转自cnblog。

简要给大家介绍一下语音怎么变文字的吧。希望这个介绍能让所有同学看懂。

首先，我们知道声音实际上是一种波。常见的mp3、wmv等格式都是压缩格式，必须转成非压缩的纯波形文件来处理，比如Windows PCM文件，也就是俗称的wav文件。wav文件里存储的除了一个文件头以外，就是声音波形的一个个点了。下图是一个波形的示例。

在开始语音识别之前，有时需要把首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰。这个静音切除的操作一般称为VAD，需要用到信号处理的一些技术。要对声音进行分析，需要对声音分帧，也就是把声音切开成一小段一小段，每小段称为一帧。分帧操作一般不是简单的切开，而是使用移动窗函数来实现，这里不详述。帧与帧之间一般是有交叠的，就像下图这样：

图中，每帧的长度为25毫秒，每两帧之间有25-10=15毫秒的交叠。我们称为以帧长25ms、帧移10ms分帧。图中，每帧的长度为25毫秒，每两帧之间有25-10=15毫秒的交叠。我们称为以帧长25ms、帧移10ms分帧。

分帧后，语音就变成了很多小段。但波形在时域上几乎没有描述能力，因此必须将波形作变换。常见的一种变换方法是提取MFCC特征，根据人耳的生理特性，把每一帧波形变成一个多维向量，可以简单地理解为这个向量包含了这帧语音的内容信息。这个过程叫做声学特征提取。实际应用中，这一步有很多细节，声学特征也不止有MFCC这一种，具体这里不讲。

至此，声音就成了一个12行（假设声学特征是12维）、N列的一个矩阵，称之为观察序列，这里N为总帧数。观察序列如下图所示，图中，每一帧都用一个12维的向量表示，色块的颜色深浅表示向量值的大小。

接下来就要介绍怎样把这个矩阵变成文本了。首先要介绍两个概念：

音素：单词的发音由音素构成。对英语，一种常用的音素集是卡内基梅隆大学的一套由39个音素构成的音素集，参见The CMU Pronouncing Dictionary。汉语一般直接用全部声母和韵母作为音素集，另外汉语识别还分有调无调，不详述。

状态：这里理解成比音素更细致的语音单位就行啦。通常把一个音素划分成3个状态。

语音识别是怎么工作的呢？实际上一点都不神秘，无非是：

第一步，把帧识别成状态（难点）；

第二步，把状态组合成音素；

第三步，把音素组合成单词。

如下图所示：

图中，每个小竖条代表一帧，若干帧语音对应一个状态，每三个状态组合成一个音素，若干个音素组合成一个单词。也就是说，只要知道每帧语音对应哪个状态了，语音识别的结果也就出来了。图中，每个小竖条代表一帧，若干帧语音对应一个状态，每三个状态组合成一个音素，若干个音素组合成一个单词。也就是说，只要知道每帧语音对应哪个状态了，语音识别的结果也就出来了。

那每帧音素对应哪个状态呢？有个容易想到的办法，看某帧对应哪个状态的概率最大，那这帧就属于哪个状态。比如下面的示意图，这帧对应S3状态的概率最大，因此就让这帧属于S3状态。

那这些用到的概率从哪里读取呢？有个叫“声学模型”的东西，里面存了一大堆参数，通过这些参数，就可以知道帧和状态对应的概率。获取这一大堆参数的方法叫做“训练”，需要使用巨大数量的语音数据，训练的方法比较繁琐，这里不讲。

但这样做有一个问题：每一帧都会得到一个状态号，最后整个语音就会得到一堆乱七八糟的状态号，相邻两帧间的状态号基本都不相同。假设语音有1000帧，每帧对应1个状态，每3个状态组合成一个音素，那么大概会组合成300个音素，但这段语音其实根本没有这么多音素。如果真这么做，得到的状态号可能根本无法组合成音素。实际上，相邻帧的状态应该大多数都是相同的才合理，因为每帧很短。

解决这个问题的常用方法就是使用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）。这东西听起来好像很高深的样子，实际上用起来很简单：

第一步，构建一个状态网络。

第二步，从状态网络中寻找与声音最匹配的路径。

这样就把结果限制在预先设定的网络中，避免了刚才说到的问题，当然也带来一个局限，比如你设定的网络里只包含了“今天晴天”和“今天下雨”两个句子的状态路径，那么不管说些什么，识别出的结果必然是这两个句子中的一句。

那如果想识别任意文本呢？把这个网络搭得足够大，包含任意文本的路径就可以了。但这个网络越大，想要达到比较好的识别准确率就越难。所以要根据实际任务的需求，合理选择网络大小和结构。

搭建状态网络，是由单词级网络展开成音素网络，再展开成状态网络。语音识别过程其实就是在状态网络中搜索一条最佳路径，语音对应这条路径的概率最大，这称之为“解码”。路径搜索的算法是一种动态规划剪枝的算法，称之为Viterbi算法，用于寻找全局最优路径。

