算机能够听懂人类的语言，还能进行智能交互，极大地提高了人机交互的效率和便利性。智能语音处理的概念6.1.1智能语音处理的概念及其发展历程20世纪70~90年代，随着数字信号处理技术的发展，智能语音处理进入了一个新的发展阶段。这一时期，语音识别技术取得了重大突破，出现了一些基于统计模型的语音识别系统。同时，语音合成技术也得到了快速发展，合成语音的质量有了明显提高。追溯到20世纪50年代。当时，科学家们开始尝试利用计算机对语音信号进行处理。早期的语音处理系统主要采用模拟技术，功能较为简单，只能进行一些基本的语音信号分析和处理。进入21世纪以来，深度学习技术的出现，为语音处理技术带来了革命性的变化，语音识别准确率和合成语音的自然度都达到了前所未有的高度。应用领域涵盖了人机交互、智能客服、语音助手、智能家居等众多领域。早期发展阶段01中期发展阶段02现代发展阶段03智能语音处理的发展历程6.1.2智能语音处理的关键环节6.1.2智能语音处理的关键环节语言生成与语音合成语音输出语音识别语音理解语音唤醒语音信号采集与预处理1234561．语音唤醒智能音箱在开始与人交互前，通常需要经过语音唤醒环节。语音唤醒技术，也称为关键词识别技术（KeywordSpotting），是人工智能领域中的一项关键技术。它允许设备在检测到特定的唤醒词时从休眠状态被激活，进而响应用户的指令。这项技术在智能手机、智能家居、车载系统和可穿戴设备等多个领域得到了广泛应用。例如呼一声“小爱同学”，小米智能音箱及时醒来，准备与我们进行对话交互。2．语音信号采集与预处理语音信号采集与预处理也称为前端处理,是智能语音处理的基础环节。这一过程涉及声音信号的收集、放大、滤波、去噪等步骤。话筒阵列是常见的声音信号接收设备,能够捕捉环境中的声音信号并将其转化为电信号。为了改善语音识别的效果,通常需要进行语音信号增强(SpeechSignalEnhancement,SSE)和语音活性检测(VoiceActivityDetection,VAD)等处理。语音信号增强技术通过消除话筒输入噪声,提高语音信号的清晰度和可识别度。语音活性检测用于识别音频信号中的语音片段,排除非语音部分。3．语音识别语音识别（AutomaticSpeechRecognition，ASR）是智能语音处理的核心环节之一。它的任务是将人类的语音信号转换为文本信息。这个过程涉及复杂的算法和模型，主要包括信号处理和特征提取、声学模型（AcousticModel，AM）、语言模型（LanguageModel，LM）和解码搜索四个部分。将音频文件解压后，首先进行特征提取。声学模型将提取的声学特征转换为音素或状态的概率分布，而语言模型则根据语言学知识，计算不同词序列出现的概率。两者结合，通过解码搜索算法，最终将语音信号转换为文本。4．语音理解语音理解是在语音识别的基础上，进一步理解语音的含义和意图，将识别出的文本转化为结构化的语义表示。例如，当你说“预计到公司需要多久”时，语音理解系统需要理解用户的意图是了解现在从当前位置开车到公司需要多长时间，并将这个意图传递给后续的处理环节。语言理解包括领域检测、意图识别和槽位填充等任务。领域检测用于识别对话发生的背景领域，如智能家居、音乐、天气等。这有助于系统更好地理解用户的意图。意图识别是识别用户希望触发的具体行为。每个意图对应一个明确的功能点，如“播放音乐”“查询天气”等。槽位填充用于补全用户的意图，将隐式的意图转化为显式的指令。例如，用户说“我要听周杰伦的晴天”，系统需要识别出“周杰伦”和“晴天”两个槽位。5．语言生成与语音合成语言生成与语音合成是将文本转换为语音（Text-To-Speech，TTS）的过程。语言生成是根据给定的文本信息生成自然流畅的语音信号。这个过程需要考虑语音的韵律、语调、语速等因素，以确保生成的语音具有良好的可听性和自然度。语音合成是将生成的语音信号进行优化和调整，使其更加符合人类的听觉习惯。这个环节包括对语音的音量、音色、清晰度等进行调整，以及添加适当的音效和背景音乐，以增强语音的表现力和吸引力。6．