凌賢鵬 李綻蕾 劉昊 張釤釤 俞蕓蕓

摘 要：文中設(shè)計(jì)了一款智能家居系統(tǒng)，主要介紹了語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的相關(guān)基礎(chǔ)原理以及流程。詳細(xì)分析了一段語(yǔ)音信號(hào)從采集到預(yù)處理，提取特征值后與語(yǔ)音庫(kù)中的聲學(xué)模型比對(duì)得出識(shí)別結(jié)果的過(guò)程及隱馬爾科夫的建模過(guò)程、算法流程，最后利用Arduino開(kāi)發(fā)板搭建智能家居系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞：智能家居;語(yǔ)音識(shí)別;Arduino;隱馬爾科夫模型;特征提取

中圖分類(lèi)號(hào)：TP39文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2095-1302（2019）01-00-02

0 引 言

第一次工業(yè)時(shí)代后，生活方式大不同前，越來(lái)越多的機(jī)器設(shè)備開(kāi)始代替手工作業(yè)，而在家居行業(yè)也出現(xiàn)了類(lèi)似的機(jī)器人幫人們處理家居生活中的簡(jiǎn)單工作，不僅解放了人們的雙手，又節(jié)省了大量時(shí)間。智能家居的發(fā)展與人機(jī)交互技術(shù)有著密不可分的關(guān)聯(lián)，在長(zhǎng)期探索中，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)脫穎而出。本文詳細(xì)分析了語(yǔ)音識(shí)別過(guò)程，并設(shè)計(jì)了一套基于A(yíng)rduino平臺(tái)的智能家居系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)家居燈光、環(huán)境（溫度和濕度）、光線(xiàn)、安防監(jiān)督的語(yǔ)音化控制。

1 語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)相關(guān)理論技術(shù)

語(yǔ)音識(shí)別的信號(hào)處理流程如圖1所示。語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)由語(yǔ)音前期預(yù)處理、語(yǔ)音信號(hào)特征參數(shù)提取、參考模型庫(kù)建模、模式匹配以及語(yǔ)音后處理五個(gè)部分組成[1]。語(yǔ)音識(shí)別可分為如下四大階段：

（1）第一個(gè)階段先通過(guò)性能優(yōu)良的語(yǔ)音采集設(shè)備采集語(yǔ)音信號(hào)，然后進(jìn)行相關(guān)預(yù)加重、分幀、加窗、端點(diǎn)檢測(cè)等預(yù)處理操作。

（2）第二階段是聲學(xué)模型訓(xùn)練階段。提取語(yǔ)音庫(kù)中已知語(yǔ)義的語(yǔ)音信號(hào)特征參數(shù)，將其作為模板存入?yún)⒖寄Ｐ蛶?kù)中。使用訓(xùn)練算法建立聲學(xué)模型，而聲學(xué)模型的訓(xùn)練過(guò)程也是建模過(guò)程，通過(guò)訓(xùn)練語(yǔ)音庫(kù)的特征參數(shù)訓(xùn)練聲學(xué)模型參數(shù)[2]，因此要設(shè)置合理的模型初始值。

（3）第三階段是識(shí)別階段，將輸入語(yǔ)音的特征參數(shù)經(jīng)過(guò)一定的識(shí)別算法與訓(xùn)練好的參考模型庫(kù)中的特征參數(shù)進(jìn)行相似度對(duì)比，匹配相似度概率最高的即為輸入語(yǔ)音最終識(shí)別結(jié)果[3]。

（4）第四階段是語(yǔ)音后處理階段，確定當(dāng)前哪個(gè)詞語(yǔ)可以跟隨上一個(gè)已經(jīng)識(shí)別的詞，排除不可能的單詞，將最佳匹配結(jié)果語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行語(yǔ)言建模，匹配出文本語(yǔ)義。

2 語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域處理

在對(duì)語(yǔ)音信號(hào)分析前，要先對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，包括端點(diǎn)檢測(cè)、預(yù)加重、加窗和分幀等技術(shù)[4]。

預(yù)加重采用一個(gè)6 dB/倍頻的一階高通數(shù)字濾波器實(shí)現(xiàn)，其傳遞函數(shù)為H（z）=1-μz-1，加窗可以讓一幀信號(hào)的幅度在兩端平滑的衰減漸變到零，以避免短時(shí)語(yǔ)音段邊緣的影響。但由于加窗削弱了語(yǔ)音邊緣的信號(hào)，為了使相鄰幀連續(xù)不中斷，一般采用重疊分幀方法[5]。

端點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)的目的是檢測(cè)出有效語(yǔ)音信號(hào)的起始點(diǎn)和終止點(diǎn)[6]，從而減少需要處理的數(shù)據(jù)量和運(yùn)算量，同時(shí)還能降低噪聲對(duì)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的影響，一般采用雙門(mén)限端點(diǎn)檢測(cè)法。

