标签：信号 实践 现在 调整 结果 马尔科夫 重叠 通过 积分
来学校已经快一个月了，看语音识别依然有些吃力，HMM,GMM,DNN似懂非懂，也许多一些实践和时间，会慢慢好一些。最近终于对一个很小的知识点有一些理解，赶紧写下来，也算是一个月以来有了一些小小的成果。难免有错，热烈欢迎喷我，会及时改正！
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语音识别的模型训练当中，损失函数是一个经常出现的概念，那么什么是损失函数，是用来干什么的呢？
理解一个东西，搞清楚脉络，对于理解是很有好处的，所以从头开始说。
语音识别的大致过程是这样的（并不是很准确，按照个人理解）。语音信号按照音素识别，因此先对信号分帧，同时加窗处理，然后进行频域转换，再提取语音信号的特征，最后将特征输入识别模型得出结果。
语音信号是一种短时平稳长时时变的信号，一般的认为语音信号在 20ms - 30ms 左右可以认为变化很小，这样切分出来的一小段语音，微观上变化很大，大概就可以标示一个音素，而宏观上几乎没有变化，这一过程就是分帧。我们平时录音时候看到最多的那种形式是语音信号的时域表现形式，语音识别的单位并不是一个单词，更多使用的是音素。我们可以按照这种类似于积分的思想来处理语音信号，音素在语音信号中是一段非常短的信号区域。当然分帧并不是简单的切分，为了保证信号平滑和方便处理，帧与帧之间会有重叠。同时还会对信号进行加窗处理。
时域信号的表现其实并不利于我们的处理并提取需要的信号特征，因此我们利用短时傅里叶变换，将时域信号抽取频率特征，转化成频域信号，这一个过程同时也是一个降维过程。至此，信号的特征提取变得比较容易。但是我们对语音信号的识别并不是直接识别语音信号，而是统一的提取信号里面的一部分特征，这样不仅降低维度便于处理，而且输入识别模型的数据是统一的，提取特征的方法一般是MFCC(梅尔倒谱系数)，具体内容可以参见网络上大神帖子，讲的非常好，这里不深究，只需要知道这是一种提取语音信号特征的方法。至此语音信号由一串不规则的波形，变成了一个 M*N 的矩阵，表示提取了 M 种特征，语音信号被分成了 N 帧，每一帧作为矩阵的一列。
至此语音识别的准备工作就做好了大部分，下面就开始识别模型。模型暂时可以简单看作是一个函数，把上面的 M*N 矩阵输入到模型，经过模型的处理，就能输出结果。当然一般情况下，并不是我们认为的输入语音信号就直接得出文字，语音模型的输出一般会是一个概率，模型的输入假设有 M 个节点，输出有 K 个节点，每个输出节点代表一个音素，而节点输出的值是一个概率，当概率超过一定的阈值，就认为当前节点所代表的的音素被选中。
那么问题来了，模型是怎么来的？模型既然可以看做一个函数，那么函数里面的参数又是怎么来的？模型和模型参数，都是使用大量的训练数据训练得来的。
那么训练之前，模型的参数是怎么来的，他又是怎么通过训练，慢慢得到一个合适的参数，用于真正的语音识别呢？这里就用到的损失函数的概念。
语音识别的模型有很多，以前很多使用的隐马尔科夫模型（HMM），混合高斯模型（GMM）,现在很火的深度神经网络（DNN），卷积神经网络（CNN）等。这些模型里面都有参数。其实一开始在训练模型之前，我们只是对参数进行很简单的随机初始化。作为训练数据，数据输入到模型，我们其实是预先知道应该输出什么结果的，而实际上对于一个参数是随机初始化的模型，输出结果总是不会完全正确的，那么实际数据结果和应该输出的结果之间的差距（或者说距离），就可以看做是一种度量，度量我们的初始化参数是不是合适，这种距离就可以用损失函数来表示。
所以总结一下，损失函数并不神秘。就像我们一开始学习方程一样，一开始我们并不知道方程到底是个什么东西，后来慢慢的知道方程并不神秘，原来方程就是一个等式，只不过这个等式里面有未知数。损失函数也是这样，它就是一种度量，用于表示当前参数下的模型与我们理想的模型到底有多大的差距，以便对模型参数进行合适的调整，下一次输入训练数据，还会有一个输出，这个输出与预计结果的差距仍然用损失函数度量，依据这一次 的损失函数，再一次调整参数大小。经过很多次循环，实际输出与预计结果的差距不断缩小，我们的模型也就越来越好，直至可以用于实际，用来识别测试数据。
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