语音输出合成的语音信号会通过扬声器播放出来，可以听到“今天是周五”这样的语音回复了。6.1.3智能语音处理的应用领域人机交互智能客服语音助手智能家居医疗领域教育领域6.2智能语音常用技术6.2.1语音增强6.2.3语音合成6.2.2语音识别语音增强技术是现代通信和音频处理领域中的一项关键技术，它利用电子设备和通过复杂的信号处理算法来抑制噪声（通过算法分析噪声和语音信号的特点，从语音信号中抑制噪声）、消除回声（在通话中消除回声）、平衡频率（调整语音信号的频率分布，改善听觉体验）和控制增益（根据语音信号的强度调整增益，使语音更清晰），以达到优化语音信号，改善语音信号的质量，提高语音通信的清晰度和可懂度的目的。6.2.1语音增强6.2.1语音增强0204助听器通过应用语音增强技术,帮助听力受损者更好地理解和识别语音信号;03电话通话过程通过语音增强技术,可以提高电话通话的清晰度和可懂度,减少背景噪声和混响的干扰;01在电话会议中,语音增强技术能够确保每位参与者的声音都能被清晰地传递和接收,提高会议效率和质量。05在语音识别系统中,语音增强技术能够提升识别准确率,尤其是在嘈杂环境下;在网络电话通信中,语音增强技术能够改善通话质量,减少网络延迟和丢包对语音信号的影响;6.2.1语音增强混响是由于声音在封闭或半封闭空间内多次反射造成的,它会使原始语音信号变得模糊和难以区分。语音解混响技术通过估计和去除这些反射成分,来恢复原始语音的清晰度和方向性。这对于改善在会议室、剧院等混响环境中的语音通信质量尤为重要。语音解混响环境中的背景噪声,如风声、交通噪声、机器噪声等,会严重干扰语音信号的清晰度。语音降噪技术旨在识别并抑制这些背景噪声,同时尽可能保留语音信号的原始特性。这通常涉及对噪声特性的建模和估计,以及采用适当的滤波或抑制算法来实现。语音降噪在多人同时说话的场景中,语音分离技术变得尤为重要。它旨在从混合的语音信号中分离出各个说话人的声音,使得每个说话人的语音都能被清晰地识别和理解。这通常涉及对语音信号的频谱、时间结构等特性的深入分析,以及采用先进的信号处理技术来实现。语音分离6.2.1语音增强评估指标(3)STOI(Short-TimeObjectiveIntelligibility,短时客观可懂度):STOI的分数范围在0到1之间,分数越高表示语音的可懂度越好。(1)SNR(Signal-to-NoiseRatio,信噪比):SNR值越高,说明语音增强效果越好。(2)PESQ(PerceptualEvaluationofSpeechQuality,语音质量感知评估):PESQ分数范围通常在-0.5~4.5,分数越高表示语音质量越好。语音识别的发展阶段6.2.2语音识别基于模板匹配的方法统计模型阶段深度学习模型阶段通过将输入的语音信号与预先存储的模板进行比较来确定语音的内容。20世纪80年代，随着统计学和机器学习技术的发展，语音识别技术进入了统计模型阶段。HMM成为这一时期语音识别的主要技术深度学习模型，如CNN、RNN及LSTM、Transformer等，在声学模型和语言模型中取得了显著成效，大幅提升了语音识别的准确率。尤其是Transformer模型，通过其自注意力机制，能够有效捕捉语音信号中的长距离依赖关系，成为当前语音识别技术的主流模型。6.2.2语音识别语音识别过程涉及复杂的算法和模型，主要包括特征提取、声学模型、语言模型和解码搜索四个部分，如图6-3所示。特征提取是将原始音频信号转换成更紧凑、更易于分析和建模的形式的过程。这些特征应该能够捕捉到音频信号中对于特定任务（如语音识别、声纹识别等）而言重要的信息。常用的特征包括MFCC（MelFrequencyCepstralCoefficients，梅尔频率倒谱系数）、PLP（PerceptualLinearPredictive，感知线性预测系数）等。MFCC特征是通过模拟人耳对频率的非线性感知来提取语音信号的特征，广泛应用于语音识别、声纹识别、音乐分类等领域；而PLP则进一步结合了人耳对声音频率和强度的非线性感知特性，在噪声环境下表现出更强的稳健性，它能够有效地抑制背景噪声的干扰，提高语音识别的准确性和可靠性。