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    随着科学技术的不断发展，智能语音技术已经融入了人们的生活当中，给人们的生活带来了巨大的方便，其中很多智能家居都会使用离线语音识别模块，这种技术的科技含量非常高，而且它的使用性能也非常好，通过离线语音技术的控制，人们不需要有任何的网络限制，就可以对智能家居进行智能化操控。人们之所以如此的重视智能家居技术，是因为人们生活当中需要智能化来提高生活效率，提高人们的生活质量，所以物联网发展以离线语音识别模块为主的技术突飞猛进，并且已经应用到了各个领域当中，在智能化家居当中，智能语音电视，智能冰箱，以及智能照明系统，全部都已经应用了离线语音识别技术。离线语音识别模块而且这项技术的实用性非常强，随着技术的不断创新，离线语音识别的局限性变得越来越小，人们可以不需要和app的操控，不需要连接网络，就可以通过离线语音识别模块来进行智能化操控，简化了使用智能家居的操作流程，而且智能化离线语音识别的能力非常强，应用到家居生活当中，得到了很好的口碑。所以人们如果想要了解更多关于离线语音识别模块，小编可以分享更多知识，让人们了解离线语音技术的成熟度，并且在今后的智能家居使用过程当中。语音识别目前已使用在生活的各个方面：手机端的语音识别技术。浙江语音识别库

    中国科学院声学所成为国内shou个开始研究计算机语音识别的机构。受限于当时的研究条件，我国的语音识别研究在这个阶段一直进展缓慢。放开以后，随着计算机应用技术和信号处理技术在我国的普及，越来越多的国内单位和机构具备了语音研究的成熟条件。而就在此时，外国的语音识别研究取得了较大的突破性进展，语音识别成为科技浪潮的前沿，得到了迅猛的发展，这推动了包括中科院声学所、中科院自动化所、清华大学、中国科技大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、西北工业大学、厦门大学等许多国内科研机构和高等院校投身到语音识别的相关研究当中。大多数的研究者将研究重点聚焦在语音识别基础理论研究和模型、算法的研究改进上。1986年3月，我国的"863"计划正式启动。"863"计划即国家高技术研究发展计划，是我国的一项高科技发展计划。作为计算机系统和智能科学领域的一个重要分支。语音识别在该计划中被列为一个专项研究课题。随后，我国展开了系统性的针对语音识别技术的研究。因此，对于我国国内的语音识别行业来说，"863"计划是一个里程碑，它标志着我国的语音识别技术进入了一个崭新的发展阶段。但是由于研究起步晚、基础薄弱、硬件条件和计算能力有限。甘肃语音识别在线随着语音识别技术在未来的不断发展，语音识别芯片的不敢提高，给我们的生活带来了更大的便利和智能化。

    导致我国的语音识别研究在整个20世纪80年代都没有取得学术成果，也没有开发出具有优良性能的识别系统。20世纪90年代，我国的语音识别研究持续发展，开始逐渐地紧追国际水平。在"863"计划、国家科技攻关计划、国家自然科学基金的支持下，我国在中文语音识别技术方面取得了一系列研究成果。21世纪初期，包括科大讯飞、中科信利、捷通华声等一批致力于语音应用的公司陆续在我国成立。语音识别企业科大讯飞早在2010年，就推出了业界中文语音输入法，移动互联网的语音应用。2010年以后，百度、腾讯、阿里巴巴等国内各大互联网公司相继组建语音研发团队，推出了各自的语音识别服务和产品。在此之后，国内语音识别的研究水平在之前建立的坚实基础上，取得了突飞猛进的进步。如今，基于云端深度学习算法和大数据的在线语音识别系统的识别率可以达到95%以上。科大讯飞、百度、阿里巴巴都提供了达到商业标准的语音识别服务，如语音输入法、语音搜索等应用，语音云用户达到了亿级规模。人工智能和物联网的迅猛发展，使得人机交互方式发生重大变革，语音交互产品也越来越多。国内消费者接受语音产品也有一个过程，开始的认知大部分是从苹果Siri开始。

