语音识别防伪技术的发展过程

其实在计算机发明之前，自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程，今天来了解一下语音识别防伪技术的发展过程。

早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。最早的基于电子计算机的语音识别系统是由AT&T贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统，它能够识别10个英文数字，其识别方法是跟踪语音中的共振峰，可以达到98%的正确率。到1950年代末，伦敦学院的Denes已经将语法概率加入语音识别中。

　　1960年代，人工神经网络被引入了语音识别。这一时代的两大突破是线性预测编码， 及动态时间弯折技术。

　　语音识别防伪技术的一个重大突破是隐含马尔科夫模型的应用：从Baum提出相关数学推理，经过Labiner等人的研究，卡内基梅隆大学的李开复最终实现了第一个基于隐马尔科夫模型的大词汇量语音识别系统Sphinx。在此之后，可以说语音识别防伪技术的发展没有脱离这个HMM框架。

　　实验室语音识别研究的另一巨大突破产生于20世纪80年代末：人们终于在实验室突破了大词汇量、连续语音和非特定人这三大障碍，第一次把这三个特性都集成在一个系统中，一个比较典型的系统是卡耐基梅隆大学的Sphinx系统，它是第一个高性能的非特定人、大词汇量连续语音识别系统。

　　在这一个时期，语音识别防伪技术的研究进一步走向深入，显著特征是HMM模型和人工神经元网络在语音识别中的成功应用。HMM模型的广泛应用应归功于AT&TBell实验室Rabiner等科学家的努力，他们把原本艰涩的HMM纯数学模型工程化，从而为更多研究者了解和认识，从而使统计方法成为了语音识别防伪技术的主流。

20世纪90年代前期，许多著名的大公司如IBM、苹果、AT&T和NTT都对语音识别系统的实用化研究投以巨资。现如今已经看到许多智能设备都具备语音识别功能，语音识别防伪技术的正确率也在技术的不断发展和完善下逐步提高。

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