王飛燕 徐衡

南通理工學(xué)院 （江蘇省南通市 226002）

1 引言

語言是人類不同于其它動物所獨有的技能，語音作為語言的媒介，在信息傳播與情感抒發(fā)過程中扮演著獨一無二的角色。正是由于這個原因，一直以來，人類都希望人與機(jī)器之間能夠像人與人之間進(jìn)行自然的語音交流，即讓機(jī)器能夠“聽懂”人的語言并做出正確的反應(yīng)。語音識別技術(shù)需要在最短的時間內(nèi)使機(jī)器正確識別語音指令的內(nèi)容并做出正確的響應(yīng)，包括了信號處理，模式識別、人工智能算法等[1-2]。近幾年來，隨著數(shù)字時代的發(fā)展，語音識別技術(shù)得到了長足的發(fā)展，逐漸由實驗室走向應(yīng)用。伴隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算的飛速進(jìn)步，語音識別技術(shù)呈現(xiàn)出了前所未有的使用前景和市場價值，很多互聯(lián)網(wǎng)公司的產(chǎn)品都以語音識別技術(shù)來吸引用戶。而語音識別技術(shù)作為人機(jī)交互的關(guān)鍵技術(shù)手段，在世界范圍內(nèi)也掀起了研究熱潮[3-4]。所以，探索語音識別技術(shù)并研發(fā)出相關(guān)的產(chǎn)品，具有普遍的社會意義和經(jīng)濟(jì)意義。

對語音識別技術(shù)的研究，首先是從國外開始的，貝爾實驗室首先開發(fā)出了Andry 系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以進(jìn)行語音識別，并且可以簡單地識別10 個英語數(shù)字[5]。21 世紀(jì)的二十年代，語音識別的研究主要集中于兩個方向：一是繼續(xù)提升基于DNN-HMM 的語音識別的性能；二是開發(fā)端到端的語音識別系統(tǒng)，改變傳統(tǒng)的將聲學(xué)模型和語言模型區(qū)分開的識別方式。隨著語音識別研究的開展，其應(yīng)用場景也從單一的特定任務(wù)場合擴(kuò)展到與人們生活息息相關(guān)的各個方面。微軟公司發(fā)布了Cortana 個人智能助手，可以實現(xiàn)辦公室娛樂聊天、與用戶語音交互等功能。我國對語音識別研究起步較晚，于五十年代開始，但最近幾十年代有了迅猛的發(fā)展，從實驗室逐步走向?qū)嵱?。其中比較有代表性的是科大訊飛研制語音識別系統(tǒng)，其識別精度達(dá)到了98% 以上，已成為國內(nèi)外領(lǐng)先的佼佼者。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的諸多方法在語音識別中應(yīng)用越來越普遍，隨著人們對這些現(xiàn)代智能算法的運(yùn)用更加成熟，語音識別技術(shù)也必將迎來一個飛躍式的發(fā)展。

語音識別不僅在各個領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用，同時也逐步融入到人們的生活中來。所以，如何提高識別準(zhǔn)確率成為了關(guān)鍵性因素，它體現(xiàn)的是一個公司乃至一個國家的科技前沿的發(fā)展水平。

2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在英語語音識別中的應(yīng)用

2.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

如今，人工智能的研究日益受到人們重視，同時將人工智能技術(shù)與其他學(xué)科領(lǐng)域結(jié)合應(yīng)用到工程實踐中也越來越流行于多層前饋網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練經(jīng)常采用誤差反向傳播算法，人們也常把多層前饋網(wǎng)絡(luò)稱為BP 網(wǎng)絡(luò)。BP(Back-Propagation) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是發(fā)展最為成熟也是至今應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一。其學(xué)習(xí)原理是計算實際輸出結(jié)果與期望結(jié)果之差，然后從后向前反饋，通過不停的迭代修正內(nèi)部參數(shù)來實現(xiàn)進(jìn)化學(xué)習(xí)的效果。其在復(fù)雜的非線性系統(tǒng)中具有較高的建模能力，所以十分適合應(yīng)用于預(yù)測和模式識別領(lǐng)域。由于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有穩(wěn)定優(yōu)越的性能，其被廣泛應(yīng)用于模式識別分類、系統(tǒng)仿真、故障預(yù)測診斷、圖像處理等領(lǐng)域。如圖1 所示為BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的流程。

BP（back propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)誤差反向傳播的計算理論生成的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它由輸入層、輸出層和一個或多個隱藏層組成。每一層都由多個可以并行計算的神經(jīng)元素組成，同一層的神經(jīng)元之間沒有連接，層與層之間的神經(jīng)元節(jié)點都是相互連接的。

