□秦涛 瞿斌 徐焱鑫
声音识别技术作为计算机技术进步与发展的重要产物，为人机交互提供了重要的技术支持。将其应用于计算机图像处理领域，不仅拥有广阔的前景，而且还能在无形中推动计算机图像处理不断向智能化方向迈进。越来越多专家和学者关注到声音识别技术在计算机图像处理中的应用并展开对其的研究和探讨，成果显著。研究发现，将声音识别技术应用于计算机图像处理领域，能实现多模态人机交互的美好愿景，让环境感知更敏锐、更精准。不仅如此，二者的有机结合还能进一步增强监控、安全等系统的安防水平。因而，在安防监控、智能驾驶等领域，声音识别技术与计算机图像处理技术融合的身影出现得愈发频繁。下面笔者对以上内容展开具体阐释，以供参考和借鉴。
声音识别技术概述
声音识别技术与语音识别技术实则是同一种技术，二者均指的是通过计算机对人类语音信号进行分类、识别的先进技术。声音识别技术可借助隐马尔可夫模型、高斯混合模型并利用诸如深度神经网络等先进机器学习方法实现对语言特征建模并分类的目的，继而将语音转化为文本。举一个很简单的例子，目前使用很广泛的端—端的声学模型，其主要依赖的是深度学习，典型流程具体如下所示：首先，利用卷积神经网络对语音特征进行提取；接着，借助循环神经网络对特征序列进行时序建模；最后，借助连接主义时间分类损失函数并完成识别结果的输出。除了上面提到的之外，声音识别技术还涉及其他多个协同工作模块，比如声音端点检测、声音增强、语言模型等。更进一步地来讲，端点检测算法主要以能量、过零率以及谱熵为根基，主要用于确定语音的起点和终点位置；语音增强算法则主要通过谱减法或维纳滤波确保语音质量尽可能不受噪声的干扰；语言模型可以借助N-gram或循环神经网络进一步提升语义连贯性。以上模块共同组成一个系统化、完整化的语音识别系统框架。
最近几年，随着先进技术的不断涌现与发展，声音识别技术已经不再局限于传统的命令词识别或者连续语音识别，而不断向大词汇量语音识别、说话人自适应识别乃至情感识别等多领域、多复杂场景扩展。研究表明，截至目前，声音识别技术已经成功被应用于智能语音交互、语音文档自动录入、声纹识别与认证等多个领域。它能满足这些领域的各方面需求，逐渐演变为人机交互与信息智能处理的核心技术组成之一。
声音识别技术在计算机图像处理中
的具体应用
一、多模态人机交互中的声音和图像处理
多模态人机交互技术作为研究的热点和焦点，近年来受到了广泛关注。多模态系统的运行离不开声音识别技术与计算机图像处理的深度融合。其突出优势表现为可以对诸如声音、图像等多源信息进行精细化处理和分析，这样，能进一步提升用户体验，让整个人机交互过程更自然、更高效。多模态人机交互系统拓宽了智能语音助手以及沉浸式交互系统的应用范围。通过声音识别技术与计算机图像处理技术的优势互补，可以增强语义理解准确性，也可以提升视觉处理效率，一举两得。
具体而言，多模态人机交互通常采用基于深度学习的融合机制作为其核心架构。首先，经卷积层提取语音信号的局部声学特征，而后经过层归一化稳定训练过程，同时，引入前馈网络与多头自注意力机制，以此来实现对语音序列的全局时间依赖建模。为了进一步提升语义理解能力，模型还引入上下文感知机制，通过捕捉语音中长时间依赖信息和关系，增强复杂语境中语义识别的精准度。与此同时，图像输入通过嵌入层被映射为低维可学习的特征表示，目的是更精准有效地保留空间结构信息。
二、监控与安全系统中的声像同步识别技术
声像同步识别技术同样是声音识别技术与计算机图像处理技术深度融合的重要产物。当今时代，其能为监控与安全系统的构建与运行提供强大的技术支持，是多模态安防架构构建的核心所在。在声像同步识别技术的大力支持下，现代监控与安全系统可以实时捕捉并定位声源在具体空间中的准确位置，与此同时，还能同步追踪视频画面中随时移动的目标，这样，即便有异常行为，也能第一时间被精准识别出来，即使有突发事件，也能迅速启动响应机制。
具体来讲，首先，声音识别模块可利用自适应噪声抵消技术进一步抑制环境干扰，以此来确保能精准提取目标声源；其次，借助语音端点检测方法并利用特征提取技术将有效声段精确分离出来，在此基础上，由梅尔频率倒谱系数提取声学特征，以此来为后期的分析提供鲁棒特征表示。以上是声音处理层面。接下来，针对视觉分析，监控与安全系统可以以卷积神经网络为核心，对视频画面中的目标进行实时追踪与分类监控，目的是有效捕捉画面中的运动目标，及时发现异常动态，以此为基础，再结合目标检测算法，比如YOLO、Faster R-CNN等，对特定物体或者行为展开结构化解析。
立足现状，声像同步识别技术当前面临的核心挑战为跨模态信息的时空对齐。简言之，基于该技术的系统需要实现音频与视频流之间的精准同步，唯有如此，才能实现对声源位置的精准、快速定位，才能实时关联对应的视觉场景，以此来进一步实现对监控和安全系统的大力支持。
综上所述，声音识别技术与计算机图像处理的融合已是大势所趋。未来，相关人员可进一步展开对二者融合的深入研究，拓宽研究广度与深度，切实探索声音识别技术更广阔的应用前景。
[本文系课题“基于开源算法库OPENCV技术的视频处理应用开发”阶段性研究成果（项目编号DHXK24013）]
（作者单位：上海东海职业技术学院；上海 闵行201100）