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機(jī)器學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，為智能語(yǔ)音處理奠定了堅(jiān)實(shí)的理論和技術(shù)基礎(chǔ)。智能語(yǔ)音處理的主要特點(diǎn)是從大量的語(yǔ)音數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和發(fā)現(xiàn)其中蘊(yùn)含的規(guī)律，可以有效解決經(jīng)典語(yǔ)音處理難以解決的非線(xiàn)性問(wèn)題，從而顯著提升傳統(tǒng)語(yǔ)音應(yīng)用的性能，也為語(yǔ)音新應(yīng)用提供性能更好的解決方案。

01 智能語(yǔ)音處理的基本概念

為簡(jiǎn)化處理，經(jīng)典的語(yǔ)音處理方法一般都建立在線(xiàn)性平穩(wěn)系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)之上，這是以短時(shí)語(yǔ)音具有相對(duì)平穩(wěn)性為前提條件的。但是，嚴(yán)格來(lái)講，語(yǔ)音信號(hào)是一種典型的非線(xiàn)性、非平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程，這就使得采用經(jīng)典的處理方法難以進(jìn)一步提升語(yǔ)音處理系統(tǒng)的性能，如語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率等。

隨著機(jī)器人技術(shù)的不斷發(fā)展，以機(jī)器人智能語(yǔ)音交互為代表的語(yǔ)音新應(yīng)用迫切要求發(fā)展新的語(yǔ)音處理技術(shù)與手段，以提高語(yǔ)音處理系統(tǒng)的性能水平。

近十年來(lái)，人工智能技術(shù)正以前所未有的速度向前發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域不斷涌現(xiàn)的新技術(shù)、新算法，特別是新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)等極大地推動(dòng)了語(yǔ)音處理的發(fā)展，為語(yǔ)音處理的研究提供了新的方法和技術(shù)手段，智能語(yǔ)音處理應(yīng)運(yùn)而生。

至今為止，智能語(yǔ)音處理還沒(méi)有一個(gè)精確的定義。廣義上來(lái)說(shuō)，在語(yǔ)音處理算法或系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)中全部或部分采用智能化的處理技術(shù)或手段均可稱(chēng)為智能語(yǔ)音處理。

02 智能語(yǔ)音處理的基本框架

“聲源-濾波器”模型雖然能夠有效地區(qū)分聲源激勵(lì)和聲道濾波器，對(duì)它們進(jìn)行高效的估計(jì)，但語(yǔ)音產(chǎn)生時(shí)發(fā)聲器官存在著協(xié)同動(dòng)作，存在緊耦合關(guān)系，采用簡(jiǎn)單的線(xiàn)性模型無(wú)法準(zhǔn)確描述語(yǔ)音的細(xì)節(jié)特征。

同時(shí)，語(yǔ)音是一種富含信息的信號(hào)載體，它承載了語(yǔ)義、說(shuō)話(huà)人、情緒、語(yǔ)種、方言等諸多信息，分離、感知這些信息需要對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行十分精細(xì)的分析，對(duì)這些信息的判別也不再是簡(jiǎn)單的規(guī)則描述，單純對(duì)發(fā)聲機(jī)理、信號(hào)的簡(jiǎn)單特征采用人工手段去分析并不現(xiàn)實(shí)。

類(lèi)似于人類(lèi)語(yǔ)言學(xué)習(xí)的思路，采用機(jī)器學(xué)習(xí)手段，讓機(jī)器通過(guò)“聆聽(tīng)”大量的語(yǔ)音數(shù)據(jù)，并從語(yǔ)音數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)蘊(yùn)含其中的規(guī)律，是有效提升語(yǔ)音信息處理性能的主要手段。與經(jīng)典語(yǔ)音處理方法僅限于通過(guò)提取人為設(shè)定特征參數(shù)進(jìn)行處理不同，智能語(yǔ)音處理最重要的特點(diǎn)就是在語(yǔ)音處理過(guò)程或算法中體現(xiàn)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律的思想。

圖1-5給出了智能語(yǔ)音處理的三種基本框架，圖中虛線(xiàn)框部分有別于經(jīng)典語(yǔ)音處理方法，包含了從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的思想，是智能語(yǔ)音處理的核心模塊。

▲圖1-5 智能語(yǔ)音處理的基本框架

其中，圖1-5a是在經(jīng)典語(yǔ)音處理特征提取的基礎(chǔ)上，在特征映射部分融入了智能處理，是機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典形式，圖1-5b和圖1-5c是表示學(xué)習(xí)的基本框架，其中圖1-5c是深度學(xué)習(xí)的典型框架，“深度層次化的抽象特征”是通過(guò)分層的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

