语音是人类自然的交互方式。计算机发明之后让机器能够“听懂”人类的语言、理解语言含义，并能做出正确回答就成为了人们追求的目标。这个过程主要采用了 3 种技术，即自动语音识别（automatic speech recognition，
ASR）、自然语言处理（natural language processing，
NLP）和语音合成（speech synthesis，SS）。语音识别技术的目的是让机器能听懂人类的语音，是一个典型的交叉学科任务。
语音识别系统模型由声学模型和语言模型两个部分组成，声学模型对应于语音到音素的概率计算，语言模型对应于音素到文字的概率计算。
一个连续语音识别系统大致可以由四个部分组成：特征提取，声学模型，语言模型和解码部分。具体过程是首先从语音数据中经过提取得到声学特征，然后经过模型训练统计得到一个声学模型，作为识别的模板，并结合语言模型经过解码处理得到一个识别结果。
声学模型是语音识别系统中关键的部分，它的作用是对声学单元产生的特征序列进行描述，对语音信号进行了分类。我们可以用声学模型来计算一段观测到的特征矢量属于各个声学单元的概率并根据似然准则将特征序列转化为状态序列。
本文数据集地址 清华大学THCHS30中文语音数据集。
详细代码教程 中文语音识别
神经网络不能将音频作为输入进行训练，所以第一步我们要对音频数据进行特征提取。常见的特征提取都是基于人类的发声机理和听觉感知，从发声机理到听觉感知认识声音的本质。
常用的一些声学特征如下:
(1) 线性预测系数（LPC），线性预测分析是模拟人类的发声原理，通过分析声道短管级联的模型得到的。假设系统的传递函数跟全极点的数字滤波器是相似的，通常用 12一16个极点就可以描述语音信号的特征。所以对于 n 时刻的语音信号，
我们可以用之前时刻的信号的线性组合近似的模拟。然后计算语音信号的采样值和线性预测的采样值，并让这两者之间达到均方的误差（MSE）最小，就可以得到 LPC 。
(2) 感知线性预测（PLP），PLP 是一种基于听觉模型的特征参数。该参数是一种等效于 LPC 的特征，也是全极点模型预测多项式的一组系数。不同之处是
PLP 是基于入耳昕觉，通过计算应用到频谱分析中，将输入语音信号经过入耳听觉模型处理，替代 LPC 所用的时域信号，这样的优点是有利于抗噪语音特征的提取。
(3)梅尔频率倒谱系数（MFCC）， MFCC 也是基于入耳听觉特性，梅尔频
率倒谱频带划分是在 Mel刻度上等距划的，Mel频率的尺度值与实际频率的对数分布关系更符合人耳的听觉特性，所以可以使得语音信号有着更好的表示。
(5)基于滤波器组的特征 Fbank(Filter bank)， Fbank 特征提取方法就是相当
于 MFCC 去掉最后一步的离散余弦变换，跟 MFCC 特征， Fbank 特征保留了更多的原始语音数据。
(6)语谱图（Spectrogram），语谱图就是语音频谱图，一般是通过处理接收的时域信号得到频谱图，因此只要有足够时间长度的时域信号就可。语谱图的特点是观察语音不同频段的信号强度，可以看出随时间的变化情况。
本文就是通过将语谱图作为特征输入，利用 CNN 进行图像处理进行训练。语谱图可以理解为在一段时间内的频谱图叠加而成，因此提取语谱图的主要步骤分为：分帧、加窗、快速傅立叶变换（FFT）。
2.1.1 读取音频
第一步，我们需要找到利用 scipy 模块将音频转化为有用的信息， fs 为采样频率， wavsignal 为语音数据。我们的数据集的 fs 均为16khz 。
2.1.2 分帧、加窗
2.1.3 快速傅立叶变换 (FFT)
语音信号在时域上比较难看出其特性，所以通常转换为频域上的能量分布，所以我们对每帧经过窗函数处理的信号做快速傅立叶变换将时域图转换成各帧的频谱，然后我们可以对每个窗口的频谱叠加得到语谱图。
代码为：
谈及语音识别，如果这里有一个剪辑音频的数据集和对应的转录，而我们不知道怎么把转录中的字符和音频中的音素对齐，这会大大增加了训练语音识别器的难度。如果不对数据进行调整处理，那就意味着不能用一些简单方法进行训练。对此，我们可以选择的第一个方法是制定一项规则，如“一个字符对应十个音素输入”，但人们的语速千差万别，这种做法很容易出现纰漏。为了保证模型的可靠性，第二种方法，即手动对齐每个字符在音频中的位置，训练的模型性能效果更佳，因为我们能知道每个输入时间步长的真实信息。但它的缺点也很明显——即便是大小合适的数据集，这样的做法依然非常耗时。事实上，制定规则准确率不佳、手动调试用时过长不仅仅出现在语音识别领域，其它工作，如手写识别、在视频中添加动作标记，同样会面对这些问题。
这种场景下，正是 CTC 用武之地。 CTC 是一种让网络自动学会对齐的好方法，十分适合语音识别和书写识别。为了描述地更形象一些，我们可以把输入序列（音频）映射为X=[x1,x2,…,xT]，其相应的输出序列（转录）即为Y=[y1,y2,…,yU]。这之后，将字符与音素对齐的操作就相当于在X和Y之间建立一个准确的映射，详细内容可见CTC经典文章。
损失函数部分代码：
解码部分代码：
模型主要利用 CNN 来处理图像并通过最大值池化来提取主要特征加入定义好的 CTC 损失函数来进行训练。当有了输入和标签的话，模型构造就可以自己进行设定，如果准确率得以提升，那么都是可取的。有兴趣也可以加入LSTM 等网络结构，关于 CNN 和池化操作网上资料很多，这里就不再赘述了。有兴趣的读者可以参考往期的卷积神经网络 AlexNet 。
代码：
统计语言模型是自然语言处理的基础，它是一种具有一定上下文相关特性的数学模型，本质上也是概率图模型的一种，并且广泛应用于机器翻译、语音识别、拼音输入、图像文字识别、拼写纠错、查找错别字和搜索引擎等。在很多任务中，计算机需要知道一个文字序列是否能构成一个大家理解、无错别字且有意义的句子，比如这几句话：
假设 S 为生成的句子，有一连串的词w1,w2,…wn构成，则句子 S 出现的概率为：
 = P(w1,w2,…,wn) = P(w1)*P(w2|w1)*P(w3|w1,w2)…P(wn|w1,w2,…,wn-1)&height=18.50574712643678&width=603.448275862069)
由于计算机内存空间和算力的限制，我们明显需要更加合理的运算方法。一般来说，仅考虑与前一个词有关，就可以有着相当不错的准确率，在实际使用中，通常考虑与前两个词有关就足够了，极少情况下才考虑与前三个有关，因此我们可以选择采取下列这个公式：
 = P(w1,w2,…,wn) = P(w1)*P(w2|w1)*P(w3| w2)…P(wn|wn-1)&height=18.50574712643678&width=502.0689655172414)
而 P 我们可以通过爬取资料统计词频来进行计算概率。
论文：语音识别技术的研究进展与展望
博客：ASRT_SpeechRecognition
博客：DeepSpeechRecognition
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