语音处理的定义

语音信号处理的研究起源于对发音器官的模拟。1939年美国H．杜德莱(H．Dudley)展出了一个简单的发音过程模拟系统，以后发展为声道的数字模型。利用该模型可以对语音信号进行各种频谱及参数的分析，进行通信编码或数据压缩的研究，同时也可根据分析获得的频谱特征或参数变化规律，合成语音信号，实现机器的语音合成。利用语音分析技术，还可以实现对语音的自动识别，发音人的自动辨识，如果与人工智能技术结合，还可以实现各种语句的自动识别以至语言的自动理解，从而实现人机语音交互应答系统，真正赋予计算机以听觉的功能。

语言信息主要包含在语音信号的参数之中，因此准确而迅速地提取语言信号的参数是进行语音信号处理的关键。常用的语音信号参数有：共振峰幅度、频率与带宽、音调和噪音、噪音的判别等。后来又提出了线性预测系数、声道反射系数和倒谱参数等参数。这些参数仅仅反映了发音过程中的一些平均特性，而实际语言的发音变化相当迅速，需要用非平稳随机过程来描述，因此，20世纪80年代之后，研究语音信号非平稳参数分析方法迅速发展，人们提出了一整套快速的算法，还有利用优化规律实现以合成信号统计分析参数的新算法，取得了很好的效果。

当语音处理向实用化发展时，人们发现许多算法的抗环境干扰能力较差。因此，在噪声环境下保持语音信号处理能力成为了一个重要课题。这促进了语音增强的研究。一些具有抗干扰性的算法相继出现。当前，语音信号处理日益同智能计算技术和智能机器人的研究紧密结合，成为智能信息技术中的一个重要分支。

语音信号处理是一门多学科的综合技术。它以生理、心理、语言以及声学等基本实验为基础，以信息论、控制论、系统论的理论作指导，通过应用信号处理、统计分析、模式识别等现代技术手段，发展成为新的学科。1965年出版的《语音的分析、合成与感知（J．L．Flanagan著），1976年出版的《语音信号线性预测》(J．Q．Makoul与A．H．Gray著），以及1978年出版的《语音信号数字处理R．Rabiner和R．W．Shafer著）等教材比较全面地反映了这门学科的一些基本理论、 方法及成果。我国学者吴宗济、林茂灿主编的《实验语音学概要》，从语音产生的物理基础、生理基础、语音知觉的心理基础以及元音、辅音和声调特征等方面，给出了较详细的实验研究方法和数据。80年代后期开始对听觉器官耳蜗的研究，为研究非线性语音处理方法提供了可供借鉴的依据。高速信号处理器的迅速发展，神经网络模拟芯片的研究成功，为实现实时语音处理系统创造了物质条件，使大批语音处理技术实际应用于生产、国防等许多部门。

语音信号处理在通信、国防等部门中有着广阔的应用领域。为了改善通信中语言信号的质量而研究的各种频响修正和补偿技术，为了提髙效率而研究的数据编码压缩技术，以及为了改善通信条件而研究的噪声抵消及干扰抑制技术，都与语音处理密切相关。在国防通信及指挥部门中，应用语音处理，可以实现在各种不同通信条件下的话带保密通信，计算机网络中的话音和数据综合通信，在强噪声环境(例如，髙性能战斗机，直升机环境和战场指挥所等）中使用的语音识别装置，克服强干扰影响语音降质的噪声消除装置，说话人识别与说话人证实，以及各种先进空中交通控制用的交互式语音识别/合成接口等等，都是现代指挥自动化的重要组成部分。在金融部门应用语音处理，开始利用说话人识别和语音识别实现根据用户语音自动存款、取款的业务。在仪器仪表和控制自动化生产中，利用语音合成读出测量数据和故障警告。随着语音处理技术的发展，可以预期它将在更多部门得到应用。

尽管语音处理的研究已经经历了将近50年的历史，取得了许多成果，但是还面临着一系列理论和方法上的实际问题。例如在编码技术方面，中速编码已经可以提供满意的通信音质，那么低速编码是否也能突破低通信音质的局限，达到电话音质的要求？在识别方面，连续语音的分割，大词量语音的识别和识别任何人的语音等方面尚无可靠的办法。在语音理解方面，关于语义信息的定性描述和定量估计，都还没有统一的计算方法等，这些都是今后研究的重要方向。

目前市面上有很多人工智能聊天机器人平台可供选择，以下是一些比较常见的平台：

1 天行数据：提供了多种人工智能服务，包括聊天机器人、语音识别、图像识别等，支持多种开发语言和平台，如Java、Python、微信公众号等。

2 腾讯云智能对话：基于腾讯AI技术的智能对话平台，提供了多种对话场景模板和自定义开发接口，支持语音、文字、等多种输入方式。

3 阿里云智能对话：提供了多种对话场景模板和自定义开发接口，支持多种输入方式，如语音、文字、等，还支持多轮对话和上下文理解。

4 BotStar：一款基于无代码的聊天机器人平台，提供了多种模板和自定义开发接口，支持多种渠道，如网站、Facebook、微信等。

5 至简：一款基于自然语言处理技术的聊天机器人平台，提供了多种对话场景模板和自定义开发接口，支持多种输入方式，如语音、文字等。

至于至简平台，它的特点是简单易用，无需编程经验即可创建自己的聊天机器人，并且支持多种语言和多种渠道。但是由于每个平台的特点和功能不同，具体选择还需要根据自己的需求和实际情况进行评估。

