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數(shù)據(jù)化的“文字”更容易觸發(fā)個(gè)人對信息的重視程度，有效避免信息的遺漏。會議紀(jì)要更準(zhǔn)確。系統(tǒng)能夠提供對與會人員發(fā)言內(nèi)容的高保真記錄，且可以通過文字定位并回聽語音，達(dá)到聲文對應(yīng)，輔助記錄人員更好的理解會議思想、提升紀(jì)要結(jié)論或紀(jì)要決議的準(zhǔn)確度。數(shù)據(jù)安全性強(qiáng)。系統(tǒng)應(yīng)用后能夠降低對記錄人員的要求，一名普通的人員在會后簡單編輯即可出稿，不需要外聘速錄人員，內(nèi)部參與的員工也可控制到少，故只需做好設(shè)備的安全管控，就能有效保障會議信息安全。實(shí)現(xiàn)價(jià)值提高工作效率。系統(tǒng)的實(shí)時(shí)語音轉(zhuǎn)寫、歷史語音轉(zhuǎn)寫等功能，能夠輔助秘書及文員快速完成會議記錄的整理、編制、校對、歸檔等工作，減少會議紀(jì)要的誤差率，提升工作人員的工作...

中國科學(xué)院聲學(xué)所成為國內(nèi)shou個(gè)開始研究計(jì)算機(jī)語音識別的機(jī)構(gòu)。受限于當(dāng)時(shí)的研究條件，我國的語音識別研究在這個(gè)階段一直進(jìn)展緩慢。放開以后，隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)和信號處理技術(shù)在我國的普及，越來越多的國內(nèi)單位和機(jī)構(gòu)具備了語音研究的成熟條件。而就在此時(shí)，外國的語音識別研究取得了較大的突破性進(jìn)展，語音識別成為科技浪潮的前沿，得到了迅猛的發(fā)展，這推動了包括中科院聲學(xué)所、中科院自動化所、清華大學(xué)、中國科技大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、上海交通大學(xué)、西北工業(yè)大學(xué)、廈門大學(xué)等許多國內(nèi)科研機(jī)構(gòu)和高等院校投身到語音識別的相關(guān)研究當(dāng)中。大多數(shù)的研究者將研究重點(diǎn)聚焦在語音識別基礎(chǔ)理論研究和模型、算法的研究改進(jìn)上。198...

該模型比百度上一代DeepPeak2模型提升相對15%的性能。開源語音識別Kaldi是業(yè)界語音識別框架的基石。Kaldi的作者DanielPovey一直推崇的是Chain模型。該模型是一種類似于CTC的技術(shù)，建模單元相比于傳統(tǒng)的狀態(tài)要更粗顆粒一些，只有兩個(gè)狀態(tài)，一個(gè)狀態(tài)是CDPhone，另一個(gè)是CDPhone的空白，訓(xùn)練方法采用的是Lattice-FreeMMI訓(xùn)練。該模型結(jié)構(gòu)可以采用低幀率的方式進(jìn)行解碼，解碼幀率為傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聲學(xué)模型的三分之一，而準(zhǔn)確率相比于傳統(tǒng)模型有提升。遠(yuǎn)場語音識別技術(shù)主要解決真實(shí)場景下舒適距離內(nèi)人機(jī)任務(wù)對話和服務(wù)的問題，是2015年以后開始興起的技術(shù)。由于遠(yuǎn)場...

什么是語音識別？語音識別(AutomaticSpeechRecognition,ASR)：通俗地講語音識別就是將人類的聲音信號轉(zhuǎn)化為文字或者指令的過程。語音識別以語音為研究對象，它是語音信號處理的一個(gè)重要研究方向，是模式識別的一個(gè)分支。語音識別的研究涉及微機(jī)技術(shù)、人工智能、數(shù)字信號處理、模式識別、聲學(xué)、語言學(xué)和認(rèn)知科學(xué)等許多學(xué)科領(lǐng)域，是一個(gè)多學(xué)科綜合性研究領(lǐng)域。語音識別基本原理語音識別系統(tǒng)基本原理：其中：預(yù)處理模塊濾除原始語音信號中的次要信息及背景噪音等，包括抗混疊濾波、預(yù)加重、模/數(shù)轉(zhuǎn)換、自動增益控制等處理過程，將語音信號數(shù)字化；特征提取模塊對語音的聲學(xué)參數(shù)進(jìn)行分析后提取出語音特征參...

