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牛拼音 语音识别很牛吗。来试试《施氏食狮史》和《季姬击鸡记》语音识别如何处理汉字中的「同音字」现象。lambert Fan，Rokid A-lab，语音识别，机器学习，深度学习
outline：
1、背景
2、通俗易懂版
3、进阶版
4、多音字的处理能力
1、背景
GB 2312 标准共收录 6763 个汉字，其中一级汉字 3755 个，二级汉字 3008 个。对于人名、古汉语等方面出现的罕用字，GB 2312 不能处理，这导致了后来 GBK 及 GB 18030 汉字字符集的出现。
汉语的声母共有 23 个，韵母 24 个。普通话的读音共有 420 个左右，即使考虑声调，总数也远小于汉字的个数。
汉字中的同音字现象这里也无需多费口舌来介绍，直接呈上我国著名语言学家、“现代语言学之父”赵元任先生的两篇文章。
《施氏食狮史》
石室诗士施氏，嗜狮，誓食十狮。施氏时时适市视狮。
十时，适十狮市。是时，适施氏适市。施氏视十狮，恃矢势，使是十狮逝世。
氏拾是十狮尸，适石室。石室湿，施氏使侍拭石室。石室拭，施氏始试食十狮尸。
食时，始识十狮实十石狮尸。
试释是事。
《季姬击鸡记》
季姬寂，集鸡，鸡即棘鸡。棘鸡饥叽，季姬及箕稷济鸡。鸡既济，跻姬笈，季姬忌，急咭鸡，鸡急，继圾几，季姬急，即籍箕击鸡，箕疾击几伎，伎即齑，鸡叽集几基，季姬急极屐击鸡，鸡既殛，季姬激，即记《季姬击鸡记》。
（网图，侵删）
这两篇文章通篇都是同音字，尽管只有声调的差异，但是想通畅的读下来，还是需要认真练习几遍。下面我们就来聊聊这样的同音字文章，语音识别是否可以搞定。
2、通俗易懂版
语音识别处理同音字的方法，一句话来概括就是根据上下文关系。
下面举例来说明这个过程。
比如有一段语音，共有四个字，我们依次来看每个字的发音。
a)首先我们听到第一个音“wǔ”。人来判断的话，这个字的可能性也是很多的，可以是{五、午、舞、武、吾、捂}等等等等，实在不好做出选择。
b)听到第二个音之后，语音变成“wǔ·rén”的时候，选择就发生了变化。
有些字开头从来没见过这种组合，所以就被排除了。现在组合可能是{五人、武人、舞人、五仁}等等等等。
这个时候如果非要给出一个选择，我们可能会选择一个最常见的，比如“五人”。
c)当这段语音的第三个音出现的时候，语音变成了“wǔ·rén·yuè”。
这时候选择又发生了变化，一些不大可能的组合被排除掉，一些可能性更大的组合被放到了前面。现在组合可能是{舞人月、无人月、无人约、武人月、伍仁月}等等。
有些组合可能声调不对却仍然被列在了候选中，这是因为识别的时候其它声调也有一些可能性，不能完全排除，万一是人发错了音呢。
d) 这段语音所有的字都给出之后，语音变成“wǔ·rén·yuè·bìng”。
这时候，大多数人的第一反应大概就是“五仁月饼”。当然其它的可能性也不是没有，但要比这个汉字组合的可能性小。
如果用拼音输入法，依次输入上述拼音的时候，可以看到候选项的变化如下。
当然每个人的候选是不相同的，它会根据个人的习惯改变候选排序。
使用语音输入法，通常给出的都是可能性最大的一个结果，所以看不到候选。但可以通过输入的语音，观察随着语音长度变化，识别结果的变化。
3、进阶版
先祭出公式：
上式中 W 表示汉字序列，Y 表示语音输入。公式 1 表示语音识别的目标是在给定语音输入的情况下，找到可能性最大的汉字序列。
根据 Baye’ Rule，可以得到公式 2，其中分母表示出现这条语音的概率，它同要求解的汉字序列没有参数关系，可以在求解时忽略，进而得到公式 3。公式 3 中第一部分表示给定一个汉字序列出现这条音频的概率，它就是语音识别中的声学模型；第二部分表示出现这个汉字序列的概率，它就是语音识别中的语言模型。
声学模型可以理解为是对发声的建模，因此它能够把语音输入转换成声学表示的输出，或者简单的理解成拼音的输出。如果给定了唯一的拼音序列，要求解汉字序列，那么这个问题就简化成了同拼音输入法类似的问题。
