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机器人能与人的关系如何处理

语音识别是人工智能的一项十分有趣的问题,想想看,人们的语音是何等复杂,分歧国度、民族的人,说分歧的国度和民族的说话,分歧的人,口音纷歧样,例如中国还有很多方言,语音也纷歧样

    语音识别是人工智能的一项十分有趣的问题,想想看,人们的语音是何等复杂,分歧国度、民族的人,说分歧的国度和民族的说话,分歧的人,口音纷歧样,例如中国还有很多方言,语音也纷歧样。一个本领大的人,可能懂七、八种说话,也能听懂男、女、小孩等等分歧人、甚至分歧方言的说话。可是要设计一个机械人能听懂七八种说话,甚至乡土的方言(例如在民航的欢迎处办事的机械人),这使命是好不容易的。可是我们或许等候,或许不久的未来就会实现。

再说,要在一篇科普文章中说清语音识另外手艺,也有很大的难度。因为它用到了高档数学中的傅里叶变换的手艺。也就是要用到“时域”和“频域”的两个概念,才轻易讲清楚。那么什么是频域、什么是时域?也需要花点翰墨来介绍。

简洁地讲,例如50周波的正弦波,在时域的图像上默示是一个陆续上下波动的曲线,若是转换到“频域”,就是在频率轴(横轴)上的50处一个有幅度的点这不是很简洁吗!

在上一篇“语音合成”一文中,已经介绍了人类语音的一些特征(例如说声母是相当于高频的噪声、韵母相当于周期反复的非划定波,声调是韵母的声高(频率)有改变的波等等),这是语音的时域形态。我们也说过,若是用示波器旁观普通人说话的语音波形,是十分复杂,要研究它的确无从下手。然则经傅里叶转换到频域,就发现图形要简洁得多了,语音波的频率施展在多半个频率点上稀有值。好比男声低些,女声要高一些。小孩子的声频更高些。

除此之外,在更高的频率域处稀有值,那是噪声域,相当于声母的部门,而在较低的频率点上也有一组数值,是韵母域,这些都示意的是分歧说话人的口腔参数,分歧人的口型、舌头外形纷歧样,这组参数也纷歧样。所以,在频域剖析语音:是声母、韵母、是几声调、是什么人说的等等,就轻易多了。也由此能够想到,人的先天智能具备了何等复杂的本事,我们的脑子里事先已经存储好了各类模板数据(属于频域数据,)包罗各个汉字的读音、某些已熟悉人的声音特征数据,甚至风声、雨声、鸟的鸣啼声等等,是以,人就能判别任何时间听到的声音是什么声音、代表什么文字,这种人所具备的智能也是几万万年人类进化而得来的。

设计机械的语音识别,先要在较量机里先存放好尺度的语音参数,称为“模板”(若是要将识其它语音转换成文字,计较机里也先存放好了所有汉字的语音参数(可能还分男声和女声的数据库,存储的数据是对应某种语音的频域参数,弗成能是时域的波形),这个数据库的创立也可称为机械的练习过程。

实际操作语音识别时,由麦克风读入待识此外语音,将输入数据先转换成频域数据,再和尺度数据作较量,取参数最接近的作为识别后果,再输出,输出的是汉字(或某一国度的文字。)语音转换成文字还有一个同音字区分的问题,大多数汉语的一个读音对应多个汉字,有的发音对应很多个汉字,甚至上百个汉字(如音节“ji”对应的汉字有100多个)要去分辨某个发音是什么汉字,必需采用上下文的法子,就是看这个读音的前或后追随的是什么汉字(或读音),是否能构成词。这些词组都事先在争论机中存好,经由匹配对比成功的词来决意该选定的汉字,有时候不是任何读音都可能找到能匹配的上下文,就可能要从语义来判断。这就更复杂了。

若是要设计的系统是要寻找说话人是谁,而不是关于具体说的什么,那就只要对比频域参数就能够了。同样一句话,分歧人说的,波形分歧,频域中的特征数据也分歧。

平时我们的耳朵听取外界的声音有很强的滤波功能,在噪声很大的情形下能滤除噪音,辩认出需要声音(如语音)。聋人用的助听器,若是仅仅是把声波放大,就会连同噪声一路放大,听起来十分费劲。高级助听器就有滤除噪音的功能,因而售价就很贵了,因为此中也用了旌旗处理手艺。

顺便说一个故事,是说明傅里叶变换、旌旗处理的技巧的。这是上世纪80年月初,美国麻省理工学院的奥本海姆传授来清华讲学(我曾担当他的授课翻译)演示过的一段语音处理的片段:

一段帕瓦罗蒂的演唱,有局面复杂的乐队伴奏,当然很好听。奥本海姆传授演示用了旌旗处理手艺,竟然或许把乐队伴奏的声音所有过滤掉,只剩下了帕瓦罗蒂的唱声,这就能够零丁赏识他的纯挚的歌声,这里面用到了复杂的滤波手艺完满是傅里叶变换的劳绩。(他的讴歌频谱规模和乐队吹奏声音的频谱规模是分歧的。将频域里的乐队声的频谱旌旗删除,再还原到时域就只剩下了人的讴歌声了。)可见,灯号处理的技能之大了。

语音识别手艺经由比来几十年的研究成长,已经十分成熟,能听人语音发出号令而干事的机械人手腕也愈来愈大了。我们清华人在此中作了进献,也值得高傲!

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