编者按：环信开源国内首本免费深度学习理论和实战专著《深度学习理论与实战：提高篇 》，内容涵盖听觉，视觉，语言和强化学习，七百多页详尽的理论和代码分析。本文节选自《深度学习理论与实战：提高篇 》一书，原文链接http://fancyerii.github.io/2019/03/14/dl-book/ 。作者李理，环信人工智能研发中心vp，有十多年自然语言处理和人工智能研发经验，主持研发过多款智能硬件的问答和对话系统，负责环信中文语义分析开放平台和环信智能机器人的设计与研发。
语音识别(Speech Recognition)的目标是把语音转换成文字，因此语音识别系统也叫做STT(Specch to Text)系统。语音识别是实现人机自然语言交互非常重要的第一个步骤，把语音转换成文字之后就由自然语言理解系统来进行语义的计算。
有的学者把语音识别和自然语言理解都放到一起叫做Speech and Language Processing，比如Dan Jurafsky等人的书Speech and Language Processing，讨论的内容包括语音识别和自然语言处理。在语音识别时会使用语言模型，这也是自然语言处理的研究对象，在很多其它自然语言处理系统比如机器翻译等都会使用到语言模型。
更多的时候这两个方向的研究并不会有太多重叠的地方，语音识别除了语言模型之外也不会考虑太多的”语义”。而自然语言处理假设的研究对象都是文本，他们并不关心文本是语音识别的结果还是用户从键盘的输入亦或是OCR(图像处理)扫描的结果。但是从人类的语言发展来说，我们都是首先有语言而后才有文字，即使到今天，仍然有一些语言只有声音而没有文字。虽然研究的时候需要有一个更具体的方向，但是也不能把Speech和Language完全割裂开来。
任务分类
语音识别的任务可以根据如下的一些维度来分类：
· 词汇量(vocabulary)大小
分为小词汇量(small vocabulary)和大词汇量(large vocabulary)的语音识别。
· 说话人(Speaker)
分为说话人相关(Speaker dependent)和说话人无关(Speaker independent)语音识别系统。
· 声学(Acoustic)环境
录音室 vs 不同程度的噪音环境。
· 说话方式(style)
连续(continously)说话还是一个词一个词(isolated words)的说话;计划(plan)好的还是spontaneous的——”呃，这个东西，不，那个是啥?”
这些维度的组合就决定了不同任务的难度，比如最早的语音识别系统只能识别孤立词(词之间有停顿，因此很容易切分)，而且词汇量很小(比如只能识别0-9之间的数字)。而现在的语音识别系统能够在噪声环境识别大词汇量的任务，而且说话人的方式是连续的，它可以处理不同说话人的差异甚至可以处理非标准的发音(比如带口音的普通话)。
常见概念
下面是一些常见的概念，因为本书的目的更多关注工程实现而不是研究语言学/语音学，所以只介绍会用到的一些基本概念。
语言(Language)是用于沟通的符号系统。语音(Speech)是由语言产生的声音，唱歌或者汽车的刹车声都不是语音。音素(Phoneme)是语言学的概念，比如/a/就是一个音素，英语有四五十个音素。因子(Phone)是一个声学(Acoustic)概念，表示不同的发音。一个音素可能对于多个不同的发音，比如/t/在”cat”和”stop”的发音是不同的，我们把不同的发音叫做allophone。
语音识别效果评测
语音识别的效果通常使用词错误率(Word Error Rate/WER)来评测。每段语音都会有一个正确的文本，语音识别系统也会输出一段文字，我们可以使用编辑距离的算法来计算三种错误：替换错误S , 删除错误D 和插入错误I，然后WER的计算公式为：WER=S+D+INWER=S+D+IN.
编辑距离算法也是一种动态规划算法，不熟悉的读者可以参考WIKI.
