Speech recognition, let the machine understand the world

上一期《从模仿到超越，视觉智能下一步会怎样进化？》，我们介绍了机器的“眼睛”——视觉识别，这一期我们来分析机器的“耳朵”——语音识别能力。

  语音识别能带来什么？

场景一。打开电视，不再需要遥控器，坐在沙发上说一声“打开电视”就可以尽情观赏。类似的场景，还有空调、机顶盒、音箱、机器人…… 场景二。跟朋友用手机聊天，打字太慢又不准确还浪费时间，语音输入实时转成文字，让朋友一目了然，比语音信息更直接。

  从这两个简单的场景，你就发现，语音识别技术已经在社会生活的方方面面发挥作用。

  “什么是语音识别？语音识别是完成从语音信息到机器可识别文本信息的转化过程。”

  语音识别，像耳朵一样进化着

  语音识别就是让机器拥有“耳朵”。当然，不是简单的给机器装台收音器就可以实现，它需要不断的进化。

 
这就好像是人的听觉系统的成长。一个出生的婴儿能听到声音，但是听不懂，往后随着年龄的增长，不断的学习、训练，能听懂的东西越来越多。

  机器的语音识别也有类似的成长过程。

  语音识别技术的研究最早可以追溯到上世纪50年代，当时的效果并不好。

  直到21世纪初，特别是近10年，借助机器学习领域深度学习研究的发展，以及大数据语料的积累，语音识别技术才有了突飞猛进的发展。

  如今，语音识别的正确率已经接近甚至部分超过了人类。比如，2017年，IBM、微软相继宣称自家产品的语音识别错误率接近了人类，人类的语音识别错误率大约为5.1%，而百度更是通过像百度大脑中语音语义一体化这样的技术，把语音识别错误率控制在了3%左右。

  封闭域识别：规定情境对话

  根据识别内容的范围，语音识别可分为“封闭域识别”和“开放域识别”两大类。

  封闭域识别，识别范围为预先指定的字/词 ** ，即算法只在开发者预先设定的封闭域识别词的 ** 内进行语音识别，对范围之外的语音会拒识。

  因此，可将其声学模型和语言模型进行裁剪，使得识别引擎的运算量变小。并且，可将引擎封到嵌入式芯片或者本地化的SDK中，从而使识别过程完全脱离云端，摆脱对网络的依赖，并且不会影响识别率。

  典型的应用场景是，不涉及到多轮交互和多种语义说法的场景。

  比如，智能家居，主要指只能进行简单指令交互的智能家居和电视盒子，语音控制指令一般只有“打开窗帘”、“打开电视”等，或者语音唤醒功能“小度小度”。

  开放域识别：放开了说，机器接得住

  开放域识别，无需预先指定识别词 ** ，算法将在整个语言大 ** 范围中进行识别。

  为适应此类场景，声学模型和语言模型一般都比较大，引擎运算量也较大。因此，业界厂商基本上都只以云端形式提供。比如，百度云就可以提供这样的产品。

  具体而言，开放域识别按照音频录入和结果获取方式又可将产品形态分为3种：

产品形态一：流式上传-同步获取，应用/软件会对说话人的语音进行自动录制，并将其连续上传至云端，说话人在说完话的同时能实时地看到返回的文字。

  典型应用场景：语音输入法、实时字幕、语音笔记。

产品形态二：已录制音频文件上传-异步获取，音频时长一般小于5小时。

  典型应用场景：音/视频字幕配置、实时性要求不高的客服语音质检和语音内容审查等。

产品形态三：已录制音频文件上传-同步获取，音频时长一般小于1分钟。

  典型应用场景：语音搜索、更智能的机器人语音交互。

  当前，百度语音识别技术已经全面开放，包括语音识别、长语音识别、远场语音识别、呼叫中心实时语音识别、呼叫中心音频文件转写五大类别，数十项基础技术，并服务于众多开发者。

  通过这样的介绍，你大概了解到计算机的“耳朵”是如何练成的吧。如果在实践中，智能音箱这类产品听不懂你的话，你可以多说几遍，像对待孩子那样。只要这样，智能音箱就会越来越懂你。

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