语音现象研究论文

语音识别技术研究让人更加方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务，对任何事都能够通过语音交互的方式。 我整理了浅谈语音识别技术论文，欢迎阅读!

语音识别技术概述

作者：刘钰 马艳丽 董蓓蓓

摘要：本文简要介绍了语音识别技术理论基础及分类方式，所采用的关键技术以及所面临的困难与挑战，最后讨论了语音识别技术的 发展 前景和应用。

关键词：语音识别;特征提取;模式匹配;模型训练

Abstract:This text briefly introduces the theoretical basis of the speech-identification technology,its mode of classification,the adopted key technique and the difficulties and challenges it have to developing prospect ion and application of the speech-identification technology are discussed in the last part.

Keywords:Speech identification;Character Pick-up;Mode matching;Model training

一、语音识别技术的理论基础

语音识别技术：是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高级技术。语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支，涉及到生 理学 、心理学、语言学、 计算 机 科学 以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言(如人在说话时的表情、手势等行为动作可帮助对方理解)，其最终目标是实现人与机器进行 自然 语言通信。

不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同，但所采用的基本技术相似，一个典型语音识别系统主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取。

(一) 语音识别单元的选取

选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词(句)、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。

单词(句)单元广泛应用于中小词汇语音识别系统，但不适合大词汇系统，原因在于模型库太庞大，训练模型任务繁重，模型匹配算法复杂，难以满足实时性要求。

音节单元多见于汉语语音识别，主要因为汉语是单音节结构的语言，而 英语 是多音节，并且汉语虽然有大约1300个音节，但若不考虑声调，约有408个无调音节，数量相对较少。因此，对于中、大词汇量汉语语音识别系统来说，以音节为识别单元基本是可行的。

音素单元以前多见于英语语音识别的研究中，但目前中、大词汇量汉语语音识别系统也在越来越多地采用。原因在于汉语音节仅由声母(包括零声母有22个)和韵母(共有28个)构成，且声韵母声学特性相差很大。实际应用中常把声母依后续韵母的不同而构成细化声母，这样虽然增加了模型数目，但提高了易混淆音节的区分能力。由于协同发音的影响，音素单元不稳定，所以如何获得稳定的音素单元，还有待研究。

(二) 特征参数提取技术

语音信号中含有丰富的信息，但如何从中提取出对语音识别有用的信息呢?特征提取就是完成这项工作，它对语音信号进行分析处理，去除对语音识别无关紧要的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息。对于非特定人语音识别来讲，希望特征参数尽可能多的反映语义信息，尽量减少说话人的个人信息(对特定人语音识别来讲，则相反)。从信息论角度讲，这是信息压缩的过程。

线性预测(LP)分析技术是目前应用广泛的特征参数提取技术，许多成功的应用系统都采用基于LP技术提取的倒谱参数。但线性预测模型是纯数学模型，没有考虑人类听觉系统对语音的处理特点。

Mel参数和基于感知线性预测(PLP)分析提取的感知线性预测倒谱，在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点，应用了人耳听觉感知方面的一些研究成果。实验证明，采用这种技术，语音识别系统的性能有一定提高。

也有研究者尝试把小波分析技术应用于特征提取，但目前性能难以与上述技术相比，有待进一步研究。

(三)模式匹配及模型训练技术

模型训练是指按照一定的准则，从大量已知模式中获取表征该模式本质特征的模型参数，而模式匹配则是根据一定准则，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配。

语音识别所应用的模式匹配和模型训练技术主要有动态时间归正技术(DTW)、隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经元 网络 (ANN)。

DTW是较早的一种模式匹配和模型训练技术，它应用动态规划方法成功解决了语音信号特征参数序列比较时时长不等的难题，在孤立词语音识别中获得了良好性能。但因其不适合连续语音大词汇量语音识别系统，目前已被HMM模型和ANN替代。