    用来描述双重随机过程。HMM有算法成熟、效率高、易于训练等优点，被***应用于语音识别、手写字识别和天气预报等多个领域，目前仍然是语音识别中的主流技术。HMM包含S1、S2、S3、S4和S55个状态，每个状态对应多帧观察值，这些观察值是特征序列(o1、o2、o3、o4,...,oT)，沿时刻t递增，多样化而且不局限取值范围，因此其概率分布不是离散的，而是连续的。自然界中的很多信号可用高斯分布表示，包括语音信号。由于不同人发音会存在较大差异，具体表现是，每个状态对应的观察值序列呈现多样化，单纯用一个高斯函数来刻画其分布往往不够，因此更多的是采用多高斯组合的GMM来表征更复杂的分布。这种用GMM作为HMM状态产生观察值的概率密度函数(pdf)的模型就是GMM-HMM，每个状态对应的GMM由2个高斯函数组合而成。其能够对复杂的语音变化情况进行建模。把GMM-HMM的GMM用DNN替代，HMM的转移概率和初始状态概率保持不变。把GMM-HMM的GMM用DNN替代DNN的输出节点与所有HMM(包括"a"、"o"等音素)的发射状态一一对应，因此可通过DNN的输出得到每个状态的观察值概率。DNN-HMM4.端到端从2015年，端到端模型开始流行，并被应用于语音识别领域。语音识别主要是将人类语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。

    没有任何一个公司可以全线打造所有的产品。语音识别的产业趋势当语音产业需求四处开花的同时，行业的发展速度反过来会受限于平台服务商的供给能力。跳出具体案例来看，行业下一步发展的本质逻辑是：在具体每个点的投入产出是否达到一个普遍接受的界限。离这个界限越近，行业就越会接近滚雪球式发展的临界点，否则整体增速就会相对平缓。不管是家居、金融、教育或者其他场景，如果解决问题都是非常高投入并且长周期的事情，那对此承担成本的一方就会犹豫，这相当于试错成本过高。如果投入后，没有可感知的新体验或者销量促进，那对此承担成本的一方也会犹豫，显然这会影响值不值得上的判断。而这两个事情，归根结底都必须由平台方解决，产品方或者解决方案方对此无能为力，这是由智能语音交互的基础技术特征所决定。从技术来看，整个语音交互链条有五项单点技术：唤醒、麦克风阵列、语音识别、自然语言处理、语音合成，其它技术点比如声纹识别、哭声检测等数十项技术通用性略弱，但分别出现在不同的场景下，并会在特定场景下成为关键。看起来关联的技术已经相对庞杂，但切换到商业视角我们就会发现，找到这些技术距离打造一款体验上佳的产品仍然有绝大距离。语音识别是门综合性学科，包括声学、语音学、语言学、信号处理、概率统计、信息论、模式识别和深度学习等。甘肃语音识别在线

智能玩具语音识别技术的智能化也让玩具行业进行了变革，比如智能语音娃娃、智能语音儿童机器人。浙江语音识别库

    传统的人机交互依靠复杂的键盘或按钮来实现，随着科技的发展，一些新型的人机交互方式也随之诞生，带给人们全新的体验。基于语音识别的人机交互方式是目前热门的技术之一。但是语音识别功能算法复杂、计算量大，一般在计算机上实现，即使是嵌入式方面，多数方案也需要运算能力强的ARM或DSP，并且外扩RAM、FLASH等资源，增加了硬件成本，这些特点无疑限制了语音识别技术的应用，尤其是嵌入式领域。本系统采用的主控MCU为Atmel公司的ATMEGA128，语音识别功能则采用ICRoute公司的单芯片LD3320。LD3320内部集成优化过的语音识别算法，无需外部FLASH，RAM资源，可以很好地完成非特定人的语音识别任务。1整体方案设计1．1语音识别原理在计算机系统中，语音信号本身的不确定性、动态性和连续性是语音识别的难点。主流的语音识别技术是基于统计模式识别的基本理论。2．1控制器电路控制器选用Atmel公司生产的ATMEGA128芯片，采用先进的RISC结构，内置128KBFLASH，4KBSRAM，4KBE2PROM等丰富资源。该芯片是业界高性能、低功耗的8位微处理器，并在8位单片机市场有着广泛应用。2．2LD3320语音识别电路LD3320芯片是一款“语音识别”芯片。 浙江语音识别库