机器学习的快速发展为智能语音处理奠定了坚实的理论和技术基础。智能语音处理的主要特点是学习和发现大量语音数据中包含的规律，可以有效解决经典语音处理中难以解决的非线性问题，从而显着提高传统语音应用的性能和为新的语音应用程序提供性能。更好的解决方案。01智能语音处理的基本理念是简化处理。经典的语音处理方法一般都是建立在线性平稳系统的理论基础上，即建立在短时语音相对稳定的前提下。然而，严格来说，语音信号是一个典型的非线性非平稳随机过程，这就使得采用经典处理方法难以进一步提高语音处理系统的性能，如语音识别系统的识别率等。随着机器人技术的不断发展，以机器人智能语音交互为代表的新型语音应用迫切需要发展新的语音处理技术和手段，以提高语音处理系统的性能水平。近十年来，人工智能技术以前所未有的速度发展。机器学习领域不断涌现的新技术和算法，特别是新的神经网络和深度学习技术，极大地推动了语音处理的发展。该研究提供了新的方法和技术手段，智能语音处理应运而生。到目前为止，还没有智能语音处理的准确定义。从广义上讲，语音处理算法或系统的实现所采用的全部或部分智能处理技术或手段，都可以称为智能语音处理。02智能语音处理基本框架的“声源-滤波器”模型虽然可以有效区分声源激励和通道滤波器，并进行高效估计，但语音产生过程中存在发声器官的协同作用，存在是紧耦合关系，使用简单的线性模型无法准确描述语音的细节特征。同时，语音是一个富含信息的信号载体，它承载着语义、说话人、情感、语言、方言等诸多信息，分离和感知这些信息需要对语音进行非常精细的分析，以及对这些信息的辨别也很重要。不再是简单的规则描述，用人工的手段来分析信号的健全机制和简单特征是不现实的。类似于人类语言学习的思路，利用机器学习的方法，让机器“听”到大量的语音数据，并从语音数据中学习其中包含的规律，是有效提高性能的主要手段语音信息处理。与经典语音处理方法仅限于通过提取人为设定的特征参数进行处理不同，智能语音处理最重要的特点是在语音处理过程或算法中体现了从数据中学习规则的思想。图1-5展示了智能语音处理的三个基本框架。图中的虚线框与经典的语音处理方法不同。它包含了从数据中学习的思想，是智能语音处理的核心模块。▲图1-5智能语音处理的基本框架其中，图1-5a是在经典语音处理的特征提取的基础上，在特征映射部分加入了智能处理，是机器学习的经典形式。图1-5b和图1-5b1-5c是表示学习的基本框架，其中图1-5c是深度学习的典型框架，通过分层的深度神经网络结构实现“深度分层抽象特征”.03智能语音处理基本模型智能语音处理是智能信息处理的一个重要研究领域，智能信息处理涉及的模型、方法和技术都可以应用到智能语音处理中。智能语音处理的基本模型和技术主要来源于人工智能。机器学习作为人工智能的一个重要领域，是目前智能语音处理中最常用的方法，而机器学习中的表示学习和深度学习是智能语音处理中最常用的方法。目前最成功的智能加工技术。▲图1-6AI/ML/RL/DL关系图图1-6展示了人工智能（AI）、机器学习（MachineLearning，ML）、表征学习（RepresentationLearning，RL）和深度学习（DeepLearning，DL）)相互关系。下面列出近年来智能语音处理中常见的模型和技术。1.稀疏和压缩感知物体的表示决定了识别物体的难度。在信息处理中，具有稀疏特性的信号表示更容易被感知和区分，反之亦然。因此，寻找信号的稀疏表示是高效解决信息处理问题的重要手段。利用冗余字典，可以学习到信号本身的特征，构建信号的稀疏表示，进一步降低采样和处理的难度。这种字典学习方法为信息处理提供了一个新的视角。利用字典学习对语音信号构建语音的稀疏表示，为语音编码、语音分离等应用提供了新的研究思路。2.隐变量模型语音的所有信息都包含在语音波形中，隐变量模型假设这些信息是隐藏在观测信号后面的隐变量。隐变量模型通过使用高斯建模和隐马尔可夫模型等方法，建立隐变量和观测变量之间的数学描述，并提供一种从观测变量中学习模型各个参数的方法。通过参数学习，可以挖掘隐变量的变化规律，从而获得所需的各种隐信息。隐变量模型大大提高了语音识别、说话人识别等应用的性能，长期以来一直是智能语音处理的主流手段。3.组合模型组合模型认为语音是各种信息的组合，可以采用线性叠加、乘法、卷积等不同的方式组合。需要以特定的组合方式使用一系列模型参数，而这些模型参数可以通过学习方法从大量的语音数据中学习到。这类模型的提出有效提升了语音分离、语音增强等应用的性能。4.人工神经网络与深度学习人类在面对大量的感知数据时，总能以巧妙的方式获取值得注意的重要信息。模仿人脑高效准确地表示信息一直是人工智能领域的核心挑战。人工神经网络(ANN)通过将神经元连接成网络来模拟哺乳动物大脑皮层的神经通路。与生物神经系统一样，ANN可以通过感知环境输入并从中学习来不断优化性能。随着ANN的结构越来越复杂，层数越来越多，网络的表示能力越来越强，基于ANN的深度学习已经成为ANN研究的主流，其性能也相对更高许多传统的机器学习方法。实质性的改进。但与此同时，深度学习对输入数据的要求也越来越高，通常需要海量数据的支持。人工神经网络很早就应用于语音处理领域，但由于早期计算资源的限制，神经网络层数较少，难以提高语音处理应用的性能。直到近年来深度神经网络的计算资源和学习方法取得突破，基于神经网络的语音处理性能才得到显着提升。深度神经网络可以学习语音信号中各种信息之间的非线性关系，解决传统语音处理方法难以解决的问题，已成为当前智能语音处理的重要技术手段。
