语音识别的发展历史

    语音识别研究从二十世纪50年代开始到现在已经历半个多世纪的蓬勃发展，在这期间获得了巨大的进展。这里仅仅按照一些重要方法的出现和发展为线索进行简要回顾。

    50年代，研究人员大都致力于探索声学—语音学的基本概念。1952年AT& T
Bell实验室实现了一个单一发音人孤立发音的十个英文数字的语音识别系统，方法主要是度量每个数字的元音音段的共振峰。1956年，RCA Lab
开展的一项独立研究也是试图识别单一发音人的10不同的音节，同样采用了度量共振峰的方法。1959年，英国University
College的研究人员尝试用谱分析和模板匹配方法构建了一种音素识别器，用以识别4个元音和9个辅音。而MIT林肯实验室的研究人员则是构建一种非特
定人的元音识别器，用于识别嵌在/b/-vowel+/t/语境中的10个元音。

   
60年代，相继出现并发表了语音识别的几个重要的思想。但是，伴随着这个年代的开始却是几个日本的实验室进入语音识别领域，并构建一些专用的硬件用于语音
识别系统。东京Radio Research
Lab首先构建了一个用硬件实现的元音识别器。语音信号经过精心制作的带通滤波器进行谱分析和通道输出谱加权处理后，用多数逻辑决策电路选择输入语音中元
音的识别结果。1962年，东京大学进行了另一个音素识别器的硬件实现的尝试。它使用过零率方法分离语音信号的不同部分，并进行识别。1963年，日本
NEC Lab对数字进行语音识别的尝试可以算得上最值得注意的工作，因为它不仅是NEC研究语音识别的开端，还导致一个长期的和卓有成效的研究计划。

    在60年代中，三个研究项目的开展对其后20多年的语音识别研究和开发产生了重大影响。第一个研究项目在RCA
Lab开始于60年代后期，目的是研究语音事件在时间刻度上不均匀性的现实解决办法。在能够可靠检测出语音事件的始末点的基础上，发展了一套时间归正的基
本方法，显著降低了识别匹配评分的变化程度。几乎与此同时，前苏维埃的研究人员Vintsyuk提出使用动态规划来对齐两个不同长度的语音音段。尽管动态
时间弯折(DTW)概念的实质和用于连接词识别的算法雏形已经包含在Vintsyuk的工作中，但直到80年代才在西方广为人知，并发扬光大。
60年代的最后一项成就是研究人员Reddy用动态跟踪音素的方法进行连续语音识别的开创性工作。Reddy的这项工作最终在CMU（他在60年后期加入CMU）培育出长期进行的并获极大成功的语音识别研究计划，在连续语音识别系统的研究方面至今仍然保持世界领先的水平。

   
70年代，语音识别研究取得了一系列具有里程碑意义的成就。首先，在模式识别思想、动态规划方法、线性预测思想等基础研究的成功应用的支撑下，孤立词发音
和孤立语句发音的识别成为了可行的有用技术。70年代的另一个里程碑是在IBM开始了一个长期持续的、卓有成效的大词汇量连续语音识别研究的集体努力。他
们在20多年中研究了三项不同的工作，其中之一就是简单备忘录的听写系统Tangorn。 在这期间，AT&T Bell
Lab开展了一系列目的在于建立真正的非特定人语音识别系统的实验。研究提出了范围广泛的一类复杂的聚类算法，用于确定能够表示大量人群的不同词语的所有
声学变化的不同模式的数量。这些研究经过10多年的精炼后，成为构建非特定人的模式聚类技术，现在已经得到充分理解并广泛应用。

   
继孤立词语识别成为70年代研究的主要焦点之后，连接词语识别的问题则是80年代研究的焦点。其目标是创建基于用由单个词的模式串接在一起进行匹配，并能
识别由词汇串接组成的流畅话语的可靠系统。形式化并实现了大量连接词语音识别的算法，例如两层动态规划方法，一遍法，层建法，帧同步层建法。这些
“优化”匹配处理的每一种方法都有它自己的实现优点，并对相当多的任务进行过探索研究。

   
语音识别研究在80年代的最大特点是从基于模板的方法向统计模型方法的转变，特别是转向研究隐马尔柯夫模型HMM的理论、方法和实现问题。虽然个别实验室
（主要是IBM, Institute for Defense Analysis, Dragon
Systems）对HMM的方法论早已非常熟知和充分理解，但直到80年代中期在HMM的理论和方法广泛发表以后，才使原本艰涩的HMM纯数学模型工程
化，从而为更多研究者了解和认识，并被世界上几乎每一个从事语音识别的实验室所采用。

   
贯穿整个80年代，大词汇量连续语音识别系统研究受到了DARPA的有力推动。DARPA发起有关语音识别的巨大研究计划的目的是，对于1000条词汇的
数据库管理任务的连续语音达到高的词汇识别精度。这方面的主要研究贡献产生于CMU, BBN, Lincoln Labs, SRI, 
MIT,AT&T Bell Lab.

    9  0年代，语音识别研究的重点转向自然语言的识别处理，任务转移到航空旅行信息的索取。同时，语音识别技术不断应用于电话网络，增强话务员服务和自动化。

    2000年以来，人机语音交互成为研究的焦点。研究重点包括即兴口语的识别和理解，自然口语对话，以及多语种的语音同声翻译。

    继“863”计划期间，汉语大词汇量语音识别—听写机技术成为研究的重点之后，汉语自然口语对话和语音翻译在“973”计划期间成为新的研究焦点。 

   
中国的语音识别研究工作最早开始于中科院声学所。50年代后期，中科院声学所用频谱分析的方法研究了汉语10个元音的语音识别，到70年代后期，构建了基
于模板匹配的孤立词语音识别系统。在80年代后期，主持研究了八五期间中科院人机语音对话研究项目。在此期间国内大专院校和研究所相继开始了语音识别研
究。声学所、自动化所、北大、清华等研究机构在中国的语音识别研究的方向和内容等方面起了积极的催化和引导作用。