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共振峰的位置、帶寬和幅度決定元音音色，改變聲道形狀可改變共振峰，改變音色。語音可分為濁音和清音，其中濁音是由聲帶振動并激勵聲道而得到的語音，清音是由氣流高速沖過某處收縮的聲道所產(chǎn)生的語音。語音的產(chǎn)生過程可進一步抽象成如圖1-2所示的激勵模型，包含激勵源和聲道部分。在激勵源部分，沖擊序列發(fā)生器以基音周期產(chǎn)生周期性信號，經(jīng)過聲帶振動，相當于經(jīng)過聲門波模型，肺部氣流大小相當于振幅；隨機噪聲發(fā)生器產(chǎn)生非周期信號。聲道模型模擬口腔、鼻腔等聲道qi官，后產(chǎn)生語音信號。我們要發(fā)濁音時，聲帶振動形成準周期的沖擊序列。發(fā)清音時，聲帶松弛，相當于發(fā)出一個隨機噪聲。圖1-2產(chǎn)生語音的激勵模型，人耳是聲音的感...

即識別準確率為，相較于2013年的準確率提升了接近20個百分點。這種水平的準確率已經(jīng)接近正常人類。2016年10月18日，微軟語音團隊在Switchboard語音識別測試中打破了自己的好成績，將詞錯誤率降低至。次年，微軟語音團隊研究人員通過改進語音識別系統(tǒng)中基于神經(jīng)網(wǎng)絡的聲學模型和語言模型，在之前的基礎上引入了CNN-BLSTM(ConvolutionalNeuralNetworkCombinedwithBidirectionalLongShort-TermMemory，帶有雙向LSTM的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡)模型，用于提升語音建模的效果。2017年8月20日，微軟語音團隊再次將這一紀錄刷新，...

已有20年歷史了，在Github和SourceForge上都已經(jīng)開源了，而且兩個平臺上都有較高的活躍度。（2）Kaldi從2009年的研討會起就有它的學術根基了，現(xiàn)在已經(jīng)在GitHub上開源，開發(fā)活躍度較高。（3）HTK始于劍橋大學，已經(jīng)商用較長時間，但是現(xiàn)在版權已經(jīng)不再開源軟件了。它的新版本更新于2015年12月。（4）Julius起源于1997年，一個主版本發(fā)布于2016年9月，主要支持的是日語。（5）ISIP是新型的開源語音識別系統(tǒng)，源于密西西比州立大學。它主要發(fā)展于1996到1999年間，版本發(fā)布于2011年，遺憾的是，這個項目已經(jīng)不復存在。語音識別技術研究難點目前，語音識別研...

實時語音識別就是對音頻流進行實時識別，邊說邊出結果，語音識別準確率和響應速度均達到業(yè)內先進水平。實時語音識別基于DeepPeak2的端到端建模，將音頻流實時識別為文字，并返回每句話的開始和結束時間，適用于長句語音輸入、音視頻字幕、會議等場景。實時語音識別功能優(yōu)勢有哪些？1、識別效果好基于DeepPeak2端到端建模，多采樣率多場景聲學建模，近場中文普通話識別準確率達98%2、支持多設備終端支持WebSocketAPI方式、Android、iOS、LinuxSDK方式調用，可以適用于多種操作系統(tǒng)、多設備終端均可使用3、服務穩(wěn)定高效企業(yè)級穩(wěn)定服務保障，專有集群承載大流量并發(fā)，高效靈活，服務...

它將執(zhí)行以下操作：進行聲音輸入：“嘿Siri，現(xiàn)在幾點了？”通過聲學模型運行語音數(shù)據(jù)，將其分解為語音部分。·通過語言模型運行該數(shù)據(jù)。輸出文本數(shù)據(jù)：“嘿Siri，現(xiàn)在幾點了？”在這里，值得一提的是，如果自動語音識別系統(tǒng)是語音用戶界面的一部分，則ASR模型將不是***在運行的機器學習模型。許多自動語音識別系統(tǒng)都與自然語言處理(NLP)和文本語音轉換(TTS)系統(tǒng)配合使用，以執(zhí)行其給定的角色。也就是說，深入研究語音用戶界面本身就是個完整的話題。要了解更多信息，請查看此文章。那么，現(xiàn)在知道了ASR系統(tǒng)如何運作，但需要構建什么？建立ASR系統(tǒng)：數(shù)據(jù)的重要性ASR系統(tǒng)應該具有靈活性。它需要識別...