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的特征提取方法。6.2.2语音识别语言模型根据语言学相关理论用于对语言的统计规律进行建模，以提高语音识别的准确率和流畅性。语言模型可以根据上下文信息预测下一个可能出现的单词，从而帮助语音识别系统更好地理解语音内容。常用的语言模型包括n-gram语言模型、神经网络语言模型等。n-gram语言模型基于统计方法，通过计算单词序列的出现概率来预测下一个单词。神经网络语言模型则利用深度学习技术，能够自动学习语言的语义和语法信息，提高语言模型的性能。6.2.2语音识别解码搜索是语音识别系统的核心环节，其主要职责是在声学模型和语言模型的联合指导下，从海量的词序列可能性中挑选出最匹配输入语音信号的那一条。这一过程涉及构建庞大的搜索空间，其中包含了所有潜在的词组合，并通过对每个词序列进行声学概率和语言概率的评分，来评估它们与语音信号的一致性和语言上的合理性。接着，采用高效的搜索算法，如束搜索或维特比搜索，在确保准确性的同时，平衡计算效率，计算出每一条路径的总分。最终，选择得分最高的路径作为最优解，并将其对应的词序列作为识别结果。同时，解码搜索还需应对语音信号的不确定性，通过动态规划等方法寻找最可信的解释，并对初步识别结果进行后处理，以纠正可能的错误，确保输出的准确性。6.2.2语音识别6.2.3语音合成语音合成,又称文语转换(Text-to-Speech,TTS)技术,是一种通过机械、电子的方法产生人造语音的技术。该技术利用电子计算机和一些专门装置,模拟人类的发声过程,将输入的文本信息实时转化为标准流畅的语音朗读出来,相当于给机器装上了人工嘴巴。这一技术不仅涉及声学、语言学、数字信号处理等多个学科,还依赖于自然语言处理和人工智能的先进技术。随着智能设备的普及和语音交互需求的增加,语音合成技术已经成为人工智能领域的重要分支,并展现出巨大的市场潜力。6.2.3语音合成早期主要采用机械模拟的方式,通过模拟人的发音器官来产生语音。这种方法合成的语音质量非常低,音色单调,且不自然。01拼接合成是从预先录制的语音库中选取合适的语音片段,拼接成所需的语音。这种方法合成的语音质量较高,自然度较好,但需要大量的语音数据来构建语音库。03参数合成通过对语音信号进行分析,提取出一系列参数,如基频、共振峰等,然后利用这些参数来合成语音。这种方法合成的语音质量有了一定的提高,但仍然存在音色不自然、韵律不丰富等问题。02基于深度学习的语音合成系统能够自动学习语音的特征和规律,合成出更加自然流畅、富有表现力的语音。046.2.3语音合成6.2.3语音合成确定每个词语的词性,如名词、动词、形容词等。词性标注可以为后续的韵律预测提供重要依据,不同词性的词语在发音时可能会有不同的重音和语调。预测文本的韵律特征,包括重音、语调、节奏等。韵律是使合成语音更加自然流畅的关键因素,通过分析文本的语法结构、语义信息以及上下文关系等,可以较为准确地预测出合适的韵律特征。对输入的文本进行清理和规范化操作,如去除特殊字符、乱码等,确保文本的规范性和准确性;将数字转换为对应的文字表达,将缩写扩展为完整形式等。将文本分割成一个个独立的词语,以便后续进行更精细的处理。这一步对于准确理解文本的语义和韵律至关重要。(1)文本预处理(2)分词(3)词性标注(4)韵律预测6.2.3语音合成(1)模型选择与构建根据实际需求选择合适的声学模型架构,如基于深度学习的循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)等,或者是传统的参数合成模型。然后利用大量的语音数据对模型进行训练,使其能够学习到语音的特征和规律。将经过文本分析得到的语言学特征输入声学模型,模型会输出相应的声学特征参数,如梅尔频率倒谱系数(MFCC)、线性预测编码(LinearPredictiveCoding,LPC)等。这些声学特征参数能够描述语音的频谱特性和动态变化,为后续的语音合成提供基础。