语音信号的数字化预处理

语音识别系统的输入是模拟声波信号，需经过预加重、分帧、加窗等处理转换为数字特征。预加重通过一阶高通滤波器（公式：H(z)=1-0.97z^-1）补偿高频分量衰减，分帧采用25ms帧长与10ms帧移的汉明窗（公式：w(n)=0.54-0.46cos(2πn/(N-1))），将连续信号切割为离散帧序列。此过程需平衡时间分辨率与频率分辨率，过短的帧长会导致频谱泄漏，过长的帧长则无法捕捉动态变化。

声学特征提取的核心方法

梅尔频率倒谱系数（MFCC）是主流特征，其计算流程包含：

1. 短时傅里叶变换：对每帧信号进行FFT，得到频域幅度谱
2. 梅尔滤波器组：将线性频标映射到梅尔刻度（公式：mel(f)=2595*log10(1+f/700)），通常使用26个三角滤波器
3. 对数能量计算：取滤波器组输出的对数值
4. 离散余弦变换：得到13维倒谱系数，前12维为静态特征，第13维为能量项

实际应用中需结合一阶、二阶差分系数（ΔMFCC、ΔΔMFCC）增强动态特征表示。对于噪声环境，可采用谱减法或深度学习增强的特征提取方法。

声学模型架构演进

传统混合模型

DNN-HMM混合架构中，DNN负责声学特征到音素的概率映射，HMM建模音素时长与状态转移。训练时采用交叉熵损失函数，解码时通过维特比算法搜索最优路径。关键参数包括：

• 隐层数量：4-6层为宜，过多易过拟合
• 节点数：每层1024-2048个神经元
• 激活函数：ReLU及其变体（如LeakyReLU）
• 正则化：Dropout（0.2-0.5）、L2权重衰减

端到端模型

Transformer架构通过自注意力机制捕捉长程依赖，其编码器-解码器结构包含：

• 多头注意力：8个注意力头并行计算
• 位置编码：正弦/余弦函数注入时序信息
• 层归一化：稳定训练过程
• 残差连接：缓解梯度消失

Conformer模型结合卷积与自注意力，在100小时数据集上可达到传统模型在1000小时数据上的效果。训练时需采用标签平滑（0.1）、SpecAugment数据增强（时间掩蔽20ms，频率掩蔽5通道）等技术。

语言模型与解码优化

N-gram语言模型通过统计词序列概率辅助解码，其平滑技术包括：

• 加一平滑：P(w|h)=(count(h,w)+1)/(count(h)+V)
• Kneser-Ney平滑：考虑低阶N-gram的折扣分布

神经语言模型（如RNN、Transformer-LM）可捕捉长程上下文，但需权衡计算复杂度。解码策略包含：

• 静态WFST：编译声学模型、发音词典、语言模型为单一有限状态转换器
• 动态解码：实时更新语言模型分数（如n-best重打分）
• 置信度判别：设置阈值过滤低质量识别结果

工程实现要点

数据准备

• 训练集规模：中文需1000小时以上标注数据
• 噪声注入：添加SNR 5-20dB的背景噪声
• 语速扰动：±20%速度变化
• 方言混合：包含主要方言区域的发音样本

模型压缩

• 量化：8位整数量化（FP32→INT8）可减少75%模型体积
• 剪枝：移除小于阈值的权重（如0.01）
• 知识蒸馏：用大模型指导小模型训练
• 架构搜索：自动搜索高效子结构

部署优化

• 流式识别：采用Chunk-based处理（每chunk 320ms）
• 缓存机制：存储常用短句的识别结果
• 硬件加速：利用GPU张量核心或NPU专用指令集
• 动态批处理：合并相似长度的请求

实践建议

1. 数据构建：优先收集垂直领域专业术语，使用ASR-TTS闭环系统自动生成带标注数据
2. 模型选择：资源受限场景采用Conformer-lite（参数量<10M），高精度场景使用Transformer-XL
3. 评估指标：除词错误率（WER）外，关注关键实体识别准确率（如人名、地名）
4. 持续优化：建立用户反馈闭环，每月更新模型并增量训练

某金融客服系统实践表明，采用上述方法后，业务术语识别准确率从82%提升至95%，端到端延迟控制在300ms以内。开发者应结合具体场景，在模型复杂度与计算资源间取得平衡，通过持续迭代实现识别效果与运行效率的最优解。