漢語的音節(jié)由聲母、韻母和音調構成，其中音調信息包含在韻母中。所以，漢語音節(jié)結構可以簡化為：聲母+韻母。漢語中有409個無調音節(jié)，約1300個有調音節(jié)。漢字與漢語音節(jié)并不是一一對應的。一個漢字可以對應多個音節(jié)，一個音節(jié)可對應多個漢字，例如：和——héhèhuóhuòhútián——填甜語音識別過程是個復雜的過程，但其終任務歸結為，找到對應觀察值序列O的可能的詞序列W^。按貝葉斯準則轉化為：其中，P(O)與P(W)沒有關系，可認為是常量，因此P(W|O)的*大值可轉換為P(O|W)和P(W)兩項乘積的*大值，di一項P(O|W)由聲學模型決定，第二項P(W)由語言模型決定。為了讓機...

但是已經(jīng)能夠在各個真實場景中普遍應用并且得到規(guī)模驗證。更進一步的是，技術和產(chǎn)業(yè)之間形成了比較好的正向迭代效應，落地場景越多，得到的真實數(shù)據(jù)越多，挖掘的用戶需求也更準確，這幫助了語音識別技術快速進步，也基本滿足了產(chǎn)業(yè)需求，解決了很多實際問題，這也是語音識別相對其他AI技術為明顯的優(yōu)勢。不過，我們也要看到，語音識別的內涵必須不斷擴展，狹義語音識別必須走向廣義語音識別，致力于讓機器聽懂人類語言，這才能將語音識別研究帶到更高維度。我們相信，多技術、多學科、多傳感的融合化將是未來人工智能發(fā)展的主流趨勢。在這種趨勢下，我們還有很多未來的問題需要探討，比如鍵盤、鼠標、觸摸屏和語音交互的關系怎么變化？...

中國科學院聲學所成為國內shou個開始研究計算機語音識別的機構。受限于當時的研究條件，我國的語音識別研究在這個階段一直進展緩慢。放開以后，隨著計算機應用技術和信號處理技術在我國的普及，越來越多的國內單位和機構具備了語音研究的成熟條件。而就在此時，外國的語音識別研究取得了較大的突破性進展，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所、中科院自動化所、清華大學、中國科技大學、哈爾濱工業(yè)大學、上海交通大學、西北工業(yè)大學、廈門大學等許多國內科研機構和高等院校投身到語音識別的相關研究當中。大多數(shù)的研究者將研究重點聚焦在語音識別基礎理論研究和模型、算法的研究改進上。198...

取距離近的樣本所對應的詞標注為該語音信號的發(fā)音。該方法對解決孤立詞識別是有效的，但對于大詞匯量、非特定人連續(xù)語音識別就無能為力。因此，進入80年代后，研究思路發(fā)生了重大變化，從傳統(tǒng)的基于模板匹配的技術思路開始轉向基于統(tǒng)計模型（HMM）的技術思路。HMM的理論基礎在1970年前后就已經(jīng)由Baum等人建立起來，隨后由CMU的Baker和IBM的Jelinek等人將其應用到語音識別當中。HMM模型假定一個音素含有3到5個狀態(tài)，同一狀態(tài)的發(fā)音相對穩(wěn)定，不同狀態(tài)間是可以按照一定概率進行跳轉；某一狀態(tài)的特征分布可以用概率模型來描述，使用***的模型是GMM。因此GMM-HMM框架中，HMM描述的是...

MarkGales和SteveYoung在2007年對HMM在語音識別中的應用做了詳細闡述。隨著統(tǒng)計模型的成功應用，HMM開始了對語音識別數(shù)十年的統(tǒng)治，直到現(xiàn)今仍被看作是領域內的主流技術。在DARPA的語音研究計劃的資助下，又誕生了一批的語音識別系統(tǒng)，其中包括李開復()在卡耐基梅隆大學攻讀博士學位時開發(fā)的SPHINX系統(tǒng)。該系統(tǒng)也是基于統(tǒng)計模型的非特定說話人連續(xù)語音識別系統(tǒng)，其采用了如下技術：①用HMM對語音狀態(tài)的轉移概率建模；②用高斯混合模型(GaussianMixtureModel，GMM)對語音狀態(tài)的觀察值概率建模。這種把上述二者相結合的方法，稱為高斯混合模型-隱馬爾可夫模型(G...

