人工智能在语音识别与语言理解中的应用与挑战

# 语音理解与识别技术解析 ## 1. 语言处理基础与发展 ### 1.1 事件数据训练与DNN应用 在语言处理中，可利用包含事件合理前提条件和后果的大量训练数据来训练深度神经网络（DNN）。例如，对于“人X烤面包”这一事件，前提条件可能是“购买食材”或“打开烤箱”，而可能的结果则有“弄脏衣服”或“食用”。通过这类数据，DNN能够学习到事件的合理前提和后果信息。 ### 1.2 预训练语言模型嵌入的普及 预训练语言模型生成的嵌入变得无处不在，如今很少有模型不使用此类嵌入。此外，还会有针对特定内容（如图像部分）的表示，这些不同的嵌入和表示可以相互结合。 ### 1.3 结合大语言模型与网络搜索回答问题 现在可以将大语言模型的结果与网络搜索相结合来回答问题。例如，Riedel等人（2020）使用BART模型对问题进行编码，从网络获取搜索结果，最后将搜索结果与语言模型的背景知识相结合来生成答案。 ## 2. 语音识别概述 ### 2.1 语音识别的定义与应用 语音识别是将口语转换为音频信号并转录为文本的过程。一个优秀的语音识别系统能够取代过去进行听写并将内容录入机器的打字员。如今，语音识别还实现了对许多设备的语音控制，从车载电话到智能手机，甚至可以在家中实现灯光或暖气的语音激活。此外，语音识别还催生了许多对话应用，如中心呼叫受理、查询公司客户的问题或预订餐厅座位等。个人助理（如亚马逊的Alexa、苹果的Siri或谷歌Home）是语音识别应用中特别热门的领域，用户可以通过它们播放音乐、编辑日程安排、进行互联网搜索等，个人助理就像随时待命的“仆人”，满足用户的各种需求。 ### 2.2 语音识别困难的原因 人类通常能够轻松理解语言，但对于机器来说，语音识别存在诸多困难： - **背景噪音干扰**：在实际环境中，如餐厅里，需要从背景噪音中分离出话语。背景噪音来源广泛，包括他人的交谈、交通噪音、风声等。 - **语速和停顿问题**：人们说话的速度不同，在连续的语音流中，很难分辨单词的结束和新句子的开始。 - **个体差异**：每个人都有自己独特的语音旋律，并且存在许多方言和口音。 - **语法和填充词**：口语句子往往语法不正确，还包含许多填充词（如“hmm”和“uh”），需要识别并忽略这些填充词。 - **语言歧义**：许多单词发音相似但含义截然不同，例如“too”和“two”，“by”和“buy”。 - **说话人差异**：识别不同说话人的语音存在特殊问题。早期的语音识别系统主要针对单个说话人，需要通过额外的训练来适应特定说话人。在连续语音识别中，音频流中没有明显的停顿来标记单个单词的开始，因此最初的语音识别系统要求逐个单词地进行听写，并在单词之间留出停顿。 ### 2.3 语音信号在计算机中的表示 声音由空气分子或其他粒子的运动组成，这些粒子有节奏地向声源靠近和远离，从而改变空气压力。为了在计算机中处理语音信号，需要将录制的模拟语音信号转换为数字信号，即一系列实数。常见的方法有以下两种： - **时间域表示**：通过在特定时间点记录声压水平，然后在计算机中进行处理。但这种方法需要大量的计算机内存，因为记录速率必须很高。 - **频率域表示**：使用傅里叶变换将音频信号转换到频率域，将振荡转换为时间间隔内的频率信息。这种频率域信号所需的内存较少，同时保留了有关口语单词的信息。傅里叶变换可以将音频信号表示为简单函数（正弦和余弦）的总和。例如，音频信号可