这里所说的累积概率，由三部分构成，分别是：

观察概率：每帧和每个状态对应的概率

转移概率：每个状态转移到自身或转移到下个状态的概率

语言概率：根据语言统计规律得到的概率

其中，前两种概率从声学模型中获取，最后一种概率从语言模型中获取。语言模型是使用大量的文本训练出来的，可以利用某门语言本身的统计规律来帮助提升识别正确率。语言模型很重要，如果不使用语言模型，当状态网络较大时，识别出的结果基本是一团乱麻。

以上介绍的是传统的基于HMM的语音识别。事实上，HMM的内涵绝不是上面所说的“无非是个状态网络”那么简单。以上的文字只是想让大家容易理解，并不追求严谨。

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今天给大家介绍一个开源.net混淆器——ConfuserEx

http://yck1509.github.io/ConfuserEx/

由于项目中要用到.net 混淆器，网上搜寻了很多款，比如Dotfuscator、xeoncode、foxit等等。

但大部分收费，当然也有破解版的，公司要求不能用盗版软件。

找了半天终于找到了ConfuserEX，用起来还行，就赶紧拿出来给大家分享下。

下载地址：https://github.com/yck1509/ConfuserEx/releases

由于网上中文介绍的比较少，我这里做个测试，给大家演示一下：

1、新建一个C#类库，我也就不改名字了，就叫ClassLibrary1吧，在Class1.cs类下面添加一个简单方法：

复制代码

2、再创建一个控制台应用程序ConsoleTest，添加引用ClassLibrary1.dll，Main方法中调用ClassLibrary1.Class1 中的test方法：

复制代码

编译后，用ILSpy打开ConsoleTest.exe,毋庸置疑，可以看到源码，如下图：

编译后，用ILSpy打开ConsoleTest.exe,毋庸置疑，可以看到源码，如下图：

3，现在我们用ConfuserEx混淆一下试试：

下载ConfuserEx后解压，打开ConfuserEx.exe，如下图：

4、看到提示“Drag input modules here”了吧？

那就把刚才的ConsoleTest.exe托进来吧，如下图：

5、点击Settings

（1）选择Packer

（2）Modules->ConsoleTest.exe

(3) Rules 点击+号，true

如下图：

6、点击Protest!->Protect! ,提示导出成功（Confused目录下），

7，用ILspy打开...\Confused下的ConsoleTest.exe，看看源码：

方法是空的，把ConsoleTest.exe依赖的 ClassLibrary1.dll 拷贝到Confused目录下，点击运行ConsoleTest.exe，输出正确结果。

注意

8、如果只是混淆exe文件，这样就可以了，如果只是混淆一个dll文件，你将看到如下错误：

错误：No executable module,没有执行体？

是不是没有exe文件呢？ 我们把ConsoleTest.exe也放进来和ClassLibrary1.dll一起混淆，看看。

9、根据前面的方式，我把ConsoleTest.exe、ClassLibrary1.dll都拖放进ConfuserEx一起混淆，

如下图：

提示成功。

10、可是我们再次打开...\Confused，发现只有混淆过的ConsoleTest.exe文件，ClassLibrary1.dll跑哪去了？

是不是不能混淆dll文件呢？

别着急，我们点击ConsoleTest.exe试试，哎呀，我去，竟然运行成功了，如下图：

这里唯一解释就是ConfuserEx把dll嵌入到exe里面了。

现在混淆过的ConsoleTest.exe是17KB，而原来的ConsoleTest.exe是5KB，ClassLibrary1.dll也是5KB。

11、我们再用ILSpy看看同时混淆ConsoleTest.exe及ClassLibrary1.dll后生成的ConsoleTest.exe，

看不到方法体，也看不到所引用的dll文件。

好了，今天就到这里。

附加：由于中午没找到单独混淆dll的方法，下午 @四毛的家 这位同学找到了方法，我这里再附加上如何单独混淆dll。

根据第8步，我们发现按照exe的方式混淆dll时报错了，原来应该按如下步骤：

将dll拖入ConfuserEx后，Settings里面不能选择Packer了，而是要点击右侧那个铅笔按钮，如下图。

点击铅笔按钮后，弹出Edit rule对话框，Preset选择一项，我这里选择Maximum，然后再点击下面 “+”按钮，选择anti ildasm(我猜是防止通过IL编译)，然后导出成功。

我们在用ILSpy查看一下刚混淆的ClassLibrary1.dll，如下图，

什么都看不到。

为了测试混淆过的dll可用，我把未混淆的ConsoleTest.exe和混淆过的ClassLibrary1.dll放在一个目录下，点击运行ConsoleTest.exe，成功。

后记：在混淆dll时，有很多混淆规则，我们可以按照自己的方式混淆。其实那些规则是什么，我也不知道，有心的同学试试。