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声音识别（声纹识别）和语音识别的区别

java 2025/7/15 1:20:03

引言

咋一看这个标题是不是很多小伙伴都迷糊了，哇哈，这两个不是一样的吗？
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结论是，这两者是不一样的！！

前段时间小马分析了《如何实现语音智能客服》，也介绍了其中语音转文字部分的自动语音识别ASR。但后来小马又在薅一本微证书《智能声音识别》，课程之前也一直以为“语音”、“声音”不就都是一码事吗，然后学习过程中发现声音识别和语音识别的区别还是需要理一理的。

一、语音识别

我们引用之前整理的《如何实现语音智能客服》内容，语音转文字部分的自动语音识别ASR构成约等于AM声学模型（语音识别成文字，深度神经网络算法对各种声学现象的训练） + LM语言模型（文本生成） + 词典（两模型建立联系）。
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1.声学模型

底层是深度神经网络算法，通过对各种声学现象的学习训练，声学模型选择声学现象对应最大概率的声学单元输出。通过学习不同的声学现象提炼出共性的部分，训练一个通用的声学模型。

所以说人工智能的本质就是概率学和统计学。

声学现象：
主要包括声音的三大要素：响度、音调、音色。举例来说，同一个人在不同情绪下（如高兴和生气）说同一句话，其声学现象会有所不同；感冒时与未感冒时的声学现象也会有所差异。此外，不同人、不同年龄、不同性别、不同环境、不同心情、不同收音设备等因素都会导致声学现象的不同。

声学单元：
是声学模型底层的建模单元，不同模型可能采用不同的建模单元，但这些差异对最终的识别结果并无影响。以音节（不含音调）为建模单元为例，建模单元可以是“wo”、“xue”、“ni”、“hao”、“tong”、“shi”等。也可以通俗理解为NLP的单词单元。

2.语言模型

语言模型是纯文本层面的模型，与声音的三要素无关，它对应的是文本的词序列条件概率。其原理是基于文本统计，即相关文本数据量越多，覆盖面越广，模型就越接近真实使用场景。

3.词典

声学模型和语言模型的联系：
声学模型和语言模型通过词典联系起来。
语音识别的目的：识别语音的内容。并以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字。

以上就是整个语音识别的过程和原理。

二、声音识别（声纹识别）

声音识别又叫声纹识别，声纹识别是一种通过比对和分析个体声音的独特特征（如音调、音色等）来验证或识别说话者身份的生物识别技术。

基本原理：该技术提取并存储个体的声纹特征，形成独特的“声音指纹”。在验证过程中，系统会将输入的语音信号与已存储的声纹进行比对，以确认说话者的身份。

不同的任务和应用会使用不同的声音识别技术，如缩小刑侦范围时可能需要辨认技术，而银行交易时则需要确认技术。例如：通过语音波形中反映说话人的语音参数，进而连接到声纹库，鉴别人的身份。所承载的功能特点和人脸识别是一样的，都是为了证明人的身份。

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核心原理：

1.信号采集‌
通过麦克风等设备捕捉声波，并将其转换为电信号，再数字化为计算机可处理的音频数据‌。采样率、量化位数等参数影响声音的清晰度和质量‌。 ‌

2.预处理‌ ‌
滤波‌：去除背景噪声，增强有效信号‌。
‌端点检测‌：确定语音信号的起止点，分割有效片段‌。 ‌
分帧与加窗‌：将连续声音分割为短时帧（如20-30ms/帧），减少频谱失真‌。
‌3. 特征提取‌ ‌
梅尔频率倒谱系数（MFCC）‌：模拟人耳对频率的感知，提取音色、音调等特征‌。
‌线性预测编码（LPC）‌：描述声音的频谱包络‌。 ‌
频谱分析‌：通过短时傅里叶变换（STFT）获取频域信息‌。
‌4. 模式匹配‌
声学模型‌：使用隐马尔可夫模型（HMM）或深度学习（如CNN、RNN）匹配声音特征与预训练模型‌。
‌语言模型‌（语音识别场景）：结合上下文优化文本输出‌。 ‌
模板匹配‌（如声纹识别）：对比声纹库中的特征，确认说话人身份‌。 ‌
5.后处理‌
通过语法检查、语义理解等优化结果‌。例如音乐识别中，匹配音频指纹与数据库以确定歌曲‌。