一种语音识别的可定制云计算方法.pdfVIP

第44卷第1期 中国海洋大学学报 2014年1月 PERIODICAL0F0CEANUNIVERSITY0FCHINA Jan，2014 一种语音识别的可定制云计算方法+ 张 巍，贾玉辉，张志楠 (中国海洋大学信息科学与工程学院，山东青岛266100) 摘要： 以云的方式提供语音识别服务是1种新的趋势。当前市场上的语音云都是面向通用领域的，针对这一现状，提 出了1种面向特定领域，可定制的，可满足用户个性化需求的云计算方案。首先介绍了语音识别的MapReduce过程，接着 后探讨了语音识别的可定制实现，最后进行实验评估，证明云计算架构的语音识别系统与传统C／S架构的语音识别系统相 比更具优势，且具有一定的可扩展性。 关键词： 云计算；语音识别；Sector／Sphere；MapReduce；可定制 中图法分类号：TN912．34 文献标志码： A 文章编号： 1672—5174(2014)01—112一06 语音识别始于1950年代初，当时，贝尔实验室的相应增加，在这种情况下，公司的运营成本就会急剧攀 Davis等人研究成功了第一个可识别10个英文数字的 升。随着服务器数量的增加，服务器的管理就会变得 语音识别系统一Adudry。1980年代末，美国卡内基·梅非常复杂，并且服务器数目扩充到一定数目，就可能会 隆大学用VQ／HMM方法实现了世界上第一个高性能达到性能瓶颈，使得单纯的增加服务器，对系统性能提 的非特定人、大字表、连续语音识别系统一SPHINX[1I。 升收效甚微。云计算模式的语音识别系统和服务器模 在此期间语音识别处于实验室研究阶段，市场上没有 式的语音识别系统类似，主要是有云端负责完成识别。 成型的产品。直到1990年代初，随着在系统的自适应相对于传统的服务器架构，云[4]具有更好的扩展性，成 性、参数提取及优化等技术上取得了一些关键性的进 本更加低廉，并且可以具有超大规模，给用户提供前所 展，语音识别技术进一步成熟，并开始向市场提供产 未有的计算能力。且不难得知，用来学习、训练的样本 品[2]。从此语音识别开始从实验室逐步走向实用。并 数据集越大，语音识别系统的性能越好。这就需要解 且，在一些应用领域，它正迅速地成为一个关键的、而 决大数据存储及处理的问题。而云计算恰好能很好的 且具有竞争力的技术。 解决这2个问题。云计算技术和语音识别相融合是1 从产品的实现平台上来看，当前市场上的语音识 种新的趋势。但现在基于云计算的语音识别技术正处 别系统主要分为3种：嵌入式的语音识别系统、服务器 于发展初期，技术仍未成熟，并且市场上的产品只提供 模式的语音识别系统及云计算模式的语音识别系统。 面向通用领域的语音识别服务。无法对语音识别服务 嵌人式语音识别系统[3]是指应用各种先进的的微处理 进行定制。 器在板级或是芯片级用软件或硬件实现语音识别技 由上可知，嵌入式的语音识别系统功能极其简单， 术。由于嵌入式平台存储资源少、性能低、实时性要求 并且应用范围较窄；服务器模式的语音识别系统能提 高，嵌入式语音识别系统只适合做算法要求相对简单， 供较为复杂的功能，且可以应对较多用户的请求，但面 对资源的需求较少的语音识别，比如中小词汇量的命 对海量用户请求却无能为力；云计算模式的语音识别 令词识别等。在服务器模式的语音识别系统中，终端 系统可以应对海量用户请求，且可以利用海量用户数 只负责收集和传导语音信号，由服务器负责完成识别。 据优化语音识别系统的性能，但由于其尚处于发展初 这种模