而解決后者則更像應用商店的開發(fā)者。這里面蘊含著巨大的挑戰(zhàn)和機遇。在過去功能型操作系統(tǒng)的打造過程中，國內的程序員們更多的是使用者的角色，但智能型操作系統(tǒng)雖然也可以參照其他，但這次必須自己來從頭打造完整的系統(tǒng)。（國外巨頭不管在中文相關的技術上還是內容整合上事實上都非常薄弱，不存在國內市場的可能性）隨著平臺服務商兩邊的問題解決的越來越好，基礎的計算模式則會逐漸發(fā)生改變，人們的數(shù)據(jù)消費模式會與不同。個人的計算設備（當前主要是手機、筆記本、Pad）會根據(jù)不同場景進一步分化。比如在車上、家里、工作場景、路上、業(yè)務辦理等會根據(jù)地點和業(yè)務進行分化。但分化的同時背后的服務則是統(tǒng)一的，每個人可以自由的根據(jù)...

特別是在Encoder層，將傳統(tǒng)的RNN完全用Attention替代，從而在機器翻譯任務上取得了更優(yōu)的結果，引起了極大關注。隨后，研究人員把Transformer應用到端到端語音識別系統(tǒng)中，也取得了非常明顯的改進效果。另外，生成式對抗網(wǎng)絡(GenerativeAdversarialNetwork，GAN)是近年來無監(jiān)督學習方面具前景的一種新穎的深度學習模型，"GenerativeAdversarialNets"，文中提出了一個通過對抗過程估計生成模型框架的全新方法。通過對抗學習，GAN可用于提升語音識別的噪聲魯棒性。GAN網(wǎng)絡在無監(jiān)督學習方面展現(xiàn)出了較大的研究潛質和較好的應用前景。從一...

Bothlent（?亮）是專注于提供AI?程化的平臺，旨在匯聚?批跨?業(yè)的專業(yè)前列?才，為??AI?業(yè)B端客戶、IT從業(yè)者、在校?學?提供?程化加速?案、教育培訓和咨詢等服務。?亮科技關注語?識別、??智能、機器學習等前沿科技，致?打造國內?流AI技術服務商品牌。公司秉承“價值驅動連接、連接創(chuàng)造價值”的理念，重品牌，產(chǎn)品發(fā)布以來迅速在市場上崛起，市場占有率不斷攀升，并快速取得包括科?訊?、國芯、FireFly等平臺及技術社區(qū)在內的渠道合作。未來，我們將進一步加大投入智能識別、大數(shù)據(jù)、云計算、AI工業(yè)4.0前沿技術，融合智慧城市、智慧社區(qū)、養(yǎng)老服務等應用組合模式，締造AI智能機器人服務新時代。語...

取距離近的樣本所對應的詞標注為該語音信號的發(fā)音。該方法對解決孤立詞識別是有效的，但對于大詞匯量、非特定人連續(xù)語音識別就無能為力。因此，進入80年代后，研究思路發(fā)生了重大變化，從傳統(tǒng)的基于模板匹配的技術思路開始轉向基于統(tǒng)計模型（HMM）的技術思路。HMM的理論基礎在1970年前后就已經(jīng)由Baum等人建立起來，隨后由CMU的Baker和IBM的Jelinek等人將其應用到語音識別當中。HMM模型假定一個音素含有3到5個狀態(tài)，同一狀態(tài)的發(fā)音相對穩(wěn)定，不同狀態(tài)間是可以按照一定概率進行跳轉；某一狀態(tài)的特征分布可以用概率模型來描述，使用***的模型是GMM。因此GMM-HMM框架中，HMM描述的是...