包括語法詞典的構(gòu)建、語音識別引擎的初始化配置、音頻數(shù)據(jù)的采集控制和基本語義的解析等；應(yīng)用數(shù)據(jù)庫是用戶的數(shù)據(jù)中心，作為語音識別數(shù)據(jù)的源頭，語音控制模塊從中提取用戶關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建本地語法詞典；語音識別離線引擎是語音轉(zhuǎn)換為文字的關(guān)鍵模塊，支持在離線的情況下，根據(jù)本地構(gòu)建的語法網(wǎng)絡(luò)，完成非特定人連續(xù)語音識別功能，同時(shí)具備語音數(shù)據(jù)前、后端點(diǎn)檢測、聲音除噪處理、識別門限設(shè)置等基本功能；音頻采集在本方案中屬于輔助模塊，具備靈活、便捷的語音控制接口，支持在不同采樣要求和采樣環(huán)境中，對實(shí)時(shí)音頻數(shù)據(jù)的采集。（2）關(guān)鍵要素分析本方案工作于離線的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，語音數(shù)據(jù)的采集、識別和語義的解析等功能都...

在識別時(shí)可以將待識別的語音的特征參數(shù)與聲學(xué)模型進(jìn)行匹配，得到識別結(jié)果。目前的主流語音識別系統(tǒng)多采用隱馬爾可夫模型HMM進(jìn)行聲學(xué)模型建模。（4）語言模型訓(xùn)練語言模型是用來計(jì)算一個(gè)句子出現(xiàn)概率的模型，簡單地說，就是計(jì)算一個(gè)句子在語法上是否正確的概率。因?yàn)榫渥拥臉?gòu)造往往是規(guī)律的，前面出現(xiàn)的詞經(jīng)常預(yù)示了后方可能出現(xiàn)的詞語。它主要用于決定哪個(gè)詞序列的可能性更大，或者在出現(xiàn)了幾個(gè)詞的時(shí)候預(yù)測下一個(gè)即將出現(xiàn)的詞語。它定義了哪些詞能跟在上一個(gè)已經(jīng)識別的詞的后面（匹配是一個(gè)順序的處理過程），這樣就可以為匹配過程排除一些不可能的單詞。語言建模能夠有效的結(jié)合漢語語法和語義的知識，描述詞之間的內(nèi)在關(guān)系，從而提...

機(jī)器必然要超越人類的五官，能夠看到人類看不到的世界，聽到人類聽不到的世界。語音識別的產(chǎn)業(yè)歷程語音識別這半個(gè)多世紀(jì)的產(chǎn)業(yè)歷程中，其中的共有三個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，兩個(gè)和技術(shù)有關(guān)，一個(gè)和應(yīng)用有關(guān)。關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)是1988年的一篇博士論文，開發(fā)了基于隱馬爾科夫模型（HMM）的語音識別系統(tǒng)——Sphinx，當(dāng)時(shí)實(shí)現(xiàn)這一系統(tǒng)的正是現(xiàn)在的投資人李開復(fù)。從1986年到2010年，雖然混合高斯模型效果得到持續(xù)改善，而被應(yīng)用到語音識別中，并且確實(shí)提升了語音識別的效果，但實(shí)際上語音識別已經(jīng)遭遇了技術(shù)天花板，識別的準(zhǔn)確率很難超過90%。很多人可能還記得，在1998年前后IBM、微軟都曾經(jīng)推出和語音識別相關(guān)的軟件，但終并未取...

即在解碼端通過搜索技術(shù)尋找優(yōu)詞串的方法。連續(xù)語音識別中的搜索，就是尋找一個(gè)詞模型序列以描述輸入語音信號，從而得到詞解碼序列。搜索所依據(jù)的是對公式中的聲學(xué)模型打分和語言模型打分。在實(shí)際使用中，往往要依據(jù)經(jīng)驗(yàn)給語言模型加上一個(gè)高權(quán)重，并設(shè)置一個(gè)長詞懲罰分?jǐn)?shù)。語音識別本質(zhì)上是一種模式識別的過程，未知語音的模式與已知語音的參考模式逐一進(jìn)行比較，佳匹配的參考模式被作為識別結(jié)果。當(dāng)今語音識別技術(shù)的主流算法，主要有基于動態(tài)時(shí)間規(guī)整（DTW）算法、基于非參數(shù)模型的矢量量化（VQ）方法、基于參數(shù)模型的隱馬爾可夫模型（HMM）的方法、以及近年來基于深度學(xué)習(xí)和支持向量機(jī)等語音識別方法。站在巨人的肩膀上：開源...

作為人機(jī)交互領(lǐng)域重要的研究對象，語音識別技術(shù)已經(jīng)成為信息社會不可或缺的組成部分。目前基于在線引擎和語音芯片實(shí)現(xiàn)的語音技術(shù)方案，其適用性和使用成本均限制了技術(shù)的應(yīng)用和推廣。通過對離線語音識別引擎的研究，結(jié)合特定領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用特點(diǎn)，提出一套適用性強(qiáng)，成本較低的語音識別解決方案，可以在離線的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，實(shí)現(xiàn)非特定人的連續(xù)語音識別功能。根據(jù)本方案設(shè)計(jì)語音撥號軟件，并對語音撥號軟件的功能進(jìn)行科學(xué)的測試驗(yàn)證。語音識別技術(shù)，又稱為自動語音識別（AutomaticSpeechRecognition，ASR），它是以語音為研究對象，通過語音信號處理和模式識別讓機(jī)器理解人類語言，并將其轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可輸入的數(shù)...

