【愚公系列】《人工智能70年》018-语音识别的历史性突破（剑桥语音的黄金十年）

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🚀前言

人类拆掉语言樊篱的伟大 AI工程，有三块重要基石。

🚀一、剑桥语音的黄金十年

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）最初由 L.E. 鲍姆（L.E. Baum）等学者在一系列统计学论文中提出，随后在语音识别、自然语言处理及生物信息学等多个领域展现出重大价值。该模型的理论根源可追溯至20世纪初苏联数学家安德rey·马尔可夫（Andrey Markov）提出的马尔可夫过程，用于描述具有“无记忆”特性的随机系统。自20世纪70年代起，美国多所大学和研究机构开始将HMM应用于语音识别，而英国剑桥大学则在技术集成与系统实现方面成为集大成者。

HMM的研究进展不仅激励了语音识别学界，也引起了政府层面的高度重视。自1971年起，美国国防高级研究计划署（DARPA）投入1500万美元，联合麻省理工学院、加州大学伯克利分校、卡内基梅隆大学、斯坦福大学及斯坦福研究所（SRI）等顶尖机构，启动了一项为期三年的连续语音识别系统研制计划。这是当时全球规模最大的语音研究项目，标志着美国将语音信息技术列为国家战略基础研究的重要组成部分。

1984年，美国国家标准与技术研究院（NIST）与DARPA共同做出一项具有深远影响的决策——建立语音识别系统的科学评估标准，其意义堪比日后图像识别领域的ImageNet数据集。在这一框架下，德州仪器（TI）、MIT与SRI合作开发了首个声学-音素连续语音语料库，并制定了统一的数据采集规范。该数据库被命名为TIMIT，至今仍被广泛使用，成为全球语音识别算法评测的基础平台。NIST自此时起开始组织全球语音识别评测竞赛，极大推动了技术的标准化和可比性发展。

语音识别研究所依赖的数据类型也经历了显著演进：从早期的孤立词识别，逐步扩展至自然连续语音。其中，以《华尔街日报》朗读语音为基础构建的标准数据库尤为关键，其词汇量涵盖5,000至20,000词，标志着“大词汇连续语音识别”时代的开启。20世纪90年代中期以后，评测语料进一步扩充至广播新闻、电话对话、多语种语音等更接近真实场景的数据，NIST大赛的挑战性与实用性不断提升。

该竞赛于1988年正式启动，1992年起向国际开放，剑桥大学等非美机构开始参与。1993年，评测难度大幅提升，而剑桥大学却脱颖而出夺得冠军，一举成名，成为全球语音识别领域的新焦点。

剑桥成功的背后，离不开自1989年以来由史蒂夫·杨（Steve Young）教授领导的机器智能实验室所开发的“隐马尔可夫模型工具包”（HTK）。HTK不仅是一个语音识别系统，更是一套完整的研究平台，使研究者能够高效地试验新算法、构建可扩展的识别系统。HTK迅速成为该领域事实上的标准工具，而剑桥团队也凭借“近水楼台”的优势，连续十年在NIST大赛中保持领先。这一时期，许多影响深远的核心算法均诞生于剑桥，被称为“剑桥语音的黄金十年”，奠定了现代语音识别技术的重要基础。