3 語(yǔ)音信號(hào)的特征提取

語(yǔ)音信號(hào)提取的特征值應(yīng)該準(zhǔn)確、完全地包含語(yǔ)音信號(hào)的全部信息。同時(shí)提取能有效反映語(yǔ)音特性、減少語(yǔ)音信號(hào)中與識(shí)別無(wú)關(guān)的信息，減少識(shí)別數(shù)據(jù)量。本文分析了語(yǔ)音信號(hào)的三種特征參數(shù)，即線(xiàn)性預(yù)測(cè)系數(shù)（LPC）、線(xiàn)性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)（LPCC）、梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）[7]。

3.1 線(xiàn)性預(yù)測(cè)系數(shù)（LPC）

線(xiàn)性預(yù)測(cè)的原理：語(yǔ)音信號(hào)S（n）的值可由過(guò)去若干時(shí)刻的采樣值或其線(xiàn)性組合來(lái)逼近[8]。在逼近過(guò)程中，逼近值與原始值之間的差值稱(chēng)為預(yù)測(cè)誤差，當(dāng)預(yù)測(cè)誤差達(dá)到最小時(shí)，即預(yù)測(cè)效果最接近，也是模型建立最完美的值。可以推得，線(xiàn)性預(yù)測(cè)系數(shù)ai的值達(dá)到了收斂。線(xiàn)性預(yù)測(cè)方法得到的參數(shù)可以很好地反映語(yǔ)音信號(hào)的頻譜幅度。

3.2 線(xiàn)性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)（LPCC）

LPCC可以將語(yǔ)音模型中的聲門(mén)激勵(lì)信號(hào)與聲道沖激響應(yīng)信號(hào)進(jìn)行分離，計(jì)算量小，實(shí)現(xiàn)相對(duì)簡(jiǎn)單，提高了特征參數(shù)的穩(wěn)定性[9]。該值是對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行FFT后再取對(duì)數(shù)，求IFFT后得到的。

3.3 梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）

Mel頻率倒譜系數(shù)（MFCC）充分考慮了人耳聽(tīng)覺(jué)的感知特性后進(jìn)行語(yǔ)音信號(hào)處理。MFCC具有更好的識(shí)別性能[10]，語(yǔ)音信號(hào)中的能量主要集中在低頻部分，對(duì)人耳的聽(tīng)覺(jué)特性模擬地更好，而人耳對(duì)低頻分量也更敏感。語(yǔ)音信號(hào)低頻部分的一個(gè)參數(shù)淡化了易受環(huán)境噪聲干擾的高頻部分，提高了語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的抗噪聲能力。

4 隱馬爾科夫模型HMM

隱馬爾科夫過(guò)程是一個(gè)雙重隨機(jī)過(guò)程：其一用于描述每幀語(yǔ)音信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性（可直接觀(guān)測(cè)到）;其二用于描述每幀語(yǔ)音信號(hào)如何轉(zhuǎn)變到寫(xiě)一個(gè)語(yǔ)音幀信號(hào)（隱含在觀(guān)察序列中）。隱馬爾可夫模型就像一個(gè)黑箱子，內(nèi)部狀態(tài)外部不可見(jiàn)，外界只能看到各個(gè)時(shí)刻的輸出值[11]?？捎^(guān)測(cè)部分是人的語(yǔ)音，而隱含部分則是人組織語(yǔ)言的大腦激勵(lì)信號(hào)。隱馬爾可夫模型可用λ=（π，A，B）表示[12]。

本文詳細(xì)分析了HMM模型三個(gè)基本問(wèn)題的解決算法。假設(shè)已知可觀(guān)察狀態(tài)值序列O=（O1，O2，…，OT）（T是語(yǔ)音信號(hào)的幀數(shù)）和馬爾科夫模型參數(shù)λ=（π，A，B），計(jì)算可觀(guān)察序列的概率P（O|λ）時(shí)一般使用向前-向后算法[13]。

已知可觀(guān)察狀態(tài)值序列O=（O1，O2，…，OT）和模型λ=（π，A，B），計(jì)算最有可能生成該可觀(guān)察序列的隱含狀態(tài)序列，通常使用Viterbi算法[14]。

在已知可觀(guān)察狀態(tài)的序列O=（O1，O2，…，OT）的前提下，確定HMM的模型參數(shù)λ=（π，A，B），使得可觀(guān)察序列的概率P（O|λ）最大，通常使用Baum-Welch算法[15]。

5 智能家居系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

結(jié)合Arduino開(kāi)發(fā)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)智能家居模塊的交互系統(tǒng)，對(duì)家居系統(tǒng)整體以及軟硬件需求進(jìn)行分析與總體設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)通過(guò)語(yǔ)音控制家居設(shè)備的目標(biāo)。該系統(tǒng)具有燈光控制，光線(xiàn)以及溫度濕度檢測(cè)和危險(xiǎn)氣體警報(bào)功能。為了擁有更好的人機(jī)交互環(huán)境，本文系統(tǒng)還添加了語(yǔ)音播報(bào)功能。

