陕西谷歌语音识别

    取距离近的样本所对应的词标注为该语音信号的发音。该方法对解决孤立词识别是有效的，但对于大词汇量、非特定人连续语音识别就无能为力。因此，进入80年代后，研究思路发生了重大变化，从传统的基于模板匹配的技术思路开始转向基于统计模型（HMM）的技术思路。HMM的理论基础在1970年前后就已经由Baum等人建立起来，随后由CMU的Baker和IBM的Jelinek等人将其应用到语音识别当中。HMM模型假定一个音素含有3到5个状态，同一状态的发音相对稳定，不同状态间是可以按照一定概率进行跳转；某一状态的特征分布可以用概率模型来描述，使用***的模型是GMM。因此GMM-HMM框架中，HMM描述的是语音的短时平稳的动态性，GMM用来描述HMM每一状态内部的发音特征。基于GMM-HMM框架，研究者提出各种改进方法，如结合上下文信息的动态贝叶斯方法、区分性训练方法、自适应训练方法、HMM/NN混合模型方法等。这些方法都对语音识别研究产生了深远影响，并为下一代语音识别技术的产生做好了准备。自上世纪90年代语音识别声学模型的区分性训练准则和模型自适应方法被提出以后，在很长一段内语音识别的发展比较缓慢，语音识别错误率那条线一直没有明显下降。DNN-HMM时代2006年。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。陕西谷歌语音识别

    作为人机交互领域重要的研究对象，语音识别技术已经成为信息社会不可或缺的组成部分。目前基于在线引擎和语音芯片实现的语音技术方案，其适用性和使用成本均限制了技术的应用和推广。通过对离线语音识别引擎的研究，结合特定领域内的应用特点，提出一套适用性强，成本较低的语音识别解决方案，可以在离线的网络环境中，实现非特定人的连续语音识别功能。根据本方案设计语音拨号软件，并对语音拨号软件的功能进行科学的测试验证。语音识别技术，又称为自动语音识别（AutomaticSpeechRecognition，ASR），它是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器理解人类语言，并将其转换为计算机可输入的数字信号的一门技术。语音识别技术将繁琐的输入劳动交给机器处理，在解放人类双手的同时，还可以有效提高人机交互效率，信息化高度发达，已经成为信息社会不可或缺的组成部分。语音识别引擎是ASR技术的**模块，它可以工作在识别模式和命令模式。在识别模式下，引擎系统在后台提供词库和识别模板，用户无需对识别语法进行改动，根据引擎提供的语法模式即可完成既定的人机交互操作；但在命令模式下，用户需要构建自己的语法词典，引擎系统根据用户构建的语法词典。山西汽车语音识别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。

    所有语音交互产品都是端到端打通的产品，如果每家厂商都从这些基础技术来打造产品，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，但从各方面的结果来看Alexa是当之无愧的系统平台，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、腾讯的传统互联网或者上市公司；一类是以声智等为新兴人工智能公司。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。

    直接调用即可开启语音识别功能。RunASR函数代码如下：用户说完话后，LD3320通过打分的方式，将关键词列表中特征**相似的一个作为输出。然后LD3320会产生一个中断信号，此时MCU跳入中断函数读取C5寄存器的值，该值即为识别结果，得到结果后，用户可以根据数值来实现一些功能，比如读取到1，说明是“播放音乐”，那么可以调用前面的PlaySound函数来播放音乐。语音识别控制的关键点在于语音识别的准确率。表1给出了测试结果，当然也可以在识别列表中加入更多的关键词来做测试。通过测试结果可以看出，LD3320的识别率在95％上，能够满足用户需求。4结语本文讨论了基于AVR单片机的语音识别系统设计的可行性，并给出了设计方案。通过多次测试结果表明，本系统具有电路运行稳定，语音识别率高，成本低等优点。同时借助于LD3320的MP3播放功能，该系统具有一定的交互性和娱乐性。移植性方面，系统通过简单的修改，可以很方便地将LD3320驱动程序移植到各种嵌入式系统中。随着人们对人工智能功能的需求，语音识别技术将越来越受到人们的关注，相信不久的将来，语音识别将会拥有更广阔的应用。伴随着语音识别系统走向实用化，语音识别在细化模型的设计、参数提取和优化、系统的自适应方面取得进展。

    提升用户体验，仍然是要重点解决的问题。口语化。每个说话人的口音、语速和发声习惯都是不一样的，尤其是一些地区的口音(如南方口音、山东重口音)，会导致准确率急剧下降。还有电话场景和会议场景的语音识别，其中包含很多口语化表达，如闲聊式的对话，在这种情况下的识别效果也很不理想。因此语音识别系统需要提升自适应能力，以便更好地匹配个性化、口语化表达，排除这些因素对识别结果的影响，达到准确稳定的识别效果。低资源。特定场景、方言识别还存在低资源问题。手机APP采集的是16kHz宽带语音。有大量的数据可以训练，因此识别效果很好，但特定场景如银行/证券柜台很多采用专门设备采集语音，保存的采样格式压缩比很高，跟一般的16kHz或8kHz语音不同，而相关的训练数据又很缺乏，因此识别效果会变得很差。低资源问题同样存在于方言识别，中国有七大方言区，包括官话方言(又称北方方言)、吴语、湘语、赣语、客家话、粤语、闽语(闽南语)，还有晋语、湘语等分支，要搜集各地数据(包括文本语料)相当困难。因此如何从高资源的声学模型和语言模型迁移到低资源的场景，减少数据搜集的代价，是很值得研究的方向。语种混杂(code-switch)。在日常交流中。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。陕西谷歌语音识别

开源框架目前开源世界里提供了多种不同的语音识别工具包，为开发者构建应用提供了很大帮助。陕西谷歌语音识别

    即识别准确率为，相较于2013年的准确率提升了接近20个百分点。这种水平的准确率已经接近正常人类。2016年10月18日，微软语音团队在Switchboard语音识别测试中打破了自己的好成绩，将词错误率降低至。次年，微软语音团队研究人员通过改进语音识别系统中基于神经网络的声学模型和语言模型，在之前的基础上引入了CNN-BLSTM(ConvolutionalNeuralNetworkCombinedwithBidirectionalLongShort-TermMemory，带有双向LSTM的卷积神经网络)模型，用于提升语音建模的效果。2017年8月20日，微软语音团队再次将这一纪录刷新，在Switchboard测试中将词错误率从，即识别准确率达到，与谷歌一起成为了行业。另外，亚马逊(Amazon)公司在语音行业可谓后发制人，其在2014年底正式推出了Echo智能音箱，并通过该音箱搭载的Alexa语音助理，为使用者提供种种应用服务。Echo智能音箱一经推出，在消费市场上取得了巨大的成功。如今已成为美国使用广的智能家居产品，至今累计销量已超过2000万台。投资机构摩根士丹利分析师称智能音箱是继iPad之后"成功的消费电子产品"。国内语音识别现状国内早的语音识别研究开始于1958年，中国科学院声学所研究出一种电子管电路，该电子管可以识别10个元音。1973年。陕西谷歌语音识别

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