近年來，隨著語音識別與確認(rèn)技術(shù)的逐漸成熟，基于語音識別技術(shù)的對話控制系統(tǒng)受到了越來越多的關(guān)注。現(xiàn)有的語音技術(shù)雖然在實驗室環(huán)境中取得取得了較好的識別效果，但是一旦由于環(huán)境或者說話人的客觀原因使得語音信號變差時，就會導(dǎo)致系統(tǒng)檢出率急劇下降，從而使得語音控制系統(tǒng)的性能變差甚至不能正常工作。

針對殘疾人行動不便的問題，在日本富士通公司的資助下開發(fā)了一套殘疾人利用語音進行家電控制的系統(tǒng)。本系統(tǒng)的用戶主要是康復(fù)中心的特殊用戶，由于身體長期癱瘓或者其它原因，他們不僅行動不便，而且語言交流能力也有很大程度的下降，尤其是發(fā)音不夠清晰準(zhǔn)確，僅僅用傳統(tǒng)的語音識別器很難滿足控制系統(tǒng)實際應(yīng)用的需要。因此，提出了綜合利用孤立詞識別器、連接詞識別以及連續(xù)語音識別器構(gòu)建一個基于多識別引擎的識別器的方法，使得關(guān)鍵詞被正確檢出的可能性大大增加，在允許用戶自由使用孤立或者連續(xù)語音交流的同時，還最大限度地利用不同識別引擎的優(yōu)點，改善了家電語音控制系統(tǒng)的性能。

另外，還分析了語音控制系統(tǒng)中確認(rèn)、模型自適應(yīng)以及對話控制策略等關(guān)鍵技術(shù)，并且給出了相應(yīng)的解決方案，從而給出家電語音控制系統(tǒng)的完整結(jié)構(gòu)，在電梯、輪椅、電視等設(shè)備的實際控制中取得了良好的效果。

1 家電語音控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

家電語音控制系統(tǒng)包括軟件設(shè)計和硬件設(shè)計兩部分。本文主要討論軟件設(shè)計部分，其中包括：語音識別模塊、語音確認(rèn)模塊、對話控制及硬件指令傳輸模塊以及模型自適應(yīng)模塊。整個系統(tǒng)的流程是：首先，用戶的語音被送入語音識別模塊進行Viterbi解碼識別，得到相應(yīng)的候選關(guān)鍵詞；然后，將候選關(guān)鍵詞送入語音確認(rèn)模塊進行確認(rèn)，從中檢出可能的關(guān)鍵詞，并給出相應(yīng)的確認(rèn)分值；再后，根據(jù)檢出的關(guān)鍵詞及其對應(yīng)的確認(rèn)分值產(chǎn)生相應(yīng)的對話或者控制命令對硬件進行控制，同時利用已經(jīng)確認(rèn)的語音對識別中的語音模型進行更新。圖1給出了家電語音控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖。

2 基于多識別引擎的識別器設(shè)計

2．1 傳統(tǒng)識別引擎簡介

根據(jù)待識別語音屬于單一用戶還是公眾進行分類，可以將其分為特定人識別以及非特定人識別。由于設(shè)計目標(biāo)是針對特定用戶的，因此采用特定人識別器。如果根據(jù)輸入語音特點以及建模方法進行分類，當(dāng)前的識別引擎主要分為孤立詞識別、連續(xù)語音識別以及連接詞識別等引擎。下面分別介紹幾種不同的識別引擎以及各自的優(yōu)缺點。

2．1．1 孤立詞識別引擎

由于孤立詞識別引擎的輸入是孤立的詞匯，因此其識別范圍小，建模精確，識別率高，非特定人的孤立詞識別引擎的識別率可達95%左右，特定人的識別率甚至可達99%以上。但是孤立詞識別引擎要求用戶的輸入必須是一個個獨立的單詞，顯然對于連續(xù)的語音流無法處理。即使是獨立的單詞，如果由于用戶的習(xí)慣或者生理原因，在語音中含有一些語氣詞或者其它高能量的突發(fā)噪聲，將嚴(yán)重影響系統(tǒng)的識別率。

2．1．2 連續(xù)語音識別引擎

連續(xù)語音識別引擎是以音節(jié)或者音素為單位進行建模的，很好地解決了孤立詞識別中對輸入語音的限制，而且通過對常見的語氣詞以及噪聲的建模，也能夠解決由其引起的識別率下降的問題。但是連續(xù)語音的識別率很低，即使在實驗室環(huán)境下，其識別率最高也只能達90%左右。顯然連續(xù)語音識別引擎難以單獨用于家電語音控制系統(tǒng)。

2．1．3 連接詞識別引擎

連接詞識別引擎介于孤立詞識別引擎和連續(xù)語音識別引擎之間。它以孤立詞為模型，通過對孤立詞的拼接實現(xiàn)對連續(xù)語音流的識別。對于小型的語音識別系統(tǒng)來說，由于其詞表較小，因此建模方便，而且建模精度高，對關(guān)鍵詞的識別率接近于孤立詞識別引擎，很好地解決了孤立詞識別引擎無法解決的連續(xù)語音流問題。但是當(dāng)輸入語音流包含過多的音節(jié)時，其識別率不可避免地會下降很多。