調(diào)試并連接智能家居的軟硬件系統(tǒng)，分別測(cè)試智能家居系統(tǒng)的語(yǔ)音識(shí)別率，以及相應(yīng)的語(yǔ)音命令能否實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)功能。在安靜的環(huán)境下，系統(tǒng)功能能夠全部實(shí)現(xiàn)，測(cè)試非特定人100次的語(yǔ)音識(shí)別率均在90%以上。在有噪聲的環(huán)境下，系統(tǒng)功能均未實(shí)現(xiàn)，測(cè)試非特定人100次的語(yǔ)音識(shí)別率均在50%以下甚至更低。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，與安靜環(huán)境對(duì)比，噪聲環(huán)境下的語(yǔ)音識(shí)別效果大大降低，且長(zhǎng)語(yǔ)音命令的識(shí)別率同之前一樣低于安靜環(huán)境下的語(yǔ)音識(shí)別率。

6 結(jié) 語(yǔ)

本文主要對(duì)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)做了大致分析，比較了特征提取線(xiàn)性預(yù)測(cè)技術(shù)、線(xiàn)性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)以及梅爾頻率倒譜系數(shù)之間的優(yōu)缺點(diǎn)。詳細(xì)分析了隱馬爾科夫的建模過(guò)程以及相應(yīng)算法，結(jié)合Arduino開(kāi)發(fā)平臺(tái)，對(duì)智能家居系統(tǒng)做出簡(jiǎn)單設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)音命令“開(kāi)燈”“關(guān)燈”“溫度濕度檢測(cè)”“環(huán)境光線(xiàn)檢測(cè)”等操作，同時(shí)還采用危險(xiǎn)氣體警報(bào)對(duì)家居安防進(jìn)行布施。語(yǔ)音播報(bào)提供了良好的人機(jī)交互環(huán)境，通過(guò)智能家居各模塊功能語(yǔ)音識(shí)別測(cè)試可知，提高語(yǔ)音識(shí)別率不僅需要安靜的環(huán)境，還需要說(shuō)標(biāo)準(zhǔn)的普通話(huà)。語(yǔ)音識(shí)別如何在有較大噪音的環(huán)境中進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別是一道難關(guān)，也是未來(lái)科研人的努力方向。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]許春冬，張震，戰(zhàn)鴿，等.面向語(yǔ)音增強(qiáng)的約束序貫高斯混合模型噪聲功率譜估計(jì)[J].聲學(xué)學(xué)報(bào)，2017，42（5）：633-640.

[2]趙明明.語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中特征提取和聲學(xué)建模的研究[D].重慶：重慶師范大學(xué)，2012.

[3]張志霞.語(yǔ)音識(shí)別中個(gè)人特征參數(shù)提取研究[D].太原：中北大學(xué)，2009.

[4]許春冬，戰(zhàn)鴿，應(yīng)冬文，等.基于隱馬爾科夫模型的非監(jiān)督噪聲功率譜估計(jì)[J]. 數(shù)據(jù)采集與處理，2015，30（2）：359-364.

[5]李寶祥.語(yǔ)音關(guān)鍵詞檢索若干問(wèn)題的研究[D].北京：北京郵電大學(xué)，2013.

[6]劉洋.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)方法研究[D].大連：大連理工大學(xué)，2010.

[7]郭秋雨.小詞匯量非特定人的孤立詞語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)研究[D].青島：中國(guó)海洋大學(xué)，2010.

[8]張輝.基于線(xiàn)性預(yù)測(cè)和激勵(lì)機(jī)制的在線(xiàn)語(yǔ)音傳輸實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)[D].天津：南開(kāi)大學(xué)，2008.

[9]許春冬，王晶，戰(zhàn)鴿，等.基于功率譜包絡(luò)動(dòng)態(tài)分割的魯棒語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)[J]. 北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2015，35（11）：1189-1193.

[10]陳衛(wèi)東，王曉亞，解靜.基于LPCC的多語(yǔ)種識(shí)別算法[J].無(wú)線(xiàn)電工程，2009，39（9）：16-18.

[11]孫穎華.高階離散隱馬爾科夫模型的嚴(yán)格定義及等價(jià)性質(zhì)[D].鎮(zhèn)江：江蘇大學(xué)，2016.

[12]郭雷勇，李宇，林勝義，等.用于隱馬爾科夫模型語(yǔ)音帶寬擴(kuò)展的激勵(lì)分段擴(kuò)展方法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2017，37（8）：2416-2420.

[13] XU L，KONG A L，LI H，et al.Generalizing I vector estimation for rapid speaker recognition[J].IEEE/ACM transactionson audio speech & language processing，2018，26（4）：749-759.

[14] FAN J L.Forward-backward algorithm[J].Springer international，2016，13（2）：97-116.

[15] VITERBI A J.Error bounds for convolute-onal codes and an asymptotically optim-um decoding algorithm[J].IEEE Trans.informat.theory，1967，13（2）：260-269.