簡要給大家介紹一下語音怎麼變文字的吧。希望這個介紹能讓所有同學看懂。
首先，我們知道聲音實際上是一種波。常見的mp3、wmv等格式都是壓縮格式，必須轉成非壓縮的純波形檔案來處理，比如Windows PCM檔案，也就是俗稱的wav檔案。wav檔案裡儲存的除了一個檔案頭以外，就是聲音波形的一個個點了。下圖是一個波形的示例。
在開始語音識別之前，有時需要把首尾端的靜音切除，降低對後續步驟造成的干擾。這個靜音切除的操作一般稱為VAD，需要用到訊號處理的一些技術。要對聲音進行分析，需要對聲音分幀，也就是把聲音切開成一小段一小段，每小段稱為一幀。分幀操作一般不是簡單的切開，而是使用移動窗函式來實現，這裡不詳述。幀與幀之間一般是有交疊的，就像下圖這樣：
圖中，每幀的長度為25毫秒，每兩幀之間有25-10=15毫秒的交疊。我們稱為以幀長25ms、幀移10ms分幀。圖中，每幀的長度為25毫秒，每兩幀之間有25-10=15毫秒的交疊。我們稱為以幀長25ms、幀移10ms分幀。
分幀後，語音就變成了很多小段。但波形在時域上幾乎沒有描述能力，因此必須將波形作變換。常見的一種變換方法是提取MFCC特徵，根據人耳的生理特性，把每一幀波形變成一個多維向量，可以簡單地理解為這個向量包含了這幀語音的內容資訊。這個過程叫做聲學特徵提取。實際應用中，這一步有很多細節，聲學特徵也不止有MFCC這一種，具體這裡不講。
至此，聲音就成了一個12行（假設聲學特徵是12維）、N列的一個矩陣，稱之為觀察序列，這裡N為總幀數。觀察序列如下圖所示，圖中，每一幀都用一個12維的向量表示，色塊的顏色深淺表示向量值的大小。
接下來就要介紹怎樣把這個矩陣變成文字了。首先要介紹兩個概念：
音素：單詞的發音由音素構成。對英語，一種常用的音素集是卡內基梅隆大學的一套由39個音素構成的音素集，參見The CMU Pronouncing Dictionary。漢語一般直接用全部聲母和韻母作為音素集，另外漢語識別還分有調無調，不詳述。
狀態：這裡理解成比音素更細緻的語音單位就行啦。通常把一個音素劃分成3個狀態。
語音識別是怎麼工作的呢？實際上一點都不神祕，無非是：
第一步，把幀識別成狀態（難點）；
第二步，把狀態組合成音素；
第三步，把音素組合成單詞。
如下圖所示：
圖中，每個小豎條代表一幀，若干幀語音對應一個狀態，每三個狀態組合成一個音素，若干個音素組合成一個單詞。也就是說，只要知道每幀語音對應哪個狀態了，語音識別的結果也就出來了。圖中，每個小豎條代表一幀，若干幀語音對應一個狀態，每三個狀態組合成一個音素，若干個音素組合成一個單詞。也就是說，只要知道每幀語音對應哪個狀態了，語音識別的結果也就出來了。
那每幀音素對應哪個狀態呢？有個容易想到的辦法，看某幀對應哪個狀態的概率最大，那這幀就屬於哪個狀態。比如下面的示意圖，這幀對應S3狀態的概率最大，因此就讓這幀屬於S3狀態。
那這些用到的概率從哪裡讀取呢？有個叫“聲學模型”的東西，裡面存了一大堆引數，通過這些引數，就可以知道幀和狀態對應的概率。獲取這一大堆引數的方法叫做“訓練”，需要使用巨大數量的語音資料，訓練的方法比較繁瑣，這裡不講。
但這樣做有一個問題：每一幀都會得到一個狀態號，最後整個語音就會得到一堆亂七八糟的狀態號，相鄰兩幀間的狀態號基本都不相同。假設語音有1000幀，每幀對應1個狀態，每3個狀態組合成一個音素，那麼大概會組合成300個音素，但這段語音其實根本沒有這麼多音素。如果真這麼做，得到的狀態號可能根本無法組合成音素。實際上，相鄰幀的狀態應該大多數都是相同的才合理，因為每幀很短。
解決這個問題的常用方法就是使用隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）。這東西聽起來好像很高深的樣子，實際上用起來很簡單：
第一步，構建一個狀態網路。
第二步，從狀態網路中尋找與聲音最匹配的路徑。
這樣就把結果限制在預先設定的網路中，避免了剛才說到的問題，當然也帶來一個侷限，比如你設定的網路裡只包含了“今天晴天”和“今天下雨”兩個句子的狀態路徑，那麼不管說些什麼，識別出的結果必然是這兩個句子中的一句。
那如果想識別任意文字呢？把這個網路搭得足夠大，包含任意文字的路徑就可以了。但這個網路越大，想要達到比較好的識別準確率就越難。所以要根據實際任務的需求，合理選擇網路大小和結構。
搭建狀態網路，是由單詞級網路展開成音素網路，再展開成狀態網路。語音識別過程其實就是在狀態網路中搜尋一條最佳路徑，語音對應這條路徑的概率最大，這稱之為“解碼”。路徑搜尋的演算法是一種動態規劃剪枝的演算法，稱之為Viterbi演算法，用於尋找全域性最優路徑。
這裡所說的累積概率，由三部分構成，分別是：
觀察概率：每幀和每個狀態對應的概率
轉移概率：每個狀態轉移到自身或轉移到下個狀態的概率
語言概率：根據語言統計規律得到的概率
其中，前兩種概率從聲學模型中獲取，最後一種概率從語言模型中獲取。語言模型是使用大量的文字訓練出來的，可以利用某門語言本身的統計規律來幫助提升識別正確率。語言模型很重要，如果不使用語言模型，當狀態網路較大時，識別出的結果基本是一團亂麻。
以上介紹的是傳統的基於HMM的語音識別。事實上，HMM的內涵絕不是上面所說的“無非是個狀態網路”那麼簡單。以上的文字只是想讓大家容易理解，並不追求嚴謹。
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