在人與機(jī)器設(shè)備交互中，言語是方便自然并且直接的方式之一。同時(shí)隨著技術(shù)的進(jìn)步，越來越多的人們也期望設(shè)備能夠具備與人進(jìn)行言語溝通的能力，因此語音識別這一技術(shù)也越來越受到人們關(guān)注。尤其隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用在語音識別技術(shù)中，使得語音識別的性能得到了很大的提升，也使得語音識別技術(shù)的普及成為了現(xiàn)實(shí)，深圳魚亮科技專業(yè)語音識別技術(shù)提供商，提供：語音喚醒，語音識別，文字翻譯，AI智能會議，信號處理，降噪等語音識別技術(shù)。原理語音識別技術(shù)是讓機(jī)器通過識別把語音信號轉(zhuǎn)變?yōu)槲谋?，進(jìn)而通過理解轉(zhuǎn)變?yōu)橹噶畹募夹g(shù)。北京語音識別模塊 需要及時(shí)同步更新本地語法詞典，以保證離線語音識別的準(zhǔn)度；（3）音頻數(shù)據(jù)在離線引擎中的解析...

發(fā)音和單詞選擇可能會因地理位置和口音等因素而不同。哦，別忘了語言也因年齡和性別而有所不同！考慮到這一點(diǎn)，為ASR系統(tǒng)提供的語音樣本越多，它在識別和分類新語音輸入方面越好。從各種各樣的聲音和環(huán)境中獲取的樣本越多，系統(tǒng)越能在這些環(huán)境中識別聲音。通過專門的微調(diào)和維護(hù)，自動語音識別系統(tǒng)將在使用過程中得到改進(jìn)。因此，從基本的角度來看，數(shù)據(jù)越多越好。的確，目前進(jìn)行的研究和優(yōu)化較小數(shù)據(jù)集相關(guān)，但目前大多數(shù)模型仍需要大量數(shù)據(jù)才能發(fā)揮良好的性能。幸運(yùn)的是，得益于數(shù)據(jù)集存儲庫的數(shù)據(jù)收集服務(wù)，音頻數(shù)據(jù)的收集變得越發(fā)簡單。這反過來又增加了技術(shù)發(fā)展的速度，那么，接下來簡單了解一下，未來自動語音識別能在哪些方面大...

需要及時(shí)同步更新本地語法詞典，以保證離線語音識別的準(zhǔn)度；（3）音頻數(shù)據(jù)在離線引擎中的解析占用CPU資源，因此音頻采集模塊在數(shù)據(jù)采集時(shí)，需要開啟靜音檢測功能，將首端的靜音切除，不僅可以為語音識別排除干擾，同時(shí)能有效降低離線引擎對處理器的占用率；（4）為保證功能的實(shí)用性和語音識別的準(zhǔn)度，需要在語音采集過程中增加異常處理操作。首先在離線引擎中需要開啟后端靜音檢測功能，若在規(guī)定時(shí)間內(nèi)，未收到有效語音數(shù)據(jù)，則自動停止本次語音識別；其次，需要在離線引擎中開啟識別門限控制，如果識別結(jié)果未能達(dá)到所設(shè)定的門限，則本次語音識別失敗；（5）通過語音識別接口，向引擎系統(tǒng)獲取語音識別結(jié)果時(shí)，需要反復(fù)調(diào)用以取得引...

數(shù)據(jù)化的“文字”更容易觸發(fā)個(gè)人對信息的重視程度，有效避免信息的遺漏。會議紀(jì)要更準(zhǔn)確。系統(tǒng)能夠提供對與會人員發(fā)言內(nèi)容的高保真記錄，且可以通過文字定位并回聽語音，達(dá)到聲文對應(yīng)，輔助記錄人員更好的理解會議思想、提升紀(jì)要結(jié)論或紀(jì)要決議的準(zhǔn)確度。數(shù)據(jù)安全性強(qiáng)。系統(tǒng)應(yīng)用后能夠降低對記錄人員的要求，一名普通的人員在會后簡單編輯即可出稿，不需要外聘速錄人員，內(nèi)部參與的員工也可控制到少，故只需做好設(shè)備的安全管控，就能有效保障會議信息安全。實(shí)現(xiàn)價(jià)值提高工作效率。系統(tǒng)的實(shí)時(shí)語音轉(zhuǎn)寫、歷史語音轉(zhuǎn)寫等功能，能夠輔助秘書及文員快速完成會議記錄的整理、編制、校對、歸檔等工作，減少會議紀(jì)要的誤差率，提升工作人員的工作...