吉林云语音识别

在人与机器设备交互中，言语是方便自然并且直接的方式之一。同时随着技术的进步，越来越多的人们也期望设备能够具备与人进行言语沟通的能力，因此语音识别这一技术也越来越受到人们关注。尤其随着深度学习技术应用在语音识别技术中，使得语音识别的性能得到了很大的提升，也使得语音识别技术的普及成为了现实，深圳鱼亮科技专业语音识别技术提供商，提供：语音唤醒，语音识别，文字翻译，AI智能会议，信号处理，降噪等语音识别技术。语音识别（Speech Recognition）是以语音为研究对象。吉林云语音识别

    另一方面，与业界对语音识别的期望过高有关，实际上语音识别与键盘、鼠标或触摸屏等应是融合关系，而非替代关系。深度学习技术自2009年兴起之后，已经取得了长足进步。语音识别的精度和速度取决于实际应用环境，但在安静环境、标准口音、常见词汇场景下的语音识别率已经超过95%，意味着具备了与人类相仿的语言识别能力，而这也是语音识别技术当前发展比较火热的原因。随着技术的发展，现在口音、方言、噪声等场景下的语音识别也达到了可用状态，特别是远场语音识别已经随着智能音箱的兴起成为全球消费电子领域应用为成功的技术之一。由于语音交互提供了更自然、更便利、更高效的沟通形式，语音必定将成为未来主要的人机互动接口之一。当然，当前技术还存在很多不足，如对于强噪声、超远场、强干扰、多语种、大词汇等场景下的语音识别还需要很大的提升；另外，多人语音识别和离线语音识别也是当前需要重点解决的问题。虽然语音识别还无法做到无限制领域、无限制人群的应用，但是至少从应用实践中我们看到了一些希望。本篇文章将从技术和产业两个角度来回顾一下语音识别发展的历程和现状，并分析一些未来趋势，希望能帮助更多年轻技术人员了解语音行业。吉林云语音识别实时语音识别基于DeepPeak2的端到端建模，将音频流实时识别为文字，并返回每句话的开始和结束时间。

    特别是在Encoder层，将传统的RNN完全用Attention替代，从而在机器翻译任务上取得了更优的结果，引起了极大关注。随后，研究人员把Transformer应用到端到端语音识别系统中，也取得了非常明显的改进效果。另外，生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork，GAN)是近年来无监督学习方面具前景的一种新颖的深度学习模型，"GenerativeAdversarialNets"，文中提出了一个通过对抗过程估计生成模型框架的全新方法。通过对抗学习，GAN可用于提升语音识别的噪声鲁棒性。GAN网络在无监督学习方面展现出了较大的研究潜质和较好的应用前景。从一个更高的角度来看待语音识别的研究历程，从HMM到GMM，到DNN，再到CTC和Attention，这个演进过程的主线是如何利用一个网络模型实现对声学模型层面更准的刻画。换言之，就是不断尝试更好的建模方式以取代基于统计的建模方式。在2010年以前，语音识别行业水平普遍还停留在80%的准确率以下。机器学习相关模型算法的应用和计算机性能的增强，带来了语音识别准确率的大幅提升。到2015年，识别准确率就达到了90%以上。谷歌公司在2013年时，识别准确率还只有77%，然而到2017年5月时，基于谷歌深度学习的英语语音识别错误率已经降低到。

    在我们的生活中，语言是传递信息重要的方式，它能够让人们之间互相了解。人和机器之间的交互也是相同的道理，让机器人知道人类要做什么、怎么做。交互的方式有动作、文本或语音等等，其中语音交互越来越被重视，因为随着互联网上智能硬件的普及，产生了各种互联网的入口方式，而语音是简单、直接的交互方式，是通用的输入模式。在1952年，贝尔研究所研制了世界上能识别10个英文数字发音的系统。1960年英国的Denes等人研制了世界上语音识别（ASR）系统。大规模的语音识别研究始于70年代，并在单个词的识别方面取得了实质性的进展。上世纪80年代以后，语音识别研究的重点逐渐转向更通用的大词汇量、非特定人的连续语音识别。90年代以来，语音识别的研究一直没有太大进步。但是，在语音识别技术的应用及产品化方面取得了较大的进展。自2009年以来，得益于深度学习研究的突破以及大量语音数据的积累，语音识别技术得到了突飞猛进的发展。深度学习研究使用预训练的多层神经网络，提高了声学模型的准确率。微软的研究人员率先取得了突破性进展，他们使用深层神经网络模型后，语音识别错误率降低了三分之一，成为近20年来语音识别技术方面快的进步。另外，随着手机等移动终端的普及。将语音片段输入转化为文本输出的过程就是语音识别。

    那就每家都要建立自己云服务稳定，确保响应速度，适配自己所选择的硬件平台，逐项整合具体的内容（比如音乐、有声读物）。这从产品方或者解决方案商的视角来看是不可接受的。这时候就会催生相应的平台服务商，它要同时解决技术、内容接入和工程细节等问题，终达成试错成本低、体验却足够好的目标。平台服务并不需要闭门造车，平台服务的前提是要有能屏蔽产品差异的操作系统，这是AI+IOT的特征，也是有所参照的，亚马逊过去近10年里是同步着手做两件事：一个是持续推出面向终端用户的产品，比如Echo，EchoShow等；一个是把所有产品所内置的系统Alexa进行平台化，面向设备端和技能端同步开放SDK和调试发布平台。虽然GoogleAssistant号称单点技术更为，但从各方面的结果来看Alexa是当之无愧的为的系统平台，可惜的是Alexa并不支持中文以及相应的后台服务。国内则缺乏亚马逊这种统治力的系统平台提供商，当前的平台提供商分为两个阵营：一类是以百度、阿里、讯飞、小米、腾讯为的传统互联网或者上市公司；一类是以声智等为的新兴人工智能公司。新兴的人工智能公司相比传统公司产品和服务上的历史包袱更轻，因此在平台服务上反倒是可以主推一些更为面向未来、有特色的基础服务。

     语音识别技术在个人助理、智能家居等很多领域都有运用到。上海语音识别库

这些进步不仅体现在该领域发表的学术论文激增上。吉林云语音识别

    多个渠道积累了大量的文本语料或语音语料，这为模型训练提供了基础，使得构建通用的大规模语言模型和声学模型成为可能。在语音识别中，丰富的样本数据是推动系统性能快速提升的重要前提，但是语料的标注需要长期的积累和沉淀，大规模语料资源的积累需要被提高到战略高度。语音识别在移动端和音箱的应用上为火热，语音聊天机器人、语音助手等软件层出不穷。许多人初次接触语音识别可能归功于苹果手机的语音助手Siri。Siri技术来源于美国**部高级研究规划局（DARPA）的CALO计划：初衷是一个让军方简化处理繁重复杂的事务，并具备认知能力进行学习、组织的数字助理，其民用版即为Siri虚拟个人助理。Siri公司成立于2007年，以文字聊天服务为主，之后与大名鼎鼎的语音识别厂商Nuance合作实现了语音识别功能。2010年，Siri被苹果收购。2011年苹果将该技术随同iPhone4S发布，之后对Siri的功能仍在不断提升完善。现在，Siri成为苹果iPhone上的一项语音控制功能，可以让手机变身为一台智能化机器人。通过自然语言的语音输入，可以调用各种APP，如天气预报、地图导航、资料检索等，还能够通过不断学习改善性能，提供对话式的应答服务。语音识别。吉林云语音识别