四川语音识别公司

    使用语音识别功能之前，先按照说明书安装百度语音输入软件。在浏览器中输入VOICEM380底部的软件下载链接，就可以直接进入软件下载界面了，清晰简单，自行选择win版/Mac版，跟着界面提示一部一部操作就ok。中间绑定手机/邮箱账号，接收验证码，输入VOICEM380底部的***码。安装流程就结束了，让我们来试试神奇的语音识别~先试了一下普通话模式，据官方说，每分钟可听写约400字，准确率高达98%。特意找了一段听起来十分晦涩、拗口的话来测试，先清点VOICEM380的语音识别键。此时电脑右下角出现小弹框，进入语音接收阶段。以正常语速随便读了一下，转化效果非常好，实现零误差；而且对于智能语音识别中的“智能”也有了很好的诠释，如动图，有些人名、专有名词不能在一时间正确输出，但会随着语音的不断输入，不断修正、调整前面的内容；输入结束后，可以再次轻点VOICEM380的语音识别键，进入“识别”阶段，个人感觉，更像是对于刚刚输出的内容进行后的整合；如果刚刚的输出有出现标点错乱、错别字的现象，会在这个识别阶段，统一调整，终整合后输出的内容，正确率十分ok。接着试了一下中译英模式和英译中模式，整体操作和普通话模式一致。虽然涉及了不同语种之间的翻译转化。该领域的大部分进展归功于计算机能力的迅速提高。四川语音识别公司

    我们来看一个简单的例子，假设词典包含：jin1tian1语音识别过程则"jin天"的词HMM由"j"、"in1"、"t"和"ian1"四个音素HMM串接而成，形成一个完整的模型以进行解码识别。这个解码过程可以找出每个音素的边界信息，即每个音素(包括状态)对应哪些观察值(特征向量)，均可以匹配出来。音素状态与观察值之间的匹配关系用概率值衡量，可以用高斯分布或DNN来描述。从句子到状态序列的分解过程语音识别任务有简单的孤立词识别，也有复杂的连续语音识别，工业应用普遍要求大词汇量连续语音识别(LVCSR)。主流的语音识别系统框架。对输入的语音提取声学特征后，得到一序列的观察值向量，再将它们送到解码器识别，后得到识别结果。解码器一般是基于声学模型、语言模型和发音词典等知识源来识别的，这些知识源可以在识别过程中动态加载，也可以预先编译成统一的静态网络，在识别前一次性加载。发音词典要事先设计好，而声学模型需要由大批量的语音数据(涉及各地口音、不同年龄、性别、语速等方面)训练而成，语言模型则由各种文本语料训练而成。为保证识别效果，每个部分都需要精细的调优，因此对系统研发人员的专业背景有较高的要求。福建谷歌语音识别前端语音识别指命令者向语音识别引擎发出指令，识别出的单词在说话时显示出来，命令者负责编辑和签署文档。

    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等人研制了世界上个能识别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。语音识别发展到已经有70多年，但从技术方向上可以大体分为三个阶段。下图是从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，语音识别精细率得到了提升；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，还不具有普遍代表性。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。

    即在解码端通过搜索技术寻找优词串的方法。连续语音识别中的搜索，就是寻找一个词模型序列以描述输入语音信号，从而得到词解码序列。搜索所依据的是对公式中的声学模型打分和语言模型打分。在实际使用中，往往要依据经验给语言模型加上一个高权重，并设置一个长词惩罚分数。语音识别本质上是一种模式识别的过程，未知语音的模式与已知语音的参考模式逐一进行比较，佳匹配的参考模式被作为识别结果。当今语音识别技术的主流算法，主要有基于动态时间规整（DTW）算法、基于非参数模型的矢量量化（VQ）方法、基于参数模型的隐马尔可夫模型（HMM）的方法、以及近年来基于深度学习和支持向量机等语音识别方法。站在巨人的肩膀上：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。但这些工具各有优劣，需要根据具体情况选择使用。下表为目前相对流行的工具包间的对比，大多基于传统的HMM和N-Gram语言模型的开源工具包。对于普通用户而言，大多数人都会知道Siri或Cortana这样的产品。而对于研发工程师来说，更灵活、更具专注性的解决方案更符合需求，很多公司都会研发自己的语音识别工具。（1）CMUSphinix是卡内基梅隆大学的研究成果。将语音片段输入转化为文本输出的过程就是语音识别。

    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。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。四川语音识别公司

语音识别（Speech Recognition）是以语音为研究对象。四川语音识别公司

    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，Hinton提出深度置信网络。

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