宁夏英语语音识别

    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。语音识别的基础理论包括语音的产生和感知过程、语音信号基础知识、语音特征提取等。宁夏英语语音识别

    包括语法词典的构建、语音识别引擎的初始化配置、音频数据的采集控制和基本语义的解析等；应用数据库是用户的数据中心，作为语音识别数据的源头，语音控制模块从中提取用户关键数据，并以此为基础构建本地语法词典；语音识别离线引擎是语音转换为文字的关键模块，支持在离线的情况下，根据本地构建的语法网络，完成非特定人连续语音识别功能，同时具备语音数据前、后端点检测、声音除噪处理、识别门限设置等基本功能；音频采集在本方案中属于辅助模块，具备灵活、便捷的语音控制接口，支持在不同采样要求和采样环境中，对实时音频数据的采集。（2）关键要素分析本方案工作于离线的网络环境中，语音数据的采集、识别和语义的解析等功能都在终端完成，因此设备性能的优化和语音识别的准度尤为重要。在具体的实现过程中，存在以下要素需要重点关注。（1）用户构建的语法文档在引擎系统初始化时，编译成语法网络送往语音识别器，语音识别器根据语音数据的特征信息，在识别网络上进行路径匹配，识别并提取用户语音数据的真实信息，因此语法文档的语法结构是否合理，直接关系到识别准确率的高低；（2）应用数据库是作为语音识别数据的源头，其中的关键数据如果有变化。广州自主可控语音识别语音识别技术还可以应用于自动口语翻译。

    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。

    ASR）原理语音识别技术是让机器通过识别把语音信号转变为文本，进而通过理解转变为指令的技术。目的就是给机器赋予人的听觉特性，听懂人说什么，并作出相应的行为。语音识别系统通常由声学识别模型和语言理解模型两部分组成，分别对应语音到音节和音节到字的计算。一个连续语音识别系统大致包含了四个主要部分：特征提取、声学模型、语言模型和解码器等。（1）语音输入的预处理模块对输入的原始语音信号进行处理，滤除掉其中的不重要信息以及背景噪声，并进行语音信号的端点检测（也就是找出语音信号的始末）、语音分帧（可以近似理解为，一段语音就像是一段视频，由许多帧的有序画面构成，可以将语音信号切割为单个的“画面”进行分析）等处理。（2）特征提取在去除语音信号中对于语音识别无用的冗余信息后，保留能够反映语音本质特征的信息进行处理，并用一定的形式表示出来。也就是提取出反映语音信号特征的关键特征参数形成特征矢量序列，以便用于后续处理。（3）声学模型训练声学模型可以理解为是对声音的建模，能够把语音输入转换成声学表示的输出，准确的说，是给出语音属于某个声学符号的概率。根据训练语音库的特征参数训练出声学模型参数。舌头部位不同可以发出多种音调，组合变化多端的辅音，可产生大量的、相似的发音，这对语音识别提出了挑战。

    智能音箱玩家们对这款产品的认识还都停留在：亚马逊出了一款叫Echo的产品，功能和Siri类似。先行者科大讯飞叮咚音箱的出师不利，更是加重了其它人的观望心态。真正让众多玩家从观望转为积极参与的转折点是逐步曝光的Echo销量，2016年底，Echo近千万的美国销量让整个世界震惊。这是智能设备从未达到过的高点，在Echo以前除了AppleWatch与手环，像恒温器、摄像头这样的产品突破百万销量已是惊人表现。这种销量以及智能音箱的AI属性促使2016年下半年，国内各大巨头几乎是同时转变应有的态度，积极打造自己的智能音箱。未来，回看整个发展历程，2019年是一个明确的分界点。在此之前，全行业是突飞猛进，但2019年之后则开始进入对细节领域渗透和打磨的阶段，人们关注的焦点也不再是单纯的技术指标，而是回归到体验，回归到一种“新的交互方式到底能给我们带来什么价值”这样更为一般的、纯粹的商业视角。技术到产品再到是否需要与具体的形象进行交互结合，比如人物形象；流程自动化是否要与语音结合；场景应该如何使用这种技术来提升体验，诸如此类终都会一一呈现在从业者面前。而此时行业的主角也会从原来的产品方过渡到平台提供方，AIoT纵深过大。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很大提升。青海汽车语音识别

怎么构建语音识别系统？语音识别系统构建总体包括两个部分：训练和识别。宁夏英语语音识别

    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。宁夏英语语音识别

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