用戶在選擇識別引擎的時候，主要需要考慮的因素包括：識別率、實時響應(yīng)速度、魯棒性、輸入語音限制、使用舒適性等。

2．2 基于多識別引擎的識別器設(shè)計

通過對識別引擎的分析以及對傳統(tǒng)識別引擎的介紹可以看到，無論單獨選擇哪種識別引擎，都不能夠完善地滿足實用的語音控制系統(tǒng)的要求，因此設(shè)計了一種多識別引擎的并行識別器，能夠獲得傳統(tǒng)識別器無法兼得的優(yōu)點。圖2給出了基于多識別引擎的識別器結(jié)構(gòu)圖。

2．2．1 基于多識別引擎的識別器工作原理

圖2中，識別引擎1為孤立詞識別引擎；識別引擎2為連接詞識別引擎；識別引擎3為連續(xù)語音識別引擎。識別器具體的工作流程如下：

（1）對輸入語音進行預(yù)處理，包括語音信號的切分以及噪聲去除等。語音信號的切分采用的是基于能量窗計算的切分算法，使得語音信號的端點更準(zhǔn)確。

（2）根據(jù)輸入語音的物理長度以及其它物理特征預(yù)判輸入語音為孤立詞輸入還是連續(xù)語音輸入。如果語音信號較短，則采用識別引擎1、2進行識別；如果信號較長，則采用識別引擎2、3進行識別；如果不能確定是孤立語音還是連續(xù)語音，則同時采用三個識別引擎進行識別。

（3）對于不同的識別引擎，將得到的識別結(jié)果作為候選關(guān)鍵詞（如果識別結(jié)果不同則為多候選）送入確認(rèn)模塊進行確認(rèn)。

2．2．2 基于多識別引擎的識別器性能分析

由于基于多識別引擎的識別器至少同時啟動了兩個或者三個識別引擎，因此系統(tǒng)的響應(yīng)時間不可避免地要受到影響。所以在語音建模時，采用參數(shù)共享的方法，從而降低了計算法復(fù)雜度，提高了系統(tǒng)響應(yīng)速度。同時注意到，對于孤立語音來說，由于識別引擎1、2的識別速度很快，因此完全可以滿足實時響應(yīng)的要求；對于連續(xù)語音來說，其識別時間主要耗費在識別引擎3上，這是不可避免的，系統(tǒng)引入的附加耗時很小，因此基本上不會因此而降低系統(tǒng)的響應(yīng)速度。

而多識別引擎的識別器的建立，使得無論連續(xù)語音輸入還是孤立語音輸入，都能采用合適的識別引擎進行識別，從而在允許用戶自由交流的基礎(chǔ)上，保證了系統(tǒng)的識別率得到大幅度的提高。尤其是用戶在采用連續(xù)語音輸入系統(tǒng)不能正確識別時，可以降低要求，視其為孤立語音輸入，這樣一方面可以正確控制家電正常運行，另一方面通過自適應(yīng)，不同識別引擎的模型都得到了更為精確的刻畫，逐漸提高了系統(tǒng)識別率，從而使得連續(xù)語音識別率也得到了提高。另外，在各種情況下都采用了連接識別引擎，主要是考慮到殘疾用戶的語音中經(jīng)常附帶一些常見的突發(fā)噪聲以及語氣詞，因此通過對此進行獨立建模，能夠去除語音信號首尾的噪聲和語氣詞的影響，進一步提高識別器的魯棒性。

3 其它關(guān)鍵技術(shù)分析

在家電語音控制系統(tǒng)中，除了識別器的性能嚴(yán)重影響系統(tǒng)的運行性能以外，關(guān)鍵詞確認(rèn)、對話控制策略以及識別器自適應(yīng)也是至關(guān)重要的：關(guān)鍵詞輸入的結(jié)果給出候選關(guān)鍵詞的置信度，因此直接影響了后續(xù)的對話控制模塊可能采取的動作——當(dāng)置信度高時，接受該關(guān)鍵詞將其作為真正的關(guān)鍵詞并且發(fā)出相應(yīng)的控制指令；當(dāng)置信度較低時，拒絕該候選詞；當(dāng)置信度處于中間水平時，產(chǎn)生相應(yīng)的對話語音與用戶進一步進行交互，對可能要發(fā)生的動作進行確認(rèn)。在實際應(yīng)用中，自適應(yīng)技術(shù)保證了通過長期的用戶和系統(tǒng)之間的交互，對識別器的模型進行修正，從而提高用戶的語音識別率。

基于多識別引擎的識別器給關(guān)鍵詞確認(rèn)模塊提供了更多的候選關(guān)鍵詞，因此擴大了關(guān)鍵詞的檢出范圍，為進一步提高檢出率提供了條件；但是另一方面，更多的候選關(guān)鍵詞意味著錯誤的候選關(guān)鍵詞被接受的可能性也大大增加，系統(tǒng)的誤警率也會隨之上升。因此對于關(guān)鍵詞確認(rèn)性能的依賴也會更大，所以提取出多種有效的確認(rèn)特片，利用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行最終的置位度評價。這些確認(rèn)特片包括：音素匹配得分特征、音素數(shù)匹配得分特征、似然得分特征、似然排位得分特片以及模型距離差累積得分特征。詳細(xì)的確認(rèn)過程見參考文獻。