HMM模型是语音信号时变特征的有参表示法。它由相互关联的两个随机过程共同描述信号的统计特性，其中一个是隐蔽的(不可观测的)具有有限状态的Markor链，另一个是与Markor链的每一状态相关联的观察矢量的随机过程(可观测的)。隐蔽Markor链的特征要靠可观测到的信号特征揭示。这样，语音等时变信号某一段的特征就由对应状态观察符号的随机过程描述，而信号随时间的变化由隐蔽Markor链的转移概率描述。模型参数包括HMM拓扑结构、状态转移概率及描述观察符号统计特性的一组随机函数。按照随机函数的特点，HMM模型可分为离散隐马尔可夫模型(采用离散概率密度函数，简称DHMM)和连续隐马尔可夫模型(采用连续概率密度函数，简称CHMM)以及半连续隐马尔可夫模型(SCHMM，集DHMM和CHMM特点)。一般来讲，在训练数据足够的，CHMM优于DHMM和SCHMM。HMM模型的训练和识别都已研究出有效的算法，并不断被完善，以增强HMM模型的鲁棒性。

人工神经元 网络 在语音识别中的 应用是现在研究的又一 热点。ANN本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经元活动的原理，具有自学、联想、对比、推理和概括能力。这些能力是HMM模型不具备的，但ANN又不个有HMM模型的动态时间归正性能。因此，现在已有人研究如何把二者的优点有机结合起来，从而提高整个模型的鲁棒性。

二、语音识别的困难与对策

目前，语音识别方面的困难主要表现在：

(一)语音识别系统的适应性差，主要体现在对环境依赖性强，即在某种环境下采集到的语音训练系统只能在这种环境下应用，否则系统性能将急剧下降;另外一个问题是对用户的错误输入不能正确响应，使用不方便。

(二)高噪声环境下语音识别进展困难，因为此时人的发音变化很大，像声音变高，语速变慢，音调及共振峰变化等等，这就是所谓Lombard效应，必须寻找新的信号分析处理方法。

(三)语言学、生 理学 、心理学方面的研究成果已有不少，但如何把这些知识量化、建模并用于语音识别，还需研究。而语言模型、语法及词法模型在中、大词汇量连续语音识别中是非常重要的。

(四)我们对人类的听觉理解、知识积累和学习机制以及大脑神经系统的控制机理等分面的认识还很不清楚;其次，把这方面的现有成果用于语音识别，还有一个艰难的过程。

(五)语音识别系统从实验室演示系统到商品的转化过程中还有许多具体问题需要解决，识别速度、拒识问题以及关键词(句)检测技术等等技术细节要解决。

三、语音识别技术的前景和应用

语音识别技术 发展 到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98%，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。这些技术已经能够满足通常应用的要求。由于大规模集成电路技术的发展，这些复杂的语音识别系统也已经完全可以制成专用芯片，大量生产。在西方 经济 发达国家，大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域。一些用户交机、电话机、手机已经包含了语音识别拨号功能，还有语音记事本、语音智能玩具等产品也包括语音识别与语音合成功能。人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的机票、 旅游 、银行信息，并且取得很好的结果。

语音识别是一门交叉学科，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。

参考 文献 ：

[1]科大讯飞语音识别技术专栏. 语音识别产业的新发展. 企业 专栏.通讯世界,:(总l12期)

[2]任天平,门茂深.语音识别技术应用的进展.科技广场.河南科技,

[3]俞铁城.科大讯飞语音识别技术专栏.语音识别的发展现状.企业专栏.通讯世界, (总122期)

