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？
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）。
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。
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。
从核心原理中第3和4的内容我们甚至可以清晰地看到，声音识别和语音识别在原理上一样，都是通过对采集到的语音信号进行分析和处理，提取相应的特征或建立相应的模型，然后据此做出判断。但二者的根本目的、提取的特征、建立的模型是不一样的。
三、语音识别、声音识别、语义识别的区别
声音识别、语音识别、语义识别的区别：
语音识别：该技术的目的是识别语音的内容，电脑会自动将人类的语音内容转换为相应的文字。
声音识别：该技术旨在识别说话人的身份，也被称为说话人识别，是生物识别技术的一种。
语义识别：该技术是对语音识别出来的内容进行语义理解和纠正，例如在同声翻译机中的应用。
四、总结
综上，声音识别不注重语音信号的语义，而是从语音信号中提取个人声纹特征，挖掘出包含在语音信号中的个性因素。
语音识别注重识别语音内容，声音识别（声纹识别）注重提取并识别个人声纹特征。
声音识别的准确性依赖于信号质量、特征提取算法及模型训练数据量。例如，听歌识曲通过短时音频指纹匹配实现快速识别，而声纹识别则利用音色、频率等生物特征进行身份验证。
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