在對話控制模塊中，由于不同的電路對應(yīng)著不同的關(guān)鍵詞，因此通過記錄當(dāng)前對話所處的處理（應(yīng)用某一個電路的狀態(tài)或者空閑狀態(tài)），給識別器提供相應(yīng)于該狀態(tài)的關(guān)鍵詞表，大大縮小了關(guān)鍵詞表中關(guān)鍵詞的總數(shù)，降低了關(guān)鍵詞之間的混淆度，從而進一步提高了識別器的識別率。此外，對關(guān)鍵詞重要性進行了分級，不同的關(guān)鍵詞擁有不同的級別，對于重要的關(guān)鍵詞來說，只有在其置信度很高的情況下才會將其直接發(fā)送給硬件控制模塊去執(zhí)行控制，否則要通過語音交互和用戶確認(rèn)的方法來確定是否執(zhí)行該命令。

針對不同的識別器，采用不同的自適應(yīng)策略：由于噪聲模型和系統(tǒng)當(dāng)前所處狀態(tài)直接相關(guān)，因此隨時準(zhǔn)備利用系統(tǒng)空閑狀態(tài)時采集的噪音段對噪聲模型進行更新；對于孤立詞和連接詞識別引擎所采用的聲學(xué)模型來說，利用經(jīng)過確認(rèn)的語音段對相應(yīng)的模型者重新；對連續(xù)語音來說，由于只有對關(guān)鍵詞的置信度評價，很難保證非關(guān)鍵詞語音識別的正確性，因此只對關(guān)鍵詞模型進行更新，在用戶空閑時，引導(dǎo)用戶利用給定的語音輸入對連續(xù)語音所采用的模型進行更新，以達到模型自適應(yīng)的效果。

4 實驗及結(jié)果分析

本文所采用的試驗平臺是用于連續(xù)語音電梯控制聲控仿真系統(tǒng)的關(guān)鍵詞檢出系統(tǒng)。整個系統(tǒng)由四個部分組成：語音識別模塊、語音確認(rèn)模塊、自適應(yīng)模塊以及對話管理模塊。語音識別模塊采用的是無跨越從左向右的CHMM模型，特征向量為39維的MFCC特征——12維的MEL特征系數(shù)以及一階和二階差分；能量及其一階和二階差分。確認(rèn)模塊采用的是基于多特征聯(lián)合得分的確認(rèn)算法。

論文中所采用的語音數(shù)據(jù)庫包括三種類型：孤立語音——對應(yīng)系統(tǒng)中采用的關(guān)鍵詞命令；連續(xù)語音——每段語音中包含一個相應(yīng)的關(guān)鍵詞命令；含噪聲段的孤立語音——在關(guān)鍵詞命令對應(yīng)的語音前后有一小段高能量突發(fā)噪聲。另外，把這三種類型的語音混合起來得到了混合語音數(shù)據(jù)。系統(tǒng)中采用的關(guān)鍵詞包括：公用的關(guān)鍵詞——打開，關(guān)閉，是，否；用于電梯控制的關(guān)鍵詞——上升，下降，一層，二層，三層，四層；用于輪椅控制的關(guān)鍵詞——前進，后退、停止；用于電視控制的關(guān)鍵詞——向上，向下，一臺，二臺，三臺，四臺，五臺。對于不同識別引擎以及不同語音數(shù)據(jù)，識別器的識別率以及系統(tǒng)的關(guān)鍵詞檢出率如表1所示。

通過以上的實驗可以看出：對于三種不同的語音輸入，采用單一的識別引擎，不可避免地使得在某一種或幾種語音輸入下識別器的識別率以及系統(tǒng)的檢出率較低，極大地影響了系統(tǒng)的控制性能。當(dāng)采用基于多識別引擎的識別器時，在任一語音輸入類型下，無論是識別率還是檢出率都能夠達到使用單一識別器時最優(yōu)的效果。由此可見，在采用基于多識別引擎的識別器時，能夠充分利用不同識別引擎的優(yōu)勢，使得系統(tǒng)的性能得到最大的提升。

本文針對傳統(tǒng)的單識別引擎在家電語音控制中存在的問題，提出了基于多識別引擎構(gòu)造語音識別器的方法，使得對于不同類型的語音輸入，都能夠得到較好的關(guān)鍵詞檢出效果，從而提高了系統(tǒng)的性能；同時，本文對語音控制系統(tǒng)中關(guān)鍵詞確認(rèn)、對話控制策略以及模型自適應(yīng)技術(shù)進行了一定的的分析和討論，并且搭建了完整的語音控制系統(tǒng)。目前本系統(tǒng)已經(jīng)通過了日本富士通公司的檢測，其相關(guān)硬件的研制工作正在進行當(dāng)中，有望在近期取得聯(lián)調(diào)成功。