[4]陈尚勤等.近代语音识别.西安: 电子 科技大学出版社,1991

[5]王炳锡等.实用语音识别基础.Practical Fundamentals of Speech Recognition.北京:国防 工业 出版社,2005

[6](美)L.罗宾纳.语音识别基本原理.北京:清华大学出版社,1999

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论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，其中部分组成（例如附录）可有可无。论文各组成的排序为：题名、作者、摘要、关键词、英文题名、英文摘要、英文关键词、正文、参考文献和附录和致谢。下面按论文的结构顺序依次叙述。题目(一)论文——题目科学论文都有题目，不能“无题”。论文题目一般20字左右。题目大小应与内容符合，尽量不设副题，不用第1报、第2报之类。论文题目都用直叙口气，不用惊叹号或问号，也不能将科学论文题目写成广告语或新闻报道用语。署名(二)论文——署名科学论文应该署真名和真实的工作单位。主要体现责任、成果归属并便于后人追踪研究。严格意义上的论文作者是指对选题、论证、查阅文献、方案设计、建立方法、实验操作、整理资料、归纳总结、撰写成文等全过程负责的人，应该是能解答论文的有关问题者。往往把参加工作的人全部列上，那就应该以贡献大小依次排列。论文署名应征得本人同意。学术指导人根据实际情况既可以列为论文作者，也可以一般致谢。行政领导人一般不署名。引言(三)论文——引言是论文引人入胜之言，很重要，要写好。一段好的论文引言常能使读者明白你这份工作的发展历程和在这一研究方向中的位置。要写出论文立题依据、基础、背景、研究目的。要复习必要的文献、写明问题的发展。文字要简练。材料方法(四)论文——材料和方法按规定如实写出实验对象、器材、动物和试剂及其规格，写出实验方法、指标、判断标准等，写出实验设计、分组、统计方法等。这些按杂志对论文投稿规定办即可。实验结果(五)论文——实验结果应高度归纳，精心分析，合乎逻辑地铺述。应该去粗取精，去伪存真，但不能因不符合自己的意图而主观取舍，更不能弄虚作假。只有在技术不熟练或仪器不稳定时期所得的数据、在技术故障或操作错误时所得的数据、不符合实验条件时所得的数据才能废弃不用。而且必须在发现问题当时就在原始记录上注明原因，不能在总结处理时因不合常态而任意剔除。废弃这类数据时应将在同样条件下、同一时期的实验数据一并废弃，不能只废弃不合己意者。实验结果的整理应紧扣主题，删繁就简，有些数据不一定适合于这一篇论文，可留作它用，不要硬行拼凑到一篇论文中。论文行文应尽量采用专业术语。能用表的不要用图，可以不用图表的最好不要用图表，以免多占篇幅，增加排版困难。文、表、图互不重复。实验中的偶然现象和意外变故等特殊情况应作必要的交代，不要随意丢弃。

探析社会语言学视阈下的英语语言性别差异现象论文

【论文关键词】社会语言学 性别差异

【论文摘要】语言性别差异现象是社会语言学研究的重要内容之一。本文从社会语言学的角度论述了英语语言性别差异现象的具体表现，并分析了造成这些差异的原因及相关的社会现象。

1 引言

二十世纪六十年代以来，社会语言学视阈下的语言性别差异研究取得了显著了成绩。一方面，对语言性别差异现象的研究有助于更加合理地解释错综复杂的语言现象，提高语言研究的准确性与科学性；另一方面，它在语言分析的基础上建立起一种性别模式，成功地揭示了性别差异与阶层差异之间的关系，丰富了语言变异理论的内涵。具体来讲，社会语言学视阈下的语言性别差异研究，主要探讨的是说话人因性别差异而做出的在语言形式和表达方法上的选择。而它作为新兴的语言学研究变量，已日渐成为一种社会语言学本体和应用社会语言学研究的参数标识[1]。 社会语言学领域对英语语言性别差异现象的研究涉及了语音、词汇、句法、语言行为与模式、认知能力及言语选择等多个方面的问题。通过对英语语言性别差异现象的研究，有助于我们从分析男女语言特征入手，了解不同性别在英语语言习得方面的异同，以及其语言行为与社会分工、价值观念、文化差异和认知模式之间的联系。

2 英语语言性别差异现象阐释

2。1 语言性别差异在英语语音层面的体现

（1）音质差异明显：从生理学的角度来看，男女的发声器官是有差别的。男性的声带比女性的长，厚，且松弛，这样的差异必然导致了男女性别在音质上有所差异。而英语音质所体现出的性别差异，是一种带有社会标记的语言现象。以鼻音前的原因为例，美式英语中鼻化元音多为男性使用，而口音化元音多为女性使用。从文化的视角来解释，鼻化现象有俚俗粗犷的意蕴，而女性的言谈举止应以优雅得体为宜，故不宜使用鼻化元音。