(2)特征提取与转换6.2.3语音合成声码器选择选择合适的声码器来将声学特征参数转换为语音信号。传统的声码器有LPC声码器、MFCC声码器等,近年来基于深度学习的声码器如WaveNet、MelGAN(MelGenerativeAdversarialNetwork,梅尔生成对抗网络)等也得到了广泛应用。语音合成声码器根据输入的声学特征参数,合成出连续的语音信号。不同的声码器在合成语音的质量、自然度和实时性等方面可能会有所不同。01026.2.3语音合成对语音信号的过渡部分进行平滑处理,避免出现突兀的变化,使合成语音更加自然流畅。平滑处理根据实际需求对合成语音的韵律进行微调,使其更加符合预期的效果。例如,可以调整重音的强度、语调的高低等。韵律调整对合成的语音信号进行滤波处理,去除噪声和不必要的频率成分,提高语音的清晰度和可懂度。可以采用信号增强技术,如自适应滤波、谱减法等,进一步提升语音的质量。滤波与增强6.3智能语音处理常见应用6.3.1语音识别应用6.3.3其他语音拓展应用6.3.2语音合成应用6.3.1语音识别应用

短语音识别

语音自训练平台

实时语音识别

音频文件转写百度AI开放平台的语音识别服务6.3.1语音识别应用技术领先识别准确:近场中文普通话识别率能达到98%。01多语种和多方言识别:支持多种语言和方言的识别。02深度语义解析:提供超过50个领域的语义理解能力,包括天气、交通、娱乐等常见场景。036.3.1语音识别应用中文标点智能断句:能够智能地根据语音内容理解和停顿来添加合适的标点符号,更加贴近人类自然语言的表达习惯。04数字格式智能转换:能够自动识别并转换语音中的数字序列、小数、时间、分数和基础运算符等。05自助训练专属模型:允许上传特定领域的词汇文本,无须编写代码即可完成模型训练。为用户提供了高度的灵活性和定制化能力,以满足其独特的业务需求。066.3.1语音识别应用(1)语音输入01语音输入的核心优势在于其便捷性和高效性。它能够准确识别多种语言、口音及方言,并通过自动纠错和断句添加标点等功能,确保转换后的文字准确无误,大大提高了输入效率。(2)语音搜索02在特定情境下，用户只需简单说出搜索内容,即可快速获取所需信息,无须分心操作屏幕,从而提高了安全性和搜索效率。随着车载系统的智能化发展,语音搜索已成为现代汽车不可或缺的功能之一。(3)语音指令03语音指令的应用范围极为广泛,从智能家居到车载系统,再到各种智能设备,都可以通过语音指令实现便捷控制。用户只需发出简单的指令,即可轻松完成设备操作,如调整空调温度、播放音乐、导航规划等,极大地提升了生活的便捷性和智能化水平。6.3.1语音识别应用(4)社交聊天04在社交聊天中,语音输入不仅提高了消息发送的速度,还为用户提供了更多的交流方式。当用户在公共场合或不方便播放语音时,语音转文字功能让他们能够轻松查看消息内容。同时,这一功能也方便了听力障碍用户参与社交活动,促进了信息的无障碍交流。(5)游戏娱乐05在游戏领域,语音输入为玩家提供了一种全新的交流方式。玩家可以在专注于游戏操作的同时,通过语音聊天与队友实时沟通战术和战况。语音转文字功能则进一步提升了交流的便利性,让玩家即使在不便听语音的情况下也能及时获取关键信息。(6)人机对话06高效的语音识别API是实现人机对话流畅自然的关键。在聊天机器人、故事机等场景中,通过模拟人类语音交流的方式,为用户提供更加自然、亲切的交互体验。这种交互方式不仅提高了用户满意度,还促进了人工智能技术的普及和应用。6.3.1语音识别应用（7）字幕生成07语音识别技术可用于字幕生成。在直播时主播的实时语音可以被转写为文字，在大型会议或演讲中，嘉宾的讲话可以实时转写为字幕，视频中的音频可以自动转换为文字，并与视频同步显示。（8）会议记录与会议访谈转写08在会议中，每个发言人的语音可以实时转写为文字，快速生成会议记录，提高记录的效率和准确性。长时间的会议或访谈录音可以批量转写为文字，通过静音识别技术自动切分有语音的部分，提高转写的效率。（9）音频内容分析09通过将大量对话录音识别为文字，可以对内容进行持续分析和监控，及时发现潜在的风险和违规内容。