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)分為兩個階段。第一級是通過輸入信號的前向傳播；第二階段是誤差反向傳播。在第一階段，訓(xùn)練樣本信息被輸入到輸入層，然后被隱藏層處理，然后傳輸?shù)捷敵鰧?。如果實際輸出和預(yù)期輸出之間存在誤差，它將進(jìn)入第二階段，即誤差反向傳播階段。在這個過程中，輸出信號的誤差最終按照原始路徑從隱藏層傳輸?shù)捷斎雽?，然后將每一層的誤差信號分別分配給每一層的所有神經(jīng)元單元。每個神經(jīng)元根據(jù)信號改變每個網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值，最終誤差信號逐漸減小。這兩個階段反復(fù)出現(xiàn)。事實上，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)階段是一個不斷調(diào)整和修改連接權(quán)重的過程。該過程持續(xù)進(jìn)行，直到誤差值降低到允許的范圍或達(dá)到預(yù)設(shè)的訓(xùn)練時間。

2.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語音識別系統(tǒng)的工作流程有以下兩個步驟：

（1）對語音信號進(jìn)行特征參數(shù)提??；

（2）通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算和學(xué)習(xí)，輸出準(zhǔn)確的識別結(jié)果。

設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和語音識別系統(tǒng)時，應(yīng)堅持以下原則：

選擇正確的語音表現(xiàn)形式：為了使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠接受和識別，要從語音中進(jìn)行特征參數(shù)的提煉。

設(shè)定網(wǎng)絡(luò)模型：包括激活函數(shù)、選擇正確的連接方式，還要針對各類語音的特點、以及所采用的典型模型，擴(kuò)充和改造原來的神經(jīng)元，還可以將多種網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合起來。

設(shè)定網(wǎng)絡(luò)參數(shù)選擇：設(shè)定好網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、輸入、輸出、隱層神經(jīng)元的數(shù)目。

選擇學(xué)習(xí)和訓(xùn)練算法：設(shè)定嚴(yán)格的網(wǎng)絡(luò)規(guī)則，并及時改進(jìn)，學(xué)習(xí)時還要從各個算法出發(fā)，來進(jìn)行初始化。因為如下兩個原因，本文在進(jìn)行時間規(guī)整處理時，以前端網(wǎng)絡(luò)為主：

因為人們在說話時，速度快慢發(fā)生變化，有的音節(jié)速度較快，難以持續(xù)太長時間，有的音節(jié)則過慢，拖得時間很長。這種現(xiàn)象的存在，造成難以通過權(quán)重處理語音各幀的特征矢量。而要解決這個問題，可以通過合并一些特征矢量來解決，經(jīng)過這樣的處理后，最終導(dǎo)致從語音中提取到的特征參數(shù)和語音中的一樣，從而改善了說話速度快慢不定所造成的影響，也避免了因為說話語速問題引起的語音識別的誤差。

為了提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器識別的準(zhǔn)確率，對于每一個單詞在特征矢量提取上都設(shè)定相關(guān)的規(guī)則，在對語音進(jìn)行段落劃分后，和詞匯表中的各單詞相比，其數(shù)量比這些詞的音素數(shù)更高。在實際的孤立識別實踐中，通常將語音分為4-8 段，這樣的話，只要用2-3 個特征矢量，就能對任何一個音素進(jìn)行描述。

2.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的改進(jìn)

通常來說，BP 算法有兩種改進(jìn)方案，一是提高自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率，另一種則是提高動量因子的數(shù)量，但這兩種方法都有各自明顯的不足之處。前者對學(xué)習(xí)速率的初始值要求高且非常敏感，通常為了加快收斂速率會設(shè)置較大的初始值，但是修改不當(dāng)則會使得整個網(wǎng)絡(luò)不收斂，而過小的初始值又會使得收斂速率降低，后者的缺點則是無法避免陷入局部極小值點。本文基于傳統(tǒng)的改進(jìn)方法做如下改進(jìn)：

（1）動量因子的優(yōu)化方法。BP 算法的標(biāo)準(zhǔn)權(quán)值調(diào)整如式（1）所示，它兼容性不強(qiáng)，不適用于以前的梯度，所以有時會出現(xiàn)振蕩現(xiàn)象。式（2）便是動量因子得到增加后，所進(jìn)行的調(diào)整過程。而權(quán)值的調(diào)整不但要將本次誤差計算在內(nèi)，還要加入上一次的部分計算量。這樣在利用BP 網(wǎng)絡(luò)來局部調(diào)整誤差曲面時，敏感度可以進(jìn)行調(diào)節(jié)。其中，α 為動量因子，η 為學(xué)習(xí)速率。

