智能语音系统的核心在于其能够理解和生成自然语言的能力,这依赖于一系列复杂的技术,包括语音识别、语音合成和自然语言处理技术。
一、语音识别技术
声学模型技术:传统声学模型有隐马尔可夫模型(HMM),如今深度神经网络(DNN)及其变体如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)中的长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)应用广泛,可自动学习语音复杂特征提升准确率。
语言模型技术:n - 元语法(n - gram)模型基于单词序列概率预测,神经网络语言模型如 Transformer 架构能更好捕捉语义语法信息。
特征提取技术:梅尔频率倒谱系数(MFCC)模拟人耳感知提取语音关键特征,线性预测倒谱系数(LPCC)也较常用。
二、语音合成技术
基于规则合成法:早期依语音音素、音节等规则合成,自然度低。
拼接合成技术:按规则拼接预录语音片段成完整语音,需大量语音数据建库。
参数合成技术:提取语音参数如基频、幅度等合成,统计参数语音合成(SPSS)和深度学习语音合成(如 Tacotron 系列模型)较先进,合成语音自然度高。
三、自然语言处理技术
词法分析技术:分词将文本按规则分单词,词性标注给单词标词性助于理解语法结构。
句法分析技术:依存句法分析构建依存树确定句子成分关系理解语义。
语义理解技术:语义角色标注确定句子成分在事件角色,命名实体识别文本中人名、地名等实体理解主题内容。
对话管理技术:对话状态跟踪确定对话当前状态,对话策略学习依状态决定下一步对话策略。