（2）音域男高女低：音高是指发声时声带振动的频率，因此，声音的高低与声带的大小、粗细、长短、松紧有关。由于男性的声带长且厚，所以发音的平均音高要低于女性。一般而言，男子的声音频率在100—150赫兹之间，而女性的声音频率在200—325赫兹之间。但是，男女平均音高的差值到底有多大，却因研究对象和检测手段的不同很难有一个统一的标准[2]。而且由于社会因素、语言氛围和文化底蕴的影响，在实际语言的使用过程中，女性在讲话时往往会人为地降低调门。但男女性别平均音域的高低确实与其在生理特质上的差异有着自然而然的联系；而语调的变化又与音域的高低有着必然的联系。研究表明，女性在语调上的变化范围比男性更为宽阔，更为经常地使用超高和超低调型，因而使得其音域的变化更富有起伏感。

（3）女性发音相对标准：性别在发音上所造成的差异主要体现为在女性的发音形式比男性更为准确。这一现象在不同的语言、不同年龄阶段的人群中均有不同程度的表现，正所谓“女性比男性更有语言天赋”。在英语里，男性喜欢把动词的—ing形式以—in’的次标准形式表现出来，在发音时更喜欢念成[—in]而不是[—i荾，而女性则更多地讲究语言形式上的纯正标准[3]。

2。2 性别差异在英语词汇层面上的体现

（1）女性善于使用色彩词语：语言中关于色彩的基本词汇有：黑、白、红、黄、蓝、绿、灰、棕、橙等。由于不同的色彩会给人带来不同的感受，如冷暖感、胀缩感、距离感、重量感、兴奋感等等，因此各种色彩在语言中具有不同的象征意义。一般认为，女性对于色彩词汇的习得能力强于男性。1981年，Nowaczyk以约克大学的学生为试验对象，以色彩配对和色彩描述为主要内容，分别作了两次性别与色彩语码选择的关联性试验。在进行20种色彩的配对测试时，女学生能够准确写出71%的色彩名称，而男学生只能写出46%；在对五组相近的色彩进行描述时，63%的女学生能够描述出具体的色彩差异，而男学生只有40%完成这一任务。除此之外，研究结果还表明，女学生使用复杂色彩语码的机率也远远高于男学生。

从审美学的角度来看，女性的色彩识别能力强于男性，是因为他们对美的外在形式的感受比男性深刻。因此，女性对色彩有一种天生的认知优势。而基于这种优势，使得她们不仅拥有比男性更为丰富的色彩词库，还在色彩感知系统、色彩分类以及色彩语义的心理表征方面都强于男性。久而久之，女性就比男性更为频繁地使用色彩语汇，以及更为准确地描述色彩。

（2）女性偏好使用情感词语：社会语言学的研究表明，女性在言语活动中喜欢使用诸如语气词、感叹词和夸张词作为情感的表现手段，以使自己的言语带有浓厚的情感色彩。布龙菲尔德认为，诸如oh dear， dear me， gracious， goodness之类的感叹词大都见于女性的言语中。

男性和女性表达情感的方式不同。女性比男性更易于产生情绪波动，也更易于受情绪的感染而影响自己的言语行为。因此，在交谈中，女性对情绪的控制力不如男性，更易于动情，也更易于通过言语表露情感。据统计，女性使用感叹词的频率是男性的两倍。

另一方面，女性比男性更多地使用形容词和副词加强语势，强势词语的高频出现，是女性英语的一个显著特征。科伊认为，女性不仅比男性更为经常地使用诸如so， much， quite这样的词语，更喜欢使用very very， so so这样的重叠词来加强语势，而男子却只会在不含感情色彩的情况下使用强势词。

2。3 性别差异在英语话语层面上的体现

（1）女性言语风格更为婉约：奥斯卡王尔德说过：“妇女是妩媚动人的，她们可能从来不想说什么，但是她们一旦说起来却是足以使人销魂荡魄。”女性言语风格的委婉文雅与其独特的社会心理特征不无关系。长久以来的礼仪习俗将女性的社会印象定位为温柔娴静，言乖意巧，这就使得女性必须时刻注意自己的言行举止，必须使用文雅规范的语言，否则将是缺乏修养的'表现。因此，在这种社会氛围下，女性的言语往往都是柔声轻语，彬彬有礼。而一旦有女性的言语像男性一样直言不讳，声大气粗，则必然会受到旁人的轻视与不齿。

