作者：张祥(中海油信息科技有限公司天津分公司）

来源：《电声技术》 2024, 48(4):42-44.

智能语音助手作为人机交互的重要形式，已广泛应用于日常生活。由于世界上存在很多语言和方言，语言障碍成为智能语音助手广泛应用所面临的一个挑战，而多语言语音识别技术的出现为解决这一难题提供了新的可能性。

1.1多语言语音识别技术的概念

多语言语音识别技术是人工智能领域的一项重要进展，允许计算机系统理解和处理多种语言的语音输入。该技术的核心是自动语音识别(Automatic Speech Recognition，ASR)系统，可通过算法将语音信号转换为文本。ASR系统通常包括声学模型、语言模型及解码器。声学模型负责识别语音信号中的声音单元，语言模型用于预测单词序列的可能性，解码器则将这些信息结合起来，输出最可能的文本转写。

多语言语音识别的发展经历了从基于规则的系统到利用深度学习技术的转变。早期系统依赖语言专家制订的规则识别语音，应用效果不佳。随着深度学习技术的发展，语音识别系统开始采用神经网络，特别是卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)，有效提高了识别的准确性和系统的适应性。

1.2多语言语音识别技术的工作原理和过程

在多语言语音识别技术中，系统先预处理输入的语音信号，包括分帧处理、加窗处理及预加重。分帧处理指将连续的声音信号切分成每帧10~30ms的片段，以便后续的局部分析。加窗处理通过应用汉宁窗或汉明窗等窗函数来减少帧与帧之间的边界效应。预加重通过滤波器增强语音信号中的高频成分，从而突出语音的高频特征。

在特征提取阶段，系统从预处理后的语音信号中提取出代表语音特性的参数，如基音周期、共振峰以及感知加权预测系数(Perceptual Linear Predictive，PLP)。这些参数有效反映了语音信号的特点，并为后续的模式匹配提供了依据。在声学模型训练阶段，系统利用大量的训练数据来训练声学模型，建立声音信号与声学特征之间的映射关系。常用的训练算法包括高斯混合模型(Gaussian Mixture Module，GMM)和深度神经网络(Deep Neural Networks，DNN)，涉及大量的统计数据处理和机器学习技术，用于提升模型的准确性和健壮性。

在语言模型阶段，语言模型根据语法、句法等语言学理论，计算声音信号对应词组序列的概率。在解码阶段，系统根据字典将音素组合成字词，进而串连成句子。通过以上处理，多语言语音识别技术能够实现从语音信号到文本的自动转换，为语音识别应用提供坚实的技术基础。

智能语音助手融合了多语言语音识别技术和自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)技术，为用户提供交互式的服务。但传统智能语音助手在多语言理解方面存在局限性，通常只能处理一种或几种语言。这限制了它们的使用范围，尤其在多语言环境中，用户可能会遇到语音助手无法准确识别口音或方言的情况，导致交互体验不佳。此外，传统助手在处理自然语言的复杂性和多样性方面也存在局限性。

多语言语音识别技术的引入使得智能语音助手能够跨越语言障碍，更好地服务全球用户。通过集成先进的ASR系统和深度学习算法，智能语音助手可以理解和处理多种语言和方言。这种技术的核心是学习大量多语言语音数据，使得助手能够识别不同语言中的语音模式，并将其转换为文本。此外，多语言语音识别技术能提高语音助手的准确性，加快语言助手的响应速度，因为它可以利用大规模的数据集进行训练，从而更好地理解用户的意图和语境。这不仅提升了用户体验，也为扩展语音助手的功能提供了可能，如进行实时翻译、执行更复杂的任务及提供更个性化的服务。

3.1多语种训练

在智能语音助手中，多语言语音识别技术的应用涉及多语种训练。多语种训练的核心原理是利用大量的语音数据，从不同语言中提取共同的特征，建立一个能够处理多种语言的语音识别模型。这一过程通常包括声学模型和语言模型的训练。

声学模型负责将语音信号转换为一系列声学特征，如梅尔频率倒谱系数等。这些特征不仅能捕捉语音的物理属性，还能反映语言的独特性。在多语种训练中，声学模型需要能够识别并适应不同语言的发音差异。语言模型则是基于统计学方法，通过分析大量文本数据预测词序列的概率。在多语种训练中，语言模型必须能够处理多种语言的语法和词汇规则，这通常需要一个庞大且多样化的语料库。构建一个功能强大的智能语音助手，不仅能提高识别的准确性，还能在多语言环境中提供更流畅的用户体验。

3.2机器翻译

在智能语音助手中，机器翻译技术与多语言语音识别技术的结合使用被视为提升用户体验的关键策略。机器翻译技术允许系统不仅识别用户的语音输入，还能将其翻译成另一种语言，从而实现跨语言实时通信，拓宽了智能语音助手的使用场景和用户群体。统计机器翻译通过学习大量的双语语料库来将一种语言翻译成另一种语言。而神经机器翻译(Neural Machine Translation，NMT)使用深度学习训练模型，以理解和翻译语言的复杂模式。NMT模型能够学习长距离的依赖关系和语言的抽象表示，在处理不同语言间的翻译时更加流畅和准确。将机器翻译技术与多语言语音识别技术应用于智能语音助手，不仅可以实现多语言语音输入的识别和理解，还能将用户的指令翻译成其他语言，使得智能语音助手能够服务更广泛的用户群体，提供更便捷、智能的语音交互体验。

3.3语言模型融合

在智能语音助手中应用多语言语音识别技术时，语言模型融合是提高系统性能的关键策略之一。语言模型融合通常涉及统计语言模型和神经网络语言模型的结合使用。统计语言模型通常基于N-gram概率分布，通过计算词序列出现的概率来预测下一个词。这种模型简单且计算效率高，但可能无法捕捉语言中的长距离依赖关系。相比之下，神经网络语言模型可以学习和理解更复杂的语言模式和结构，尤其在处理长距离依赖关系时更有效。

融合这两种模型，可以同时获得统计语言模型的高效率和神经网络语言模型的高准确性。在实践中，可以通过一个集成框架融合这两种模型。该框架在预测下一个词时，会考虑来自两个模型的输出。例如，一个融合模型可能会先使用统计语言模型快速缩小可能的词汇范围，然后使用神经网络语言模型进行更精细的预测。此外，融合模型可以通过转移学习(transfer learning)来增强多语言能力。在这种情况下，模型可以在一个语言上进行训练，然后将学到的知识应用到其他语言上，从而减少对大量标注数据的需求。

3.4用户个性化

在智能语音助手中运用多语言语音识别技术，可以实现用户个性化。收集用户的语音数据，包括发音、语调、语速等特征。这些数据通过声学模型被转换成数字信号，然后用于训练语音识别系统，使其能够更准确地识别和理解用户的语音指令。系统会分析用户的语言使用习惯，如常用词汇、句式结构及语言中的特定习语或方言。这些信息可以帮助语音助手构建一个更加全面的语言模型，从而更好地预测用户的意图和提供相关的响应。此外，个性化还包括对用户的环境和上下文的理解。例如，语音助手会考虑用户的地理位置、时间及互动历史，来提供更加个性化的服务。这意味着如果用户在特定的时间或地点经常使用某些指令，语音助手会学习这些模式，并在类似情况下提前准备好相应的响应。

多语言语音识别技术在智能语音助手中的应用，为用户提供了更加智能、便捷的语音交互体验。随着技术的不断进步，智能语音助手将继续深化与用户的交流，不断拓展应用场景，为用户创造更加丰富、个性化的智能生活体验。