語音識別防偽技術的發展過程

其實在計算機發明之前，自動語音識別的設想就已經被提上了議事日程，今天來了解一下語音識別防偽技術的發展過程。

早期的聲碼器可被視作語音識別及合成的雛形。最早的基于電子計算機的語音識別系統是由AT&T貝爾實驗室開發的Audrey語音識別系統，它能夠識別10個英文數字，其識別方法是跟蹤語音中的共振峰，可以達到98%的正確率。到1950年代末，倫敦學院的Denes已經將語法概率加入語音識別中。

　　1960年代，人工神經網絡被引入了語音識別。這一時代的兩大突破是線性預測編碼， 及動態時間彎折技術。

　　語音識別防偽技術的一個重大突破是隱含馬爾科夫模型的應用：從Baum提出相關數學推理，經過Labiner等人的研究，卡內基梅隆大學的李開復最終實現了第一個基于隱馬爾科夫模型的大詞匯量語音識別系統Sphinx。在此之后，可以說語音識別防偽技術的發展沒有脫離這個HMM框架。

　　實驗室語音識別研究的另一巨大突破產生于20世紀80年代末：人們終于在實驗室突破了大詞匯量、連續語音和非特定人這三大障礙，第一次把這三個特性都集成在一個系統中，一個比較典型的系統是卡耐基梅隆大學的Sphinx系統，它是第一個高性能的非特定人、大詞匯量連續語音識別系統。

　　在這一個時期，語音識別防偽技術的研究進一步走向深入，顯著特征是HMM模型和人工神經元網絡在語音識別中的成功應用。HMM模型的廣泛應用應歸功于AT&TBell實驗室Rabiner等科學家的努力，他們把原本艱澀的HMM純數學模型工程化，從而為更多研究者了解和認識，從而使統計方法成為了語音識別防偽技術的主流。

20世紀90年代前期，許多著名的大公司如IBM、蘋果、AT&T和NTT都對語音識別系統的實用化研究投以巨資。現如今已經看到許多智能設備都具備語音識別功能，語音識別防偽技術的正確率也在技術的不斷發展和完善下逐步提高。

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