当然声学模型的输出不是唯一的拼音序列，而是很多种拼音序列组成的网格（lattice），所以声学模型的解码要比输入法的设计复杂。
抛开声学模型，我们假定已经知道了唯一的拼音序列，现在只需求解汉字序列，问题简化成了通俗易懂版本。
下面我们来看语言模型如何在发挥作用，排除多音字的干扰。
关于语言模型，目前最常见的是 N-Gram 语言模型和基于 RNN 的语言模型，这里先介绍下 N-gram 的语言模型。
首先考虑给定一句话：
其中 是统计基元，可以是字、词、短语等。这个句子的概率有下面的公式来计算:
从公式中可以看到 的概率由 决定，由特定的一组 构成的序列，称为 的历史。
随着历史基元数量的增加，不同的“历史”(路径)按指数级增长。对于第 i ( i >1 ) 个统计基元，历史基元的个数 , i-1，如果共有 L 个不同的基元，如词汇表，理论上每一个单词都有可能出现在 1 到 i-1 的每一个位置上，那么， i 基元就有 种不同的历史情况。
我们必须考虑在所有的 种不同历史情况下产生第 i 个基元的概率。那么中有 个自由参数。 如果 L=5000, m = 3, 自由参数的数目为 1250 亿。这个参数量显然是无法接受的。
为了减少参数，我们考虑 n 阶马尔科夫链，即认为当前词只跟它之前出现的 n 个词有关系，那么对于单个词的概率则由 变成 。
a)当 n=1 时，即出现在第 i 位上的基元 wi 独立于历史， n-gram 被称为一阶马尔柯夫链(uni-gram 或 monogram)
b)当 n=2 时, n-gram 被称为 2 阶马尔柯夫链(bi-gram)
c)当 n=3 时, n-gram 被称为 3 阶马尔柯夫链(tri-gram)
。。
。
。。。
为了保证条件概率在 i=1 时有意义，同时为了保证句子内所有字符串的概率和为 1，可以在句子首尾两端增加两个标志: w1 w2 … wm 。据此，对于 n>2 的 n-gram，上述整句的概率就简化成了如下面的形式：
利用 bi-gram 来计算前面例子中“五仁月饼”的概率：
P(五仁月饼）=P(五|)×P(仁|五)×P(月|仁)×P(饼|月)×P(|饼)
同理，其他汉字序列的概率也可以由此公式计算得到。最终在输入法的列表中给出概率最大的几个选项即可。对于识别也是一样，如果识别结果只有一个，那么就给出概率最大的一个结果；如果识别结果是 N-best 那么就根据概率给出可能性最大的 N 个识别结果。
对于 RNN 的语言模型，参数量并不会随着句子序列长度的增加而发生变化，因此不需要马尔柯夫链的前提假设。因此它是对整句进行的概率计算:
其中每一次概率计算
都是一次 RNN 的前向计算。
对于如何计算 P(仁|五)就是语言模型的构建的问题了，这里就不再详细介绍，感兴趣的同学可以自行学习。对 N-gram 语言模型感兴趣的同学，可以参考宗成庆老师的《统计自然语言处理》；对 RNN 语言模型感兴趣的同学可以阅读这篇文章[Rafal Jozefowicz, 2016]。
4、多音字的处理能力
最后我们回到背景介绍中的问题。现在的语音识别系统能否识别汉字中的多音字问题呢。答案是在一定程度上可以，比如正常的说话通常可以正确识别。但结果是依据统计学给出的概率上最可能的结果。
对于赵元任老先生的这 2 篇文章是否可以识别呢。
还是直接来看讯飞手机输入法的识别结果。普通话好的各位同学自行尝试。
参考文献：
1、信息交换用汉字编码字符集：
/item/ 信息交换用汉字编码字符集 /8074272
2、普通话音节表：
/Lexis/lexi-mf/mandarin_
3、《统计自然语言处理》宗成庆
4、Rafal Jozefowicz, Oriol Vinyals, Mike Schuster, Noam Shazeer, Yonghui Wu, Exploring the Limits of Language Modeling, 2016
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