通过识别课堂录音文件并将其转换为文字，进行教学内容的记录和分析，还可以还原课堂场景，帮助校方和专家开展教学质量的评估。6.3.2语音合成应用订单播报可应用于打车软件、餐饮叫号、排队软件等场景,通过语音合成进行订单播报,让用户便捷获得通知信息。资讯播报提供专为新闻资讯播报场景打造的特色音库,让手机、音箱等设备化身专业主播,随时随地为用户播报新鲜资讯。智能硬件可集成到儿童故事机、智能机器人、平板设备等智能硬件设备,使用户与设备的交互更自然、更亲切。6.3.2语音合成应用2．在线与离线的概念在语音合成过程中，根据是否需要网络连接，可以分为在线语音合成和离线语音合成两种模式。（1）在线语音合成需要网络连接。在线语音合成依赖于云服务器或远程服务器的计算能力，需要实时通过网络发送文本数据到服务器，并在服务器端完成语音合成后，将合成的语音流传输回用户设备进行播放。其优点是可以实时合成语音，适用于需要即时响应的应用场景。而且通常能够提供更高质量的语音输出，因为服务器端可以运行更复杂的算法和更大的语音数据库。（2）离线语音合成无须网络连接。离线语音合成是在用户设备上完成所有的语音合成过程，不需要网络支持。其优点是在没有网络或网络不稳定的环境中也能使用，提高了应用的可用性和独立性。而缺点也较明显，如通常不如在线语音合成的实时性高，因为所有的计算都在本地设备上进行；需要预先下载语音库和合成引擎到本地设备，可能会占用较多的存储空间。6.3.3其他语音拓展应用实时语音翻译与人工智能同传1语音评测2声纹识别31．实时语音翻译与人工智能同传在跨国会议或国际论坛上,实时语音翻译可以帮助不同语言背景的与会者理解发言内容,实现无障碍沟通。国际会议在进行跨国商务谈判时,实时语音翻译可以协助双方快速理解对方的商业意图,促进谈判的顺利进行。商务谈判在多语言教学环境中,实时语音翻译可以帮助教师和学生跨越语言障碍,提高教学效果。教育培训导游或旅游咨询服务可以使用实时语音翻译,为外国游客提供即时翻译服务,增强旅游体验。旅游服务1．实时语音翻译与人工智能同传客户服务跨国企业的客服中心可以使用实时语音翻译,为不同语言的用户提供支持,提升客户满意度。个人交流应急通信媒体传播跨境电商在跨境电商平台,实时语音翻译可以帮助商家与消费者进行沟通,促进交易完成。在跨国交友或家庭交流中,实时语音翻译可以帮助人们跨越语言障碍,增进相互了解。在紧急情况下,如救援行动或突发事件,实时语音翻译可以帮助救援人员和受害者进行有效沟通。在新闻发布、直播节目等媒体活动中,实时语音翻译可以实时将内容翻译成多种语言,扩大传播范围。2．语音评测发音准确性评测:比较用户的发音与标准发音之间的差异,评估发音的准确性。可以识别并指出特定的发音错误。01音节和单词评测:评估用户发音的每个音节是否正确,以及整个单词的发音是否准确。提供关于音节重音、连读、省略等语音特征的反馈。02语调评测:分析语音的音高变化,评估语调是否自然,是否符合特定语境的要求。对于学习外语的人来说,语调的正确性对于交流非常重要。032．语音评测语速评测:测量用户说话的速度,并与标准语速进行比较。提供关于说话过快或过慢的反馈。04流畅度评测:评估用户说话的连贯性和流畅性,包括停顿的位置和持续时间。帮助用户改善说话时的节奏和流畅度。05音量和清晰度评测:评估语音的音量是否适中,是否清晰可懂。对于公众演讲或口试等场合,音量和清晰度是评价的重要指标。062．语音评测学生可以通过这些平台练习发音,并获得即时反馈。(1)在线语言学习平台教师可以使用语音评测工具来辅助语言教学,提高学生的发音水平。(2)教育机构通过语音评测来提高语音识别系统的准确率。(3)语音识别系统训练:如播音员、演员等专业人士可以使用语音评测工具来提高自己的语音技能。(4)专业语音训练语音评测技术主要包括以下应用场景。3．声纹识别声纹识别，也称为说话人识别，是生物识别技术的一种，主要通过提取说话人的声音特征来自动核验其身份。每个人的声音都有其独有的特征，这些特征包括音调、音色、发音速度、口音、语调等，这些特征组合在一起形成了所谓的“声纹”。声纹识别已广泛应用于身