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    因此一定是两者融合才有可能更好地解决噪声下的语音识别问题。（3）上述两个问题的共性是目前的深度学习用到了语音信号各个频带的能量信息，而忽略了语音信号的相位信息，尤其是对于多通道而言，如何让深度学习更好的利用相位信息可能是未来的一个方向。（4）另外，在较少数据量的情况下，如何通过迁移学习得到一个好的声学模型也是研究的热点方向。例如方言识别，若有一个比较好的普通话声学模型，如何利用少量的方言数据得到一个好的方言声学模型，如果做到这点将极大扩展语音识别的应用范畴。这方面已经取得了一些进展，但更多的是一些训练技巧，距离目标还有一定差距。（5）语音识别的目的是让机器可以理解人类，因此转换成文字并不是终的目的。如何将语音识别和语义理解结合起来可能是未来更为重要的一个方向。语音识别里的LSTM已经考虑了语音的历史时刻信息，但语义理解需要更多的历史信息才能有帮助，因此如何将更多上下文会话信息传递给语音识别引擎是一个难题。（6）让机器听懂人类语言，靠声音信息还不够，“声光电热力磁”这些物理传感手段，下一步必然都要融合在一起，只有这样机器才能感知世界的真实信息，这是机器能够学习人类知识的前提条件。而且。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。广州新一代语音识别哪里买

    美国**部下属的一个名为美国**高级研究计划局(DefenseAdvancedResearchProjectsAgency，DARPA)的行政机构，在20世纪70年代介入语音领域，开始资助一项旨在支持语言理解系统的研究开发工作的10年战略计划。在该计划推动下，诞生了一系列不错的研究成果，如卡耐基梅隆大学推出了Harpy系统，其能识别1000多个单词且有不错的识别率。第二阶段：统计模型(GMM-HMM)到了20世纪80年代，更多的研究人员开始从对孤立词识别系统的研究转向对大词汇量连续语音识别系统的研究，并且大量的连续语音识别算法应运而生，例如分层构造(LevelBuilding)算法等。同时，20世纪80年代的语音识别研究相较于20世纪70年代，另一个变化是基于统计模型的技术逐渐替代了基于模板匹配的技术。统计模型两项很重要的成果是声学模型和语言模型，语言模型以n元语言模型(n-gram)，声学模型以HMM。HMM的理论基础在1970年前后由Baum等人建立，随后由卡耐基梅隆大学(CMU)的Baker和IBM的Jelinek等人应用到语音识别中。在20世纪80年代中期，Bell实验室的.Rabiner等人对HMM进行了深入浅出的介绍。并出版了语音识别专著FundamentalsofSpeechRecognition，有力地推动了HMM在语音识别中的应用。陕西语音识别器目前的主流语音识别系统多采用隐马尔可夫模型HMM进行声学模型建模。

    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。

    Siri、Alexa等虚拟助手的出现，让自动语音识别系统得到了更广的运用与发展。自动语音识别(ASR)是一种将口语转换为文本的过程。该技术正在不断应用于即时通讯应用程序、搜索引擎、车载系统和家庭自动化中。尽管所有这些系统都依赖于略有不同的技术流程，但这些所有系统的第一步都是相同的：捕获语音数据并将其转换为机器可读的文本。但ASR系统如何工作？它如何学会辨别语音？本文将简要介绍自动语音识别。我们将研究语音转换成文本的过程、如何构建ASR系统以及未来对ASR技术的期望。那么，我们开始吧！ASR系统：它们如何运作？因此，从基础层面来看，我们知道自动语音识别看起来如下：音频数据输入，文本数据输出。但是，从输入到输出，音频数据需要变成机器可读的数据。这意味着数据通过声学模型和语言模型进行发送。这两个过程是这样的：声学模型确定了语言中音频信号和语音单位之间的关系，而语言模型将声音与单词及单词序列进行匹配。这两个模型允许ASR系统对音频输入进行概率检查，以预测其中的单词和句子。然后，系统会选出具有**高置信度等级的预测。**有时语言模型可以优先考虑某些因其他因素而被认为更有可能的预测。因此，如果通过ASR系统运行短语。语音识别在噪声中比在安静的环境下要难得多。

    CNN本质上也可以看作是从语音信号中不断抽取特征的一个过程。CNN相比于传统的DNN模型，在相同性能情况下，前者的参数量更少。综上所述，对于建模能力来说，DNN适合特征映射到空间，LSTM具有长短时记忆能力，CNN擅长减少语音信号的多样性，因此一个好的语音识别系统是这些网络的组合。端到端时代语音识别的端到端方法主要是代价函数发生了变化，但神经网络的模型结构并没有太大变化。总体来说，端到端技术解决了输入序列的长度远大于输出序列长度的问题。端到端技术主要分成两类：一类是CTC方法，另一类是Sequence-to-Sequence方法。传统语音识别DNN-HMM架构里的声学模型，每一帧输入都对应一个标签类别，标签需要反复的迭代来确保对齐更准确。采用CTC作为损失函数的声学模型序列，不需要预先对数据对齐，只需要一个输入序列和一个输出序列就可以进行训练。CTC关心的是预测输出的序列是否和真实的序列相近，而不关心预测输出序列中每个结果在时间点上是否和输入的序列正好对齐。CTC建模单元是音素或者字，因此它引入了Blank。对于一段语音，CTC**后输出的是尖峰的序列，尖峰的位置对应建模单元的Label，其他位置都是Blank。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。山西谷歌语音识别

语音识别还不能解决无限制场景、无限制人群通用识别问题，但是已在各个真实场景中普遍应用并得到规模验证。广州新一代语音识别哪里买

    并能产生兴趣投身于这个行业。语音识别的技术历程现代语音识别可以追溯到1952年，Davis等人研制了能识别10个英文数字发音的实验系统，从此正式开启了语音识别的进程。语音识别发展已经有70多年，但从技术方向上可以大体分为三个阶段。从1993年到2017年在Switchboard上语音识别率的进展情况，从图中也可以看出1993年到2009年，语音识别一直处于GMM-HMM时代，语音识别率提升缓慢，尤其是2000年到2009年语音识别率基本处于停滞状态；2009年随着深度学习技术，特别是DNN的兴起，语音识别框架变为DNN-HMM，语音识别进入了DNN时代，语音识别准率得到了提升；2015年以后，由于“端到端”技术兴起，语音识别进入了百花齐放时代，语音界都在训练更深、更复杂的网络，同时利用端到端技术进一步大幅提升了语音识别的性能，直到2017年微软在Swichboard上达到词错误率，从而让语音识别的准确性超越了人类，当然这是在一定限定条件下的实验结果，还不具有普遍性。GMM-HMM时代70年代，语音识别主要集中在小词汇量、孤立词识别方面，使用的方法也主要是简单的模板匹配方法，即首先提取语音信号的特征构建参数模板，然后将测试语音与参考模板参数进行一一比较和匹配。广州新一代语音识别哪里买

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