03 智能語(yǔ)音處理的基本模型

智能語(yǔ)音處理是智能信息處理的一個(gè)重要研究領(lǐng)域，智能信息處理涉及的模型、方法、技術(shù)均可應(yīng)用于智能語(yǔ)音處理。智能語(yǔ)音處理的基本模型和技術(shù)主要來(lái)源于人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的重要領(lǐng)域，是目前智能語(yǔ)音處理中最常用的手段，而機(jī)器學(xué)習(xí)中的表示學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)則是智能語(yǔ)音處理中目前最為成功的智能處理技術(shù)。

▲圖1-6 AI/ML/RL/DL的關(guān)系圖

圖1-6展示了人工智能(Artificial Intelligence,AI）、機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning，ML）、表示學(xué)習(xí)(Representation Learning，RL）及深度學(xué)習(xí)(Deep Learning，DL）的相互關(guān)系。

下面列出了近年來(lái)在智能語(yǔ)音處理中常見(jiàn)的模型和技術(shù)。

1. 稀疏與壓縮感知

一個(gè)事物的表示形式?jīng)Q定了認(rèn)知該事物的難度。在信息處理中，具有稀疏特性的信號(hào)表示更易于被感知和辨別，反之則難以辨別。因此，尋找信號(hào)的稀疏表示是高效解決信息處理問(wèn)題的一個(gè)重要手段。

利用冗余字典，可以學(xué)習(xí)信號(hào)自身的特點(diǎn)，構(gòu)造信號(hào)的稀疏表示，并進(jìn)一步降低采樣和處理的難度。這種字典學(xué)習(xí)方法為信息處理提供了新的視角。對(duì)語(yǔ)音信號(hào)采用字典學(xué)習(xí)，構(gòu)造語(yǔ)音的稀疏表示，為語(yǔ)音編碼、語(yǔ)音分離等應(yīng)用提供了新的研究思路。

2. 隱變量模型

語(yǔ)音的所有信息都包含在語(yǔ)音波形中，隱變量模型假設(shè)這些信息是隱含在觀(guān)測(cè)信號(hào)之后的隱變量。通過(guò)利用高斯建模、隱馬爾可夫建模等方法，隱變量模型建立了隱變量和觀(guān)測(cè)變量之間的數(shù)學(xué)描述，并給出了從觀(guān)測(cè)變量學(xué)習(xí)各模型參數(shù)的方法。

通過(guò)參數(shù)學(xué)習(xí)，可以將隱變量的變化規(guī)律挖掘出來(lái)，從而得到各種需要的隱含信息。隱變量模型大大提高了語(yǔ)音識(shí)別、說(shuō)話(huà)人識(shí)別等應(yīng)用的性能，在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)都是智能語(yǔ)音處理的主流手段。

3. 組合模型

組合模型認(rèn)為語(yǔ)音是多種信息的組合，這些信息可以采用線(xiàn)性疊加、相乘、卷積等不同方式組合在一起。具體的組合方式中需要采用一系列模型參數(shù)，這些模型參數(shù)可以通過(guò)學(xué)習(xí)方式從大量語(yǔ)音數(shù)據(jù)中學(xué)得。這類(lèi)模型的提出，有效改善了語(yǔ)音分離、語(yǔ)音增強(qiáng)等應(yīng)用的性能。

4. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)

人類(lèi)面臨大量感知數(shù)據(jù)時(shí)，總能以一種靈巧的方式獲取值得注意的重要信息。模仿人腦高效、準(zhǔn)確地表示信息一直是人工智能領(lǐng)域的核心挑戰(zhàn)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，ANN）通過(guò)神經(jīng)元連接成網(wǎng)的方式，模擬了哺乳類(lèi)動(dòng)物大腦皮層的神經(jīng)通路。和生物的神經(jīng)系統(tǒng)一樣，ANN通過(guò)對(duì)環(huán)境輸入的感知和學(xué)習(xí)，可以不斷優(yōu)化性能。

隨著ANN的結(jié)構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜、層數(shù)越來(lái)越多，網(wǎng)絡(luò)的表示能力也越來(lái)越強(qiáng)，基于A(yíng)NN進(jìn)行深度學(xué)習(xí)成為ANN研究的主流，其性能相對(duì)于很多傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法有較大幅度的提高。但同時(shí)，深度學(xué)習(xí)對(duì)輸入數(shù)據(jù)的要求也越來(lái)越高，通常需要有海量數(shù)據(jù)的支撐。

ANN很早就應(yīng)用到了語(yǔ)音處理領(lǐng)域，但由于早期受到計(jì)算資源的限制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)較少，語(yǔ)音處理應(yīng)用性能難以提升，直到近年來(lái)深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算資源、學(xué)習(xí)方法有了突破之后，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音處理性能才有了顯著的提升。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)到語(yǔ)音信號(hào)中各種信息間的非線(xiàn)性關(guān)系，解決了傳統(tǒng)語(yǔ)音處理方法難以解決的問(wèn)題，已經(jīng)成為當(dāng)前智能語(yǔ)音處理的重要技術(shù)手段。

本文摘編自《智能語(yǔ)音處理》，經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。