但是各種方法都有一個弊端，那就是若是α 固定不變了，BP 網(wǎng)絡(luò)的整個學(xué)習(xí)過程也就定型了，而且在設(shè)置α 的時方法并沒有統(tǒng)一，主要靠慣例，一般會先定為0.9。

（2）自適應(yīng)速率方法。在一般的BP 算法中，η 通常被設(shè)為固定值，但這樣的話，不一定是網(wǎng)絡(luò)最佳學(xué)習(xí)速率。觀察整個誤差平面發(fā)現(xiàn)：在平坦區(qū)間內(nèi)，η 較小時，迭代次數(shù)會增多，若是區(qū)間內(nèi)曲面急劇變化，η 如果設(shè)得太大，權(quán)值也會跟著出現(xiàn)較大的調(diào)整，從而引發(fā)振蕩現(xiàn)象。因此，本文提出了如式（3）所示的自動調(diào)節(jié)的方法。

本文后續(xù)就將使用結(jié)合著兩種方法的改進(jìn)方法。既能通過動量因子來有效的加快網(wǎng)絡(luò)的收斂速度也能通過η 的自動調(diào)整來降低初始η 對網(wǎng)絡(luò)的影響，使得最佳的η 能較快得出。

3 語音識別仿真實驗

3.1 實驗數(shù)據(jù)來源

本文仿真實驗所選用的英文語音數(shù)據(jù)庫叫做 TIMIT，TIMIT 語音庫包含總共6300 句話，即來自于美國8 個主要方言區(qū)域的630 名說話人分別說10 句話，采樣頻率為16kHz，總共大約 500M 左右大小。

3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，大多數(shù)都有時間規(guī)律性的問題。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的結(jié)構(gòu)是固定的，輸入語音信號的長度是可變的，即提取的語音特征參數(shù)存在維數(shù)不等的問題，因此必須將可變長度的語音特征參數(shù)轉(zhuǎn)換為相同長度的特征向量。本文采用分段平均法對TIMIT 數(shù)據(jù)集的語音特征參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理，如降維和正則化。

4 仿真實驗結(jié)果分析

本文使用DTW 和HMM 模型語音識別算法的與本文提出的算法進(jìn)行性能對比，性能指標(biāo)為語音識別正確率，其值均為統(tǒng)計平均結(jié)果。

表1 語音識別率比較結(jié)果

如表1 所示，DTW 的語音識別正確率低于HMM 和IBPNN，證明本文提出的IBPNN 模型性能更優(yōu)。其次，分析不同語音識別算法的訓(xùn)練參數(shù)規(guī)模。對于DTW，其訓(xùn)練參數(shù)規(guī)模為12000；而對于HMM 和IBPNN，其訓(xùn)練參數(shù)規(guī)模最大分別為 7200 和 9800，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于 DTW 訓(xùn)練參數(shù)規(guī)模。在訓(xùn)練集中語音樣本有限的情況下，如果訓(xùn)練參數(shù)規(guī)模較大，很容易導(dǎo)致訓(xùn)練模型的過擬合問題。通過減小訓(xùn)練參數(shù)的規(guī)模，可以有效地避免訓(xùn)練模型的過擬合問題。在訓(xùn)練集中語音樣本有限的情況下，本文提出的IBPNN 模型大大減少了訓(xùn)練參數(shù)的規(guī)模，從而提高了模型的識別性能。

5 結(jié)論

在計算機(jī)輔助語音學(xué)習(xí)中，語音識別技術(shù)和語音評價技術(shù)是核心所在。其中，語音識別技術(shù)尤為關(guān)鍵，發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。原因在于，語音識別是語音評價的重要基礎(chǔ)和前提條件，只有高準(zhǔn)確度的語音識別才能進(jìn)一步取得良好的語音評價結(jié)果。因此，本文將BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于英語語音識別，建立基于改進(jìn)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音識別模型。通過對比實驗證明，本文提出的語音識別模型性能較優(yōu)，但仍有很大的完善空間。不同群體（如小學(xué)生、中學(xué)生、大學(xué)生、商務(wù)人士等）對學(xué)習(xí)英語口語的要求不盡相同，其英語發(fā)音質(zhì)量評價標(biāo)準(zhǔn)也不同。因此，后續(xù)可從評價指標(biāo)及模型的效度和信度分析驗證入手，研究面向不同對象的多參量評價指標(biāo)及其評價模型。