机器智能的标准于1950年提出。

机器智能的标准可以从多个方面进行评估和衡量，以下是一些常见的标准：

感知能力：机器智能应该能够感知和理解外部环境的信息，包括视觉、听觉、语音等。

学习能力：机器智能应该具备学习的能力，能够通过不断的训练和经验积累改善性能，适应新的任务和环境。

推理能力：机器智能应该具备推理和逻辑推断的能力，能够根据已有的知识和信息进行推理、决策和问题解决。

交互能力：机器智能应该能够与人类进行有效的交互，包括自然语言处理、语音识别、情感识别等。

创造能力：机器智能应该具备一定的创造性，能够生成新的想法、解决问题，并具备一定的创新能力。

自主能力：机器智能应该具备一定程度的自主性和自我管理能力，在不同的环境中能够做出合理的决策和行动。

安全和伦理：机器智能应该符合一定的安全和伦理标准，不会对人类造成伤害，不会违反道德和法律规定。

这些标准可以作为评估机器智能的参考指标，不同的机器智能系统可能在这些方面表现出不同的程度和能力。随着技术的发展和研究的深入，机器智能的标准也会不断演化和完善。

在人工智能出现之前，机器智能处理结构化的数据（例如 Excel 里的数据）。但是网络中大部分的数据都是非结构化的，例如：文章、、音频、视频…

在非结构数据中，文本的数量是最多的，他虽然没有和视频占用的空间大，但是他的信息量是最大的。

为了能够分析和利用这些文本信息，我们就需要利用 NLP 技术，让机器理解这些文本信息，并加以利用。

每种动物都有自己的语言，机器也是！

自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。

人类通过语言来交流，狗通过汪汪叫来交流。机器也有自己的交流方式，那就是数字信息。

不同的语言之间是无法沟通的，比如说人类就无法听懂狗叫，甚至不同语言的人类之间都无法直接交流，需要翻译才能交流。

而计算机更是如此，为了让计算机之间互相交流，人们让所有计算机都遵守一些规则，计算机的这些规则就是计算机之间的语言。

既然不同人类语言之间可以有翻译，那么人类和机器之间是否可以通过“翻译”的方式来直接交流呢？

NLP 就是人类和机器之间沟通的桥梁！

为什么是“自然语言”处理？

自然语言就是大家平时在生活中常用的表达方式，大家平时说的「讲人话」就是这个意思。

NLP 有2个核心的任务：

自然语言理解就是希望机器像人一样，具备正常人的语言理解能力，由于自然语言在理解上有很多难点(下面详细说明)，所以 NLU 是至今还远不如人类的表现。

自然语言理解的5个难点：

想要深入了解NLU，可以看看这篇文章《一文看懂自然语言理解-NLU（基本概念+实际应用+3种实现方式）》

NLG 是为了跨越人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式，如文章、报告等。

NLG 的6个步骤：

想要深入了解NLG，可以看看这篇文章《一文看懂自然语言生成 – NLG（6个实现步骤+3个典型应用）》

情感 分析

互联网上有大量的文本信息，这些信息想要表达的内容是五花八门的，但是他们抒发的 情感 是一致的：正面/积极的 – 负面/消极的。

通过 情感 分析，可以快速了解用户的舆情情况。

聊天机器人

过去只有 Siri、小冰这些机器人，大家使用的动力并不强，只是当做一个 娱乐 的方式。但是最近几年智能音箱的快速发展让大家感受到了聊天机器人的价值。

而且未来随着智能家居，智能 汽车 的发展，聊天机器人会有更大的使用价值。

语音识别

语音识别已经成为了全民级的引用，微信里可以语音转文字， 汽车 中使用导航可以直接说目的地，老年人使用输入法也可以直接语音而不用学习拼音…

机器翻译

目前的机器翻译准确率已经很高了，大家使用 Google 翻译完全可以看懂文章的大意。传统的人肉翻译未来很可能会失业。

NLP 可以使用传统的机器学习方法来处理，也可以使用深度学习的方法来处理。2 种不同的途径也对应着不同的处理步骤。详情如下：

方式 1：传统机器学习的 NLP 流程

方式 2：深度学习的 NLP 流程

英文 NLP 语料预处理的 6 个步骤

中文 NLP 语料预处理的 4 个步骤

自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。

NLP的2个核心任务：

NLP 的5个难点：

NLP 的4个典型应用：

NLP 的6个实现步骤：

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自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。

自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。

维基百科版本

自然语言处理（NLP）是计算机科学，信息工程和人工智能的子领域，涉及计算机与人类（自然）语言之间的交互，特别是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据。自然语言处理中的挑战通常涉及语音识别，自然语言理解和自然语言生成。