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基于深度学习的语音识别技术研究与实现

一、引言

随着人工智能产业的不断升温，语音识别技术也得到了持续的
发展和创新。语音识别技术是一项综合性质很强的技术，在语音
信号的采集、转码、特征提取、识别等环节都有其独特的技术手
段和算法模型。其中深度学习算法在语音识别中的应用也越来越
广泛，该算法通过模拟人类大脑神经网络模式进行学习，自动提
取多个层次抽象特征，使用神经网络算法优化构建模型，以此增
强识别精度，实现准确识别语音信号。本文将重点围绕深度学习
在语音识别技术中的应用展开论述，主要探讨语音信号采集、特
征提取、识别算法的具体操作步骤，以及深度学习技术在不同应

用场景下的效果与影响因素等。

二、语音信号采集与预处理

语音信号采集是语音识别技术中最为基础的一个环节，直接影
响到后续特征提取、模型训练和识别精度等关键步骤。当前较为
常用的语音信号采集设备主要有手机、话筒、电视遥控器、智能
音箱等，其中手机是最为常用的采集装置之一。语音信号采集过

程中需要注意一下几点。

1.采集距离：采集距离即说话者和录音设备间的距离，在一定
的距离范围内语音信号会受到环境噪声、语音失真、混响等干扰，
从而影响信号质量，导致特征无法充分提取。因此在采集语音信
号时，需注意将语音信号和噪声分离，尽量减少语音与噪声的重

叠。

2.采集环境：采集环境即录音场所，在不同的录音场所，信号
特征会受到不同的环境干扰，例如室内语音和室外语音的信号特
征差异较大，因此在实际操作中，需要选择适当的采集场所，以

实现较好的语音信号采集效果。

3.信号采样频率：信号采样频率是指在采样时针对一秒内采集
的采样点数，通常情况下，越高的采样频率可以提取更多的信号
信息，但是也会导致内容识别时间增加。一般情况下，采样频率

在8000-16000之间比较常见。

三、语音信号特征提取

语音信号特征提取是在采集到的语音信号基础上，对信号进行
预处理，并将其转化为一组有意义的数字特征。常用的语音信号

特征提取算法包括信号加窗、离散傅里叶变换（DFT）、短时傅
里叶变换（STFT）、梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。其中，
MFCC作为一种广泛应用的语音信号特征提取算法，在实际操作

中表现出了较好的效果。
MFCC算法是通过把音频信号转换为无声语音、通过零次法过
滤器压缩频域、在Mel频率上使用非线性缩放的方法提取音频信

号的短时频谱特征。其具体操作步骤如下：

1.预处理：将采样频率为fs的语音信号在一定时长内匹配为n
个帧，每帧长度为N=fs*10ms,取相邻两帧之间有50%的重叠，即

每次后移5ms，以保证帧之间的连续性。

2.矩形窗口加窗：对每一帧信号进行加窗，主要是为了解决突

变跳变问题和提取高频变化信息。

3.频谱分析：对加窗后的信号进行短时傅里叶变换，提取能量

谱，作为原始特征数据。

4.梅尔滤波器组：因为人耳对频率的感知吸收采用对数比例尺
度，而非线性感知学科所采用的线性尺度，因此，通过离散余弦

变换将能量谱转换为Mel频率尺度上的谱，并应用Mel滤波器组

对其进行压缩，提取基频和共振峰之间的关键信息。

5.DCT变换：对压缩后的Mel滤波输出，通过离散余弦变换，

提取最终的13个语音特征系数。

四、基于深度学习的语音信号识别算法

深度学习技术在语音识别领域的应用主要是基于深度神经网络

（DeepNeuralNetwork，DNN）和循环神经网络（Recurrent
NeuralNetwork，RNN）两种算法模型，这两种算法均使用多级神
经网络层，模拟人类大脑神经网络模式进行学习，从而实现对语

音信号的自动识别和分类，达到自适应与自校正的特点。

1.基于DNN的语音识别算法

DNN是目前语音识别领域中深度学习算法应用最普遍的模型之
一，主要利用多层神经网络结构提取语音序列中的特征信息，并
通过多个非线性激活函数将特征信息映射到高维向量空间中，从

而实现对语音信号的识别。

基于DNN的语音识别算法难点主要在于训练神经网络模型时
需要大量的训练数据和计算资源，以及在实践中需要充分考虑数

据预处理、特征工程、优化算法等方面的问题。

2.基于RNN的语音识别算法

与DNN模型相比，RNN模型更关注语音信号中的时间序列特
征，其主要应用在跨越时间的模式识别、语言模型、自然语言处

理等领域，相比传统的DNN模型，更可以处理长序列模式，从而

实现对基于序列的语音信号的识别。

基于RNN的语音信号识别算法中最常用的结构模型是循环神
经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），其中LSTM广泛
应用于语音识别领域。LSTM一般由一个记忆层、一个输入门、
一个遗忘门和一个输出门组成，它可以有效地处理长