另一方面，男女心理发展特征特点对其语言的使用也产生了一定的影响。在青春期以前，女性的心理年龄比男性要大一至两岁，这就使得女性在理解人际关系以及其社会心理的形成方面要比男性成熟得早。到了青春期以后，男性敢于冒险、坚决果断的性格日渐体现，而女性则日趋温柔纤弱、心思细腻。这些不同的心理特征决定了男女在言语风格方面必然会存在一定的差异，尽管这些差异并不是绝对的。   （2）男性言语更为简洁直接：美国社会语言学家鲁宾莱考夫曾说过：女性的话语要比男性的听上去客气得多。一方面，这是由男女的言语风格所决定，而另一方面则是因为女性在表达方式上不及男性自信。比如，女性在表达观点时总喜欢以“You know”， “I think”， “I guess”或者 “I’m not sure”等开头，而 “Do you think so？”和 “Would you please…？”等形式更是为女性所常用。研究发现，即使某些女性对自己所说的内容相当有自信，她们仍然会表现出不自信或者犹豫的样子。而与之相反地，男性则喜欢直截了当地表达自己的意愿与想法，他们不喜欢迟疑和犹豫的表达方式。此外，研究表明，男女在祈使句的使用方式上也表现出了一定的不同。女性在表达祈使时，喜欢采用复杂句或者问句的方式，而男性则喜欢简洁、不加修饰的句型。比如，同样是要求对方关小收音机的音量，男性一般喜欢用 “Please turn down your radio。”来表达，而女性则会说“Would you please turn down your radio？”或“Will you please turn down your radio？” [4]

3 英语语言性别差异现象的成因

社会语言学认为， 语言作为一种社会现象，它无时不刻不在反映着社会。因此，从这个角度来说，语言性别差异现象源于一系列生理和心理、社会与文化的因素。长久以来，男女在社会分工上的不同，使男性被看作是家庭的主人和社会的中心，掌握着支配权，在社会体系中处于主导地位。与之相反，女性则处于柔弱、 依赖和从属的地位。而语言性别差异现象则如实地反映了这一社会现实。

另一方面，语言作为文化的载体是社会意识的重要组成部分，同时也是文化的具体表现形式。在大多数传统文化中，人们期望女性养成温柔、感性和善良的性格，期望男孩成为坚强、冷静和果断的人。而基于这一出发点，社会对男性和女性的说话方式及言语行为也就提出了不同的要求。有语言学家认为，男女两性成长在不同的社会语言亚文化背景下，他们从小就要学习与自己性别相适应的行为举止和交际方式，这种文化背景则是语言性别差异现象的重要因素之一。

4 结语

需要说明的是，我们讨论语言性别差异现象并不是要严格地划分男女语言的界线。事实上，没有哪一种语言特征是完全属于女性所有， 哪一种语言特征是男性所专用的。我们所探讨的是在概率上哪种语言特征男性使用的多， 哪种女性使用的多。我们所讨论的男女的言语差异， 除了反应出男女个性的差异外， 更多地反映了男女的社会角色差异及整个社会对男女的态度与言行标准的不同。随着社会的不断发展，男女在职业、教育程度及社会地位方面的差异会不断地缩小，语言中的性别差异现象也将逐渐地减少。

参考文献

[1] Fasold，Ralph。The sociolinguistics of language [M]。 Cambridge： Blackwell，1999

[2] Loveday， l。Pitch， politeness and sexual role： an exploratory investigation into the pitch correlates of English and Japanese politeness formulae。 Language and Speech， 1981（24）：71—87

[3] Fisher， John。 Social influences on the choice of a linguistic variant。 Word， 1958（14）：47—57

[4] Lakoff， Robin To lmach。 Language and women’ s place [J] 。 Language in Society， 1973（4）。