LSTM)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡RNN，能夠通過遺忘門和輸出門忘記部分信息來解決梯度消失的問題。由LSTM也衍生出了許多變體，較為常用的是門控循環(huán)單元(GatedRecurrentUnit，GRU)，在訓練數(shù)據(jù)很大的情況下GRU相比LSTM參數(shù)更少，因此更容易收斂，從而能節(jié)省很多時間。LSTM及其變體使得識別效果再次得到提升，尤其是在近場的語音識別任務上達到了可以滿足人們日常生活的標準。另外，時延神經(jīng)網(wǎng)絡(TimeDelayNeuralNetwork，TDNN)也獲得了不錯的識別效果，它可以適應語音的動態(tài)時域變化，能夠學習到特征之間的時序依賴。深度學習技術在近十幾年中，一直保持著飛速發(fā)展的狀態(tài)...

傳統(tǒng)的人機交互依靠復雜的鍵盤或按鈕來實現(xiàn)，隨著科技的發(fā)展，一些新型的人機交互方式也隨之誕生，帶給人們全新的體驗?；谡Z音識別的人機交互方式是目前熱門的技術之一。但是語音識別功能算法復雜、計算量大，一般在計算機上實現(xiàn)，即使是嵌入式方面，多數(shù)方案也需要運算能力強的ARM或DSP，并且外擴RAM、FLASH等資源，增加了硬件成本，這些特點無疑限制了語音識別技術的應用，尤其是嵌入式領域。本系統(tǒng)采用的主控MCU為Atmel公司的ATMEGA128，語音識別功能則采用ICRoute公司的單芯片LD3320。LD3320內部集成優(yōu)化過的語音識別算法，無需外部FLASH，RAM資源，可以很好地完成...

LSTM通過輸入門、輸出門和遺忘門可以更好的控制信息的流動和傳遞，具有長短時記憶能力。雖然LSTM的計算復雜度會比DNN增加，但其整體性能比DNN有相對20%左右穩(wěn)定提升。BLSTM是在LSTM基礎上做的進一步改進，考慮語音信號的歷史信息對當前幀的影響，還要考慮未來信息對當前幀的影響，因此其網(wǎng)絡中沿時間軸存在正向和反向兩個信息傳遞過程，這樣該模型可以更充分考慮上下文對于當前語音幀的影響，能夠極大提高語音狀態(tài)分類的準確率。BLSTM考慮未來信息的代價是需要進行句子級更新，模型訓練的收斂速度比較慢，同時也會帶來解碼的延遲，對于這些問題，業(yè)屆都進行了工程優(yōu)化與改進，即使現(xiàn)在仍然有很多大公司使...

但依然流暢、準確。整體使用下來，直觀感受是在語音輸入的大前提下、結合了谷歌翻譯等類似的翻譯軟件，實時翻譯、準翻譯。在這兩種模式下，完成輸入后，同樣可以像普通話模式一樣，輕點VOICEM380語音識別鍵，對內容進行終的整合調整。同樣，準確度相當ok。我挑戰(zhàn)了一下，普通話模式在輸入長度上的極限?？焖僮x了一段文字，單次普通話模式的輸入極限是一分零三秒、316個字符。時長上完全實現(xiàn)了官方的宣傳，字符長度上，目測是因為個人語速不夠，而受到了限制。類似的，我測試了一下，VOICEM380語音識別功能在距離上的極限。在相同語速、相同音量下，打開語音識別功能，不斷后退，在聲源與電腦中間不存在障礙的情況...

3）上述兩個問題的共性是目前的深度學習用到了語音信號各個頻帶的能量信息，而忽略了語音信號的相位信息，尤其是對于多通道而言，如何讓深度學習更好的利用相位信息可能是未來的一個方向。（4）另外，在較少數(shù)據(jù)量的情況下，如何通過遷移學習得到一個好的聲學模型也是研究的熱點方向。例如方言識別，若有一個比較好的普通話聲學模型，如何利用少量的方言數(shù)據(jù)得到一個好的方言聲學模型，如果做到這點將極大擴展語音識別的應用范疇。這方面已經(jīng)取得了一些進展，但更多的是一些訓練技巧，距離目標還有一定差距。（5）語音識別的目的是讓機器可以理解人類，因此轉換成文字并不是終的目的。如何將語音識別和語義理解結合起來可能是未來...

機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多世紀的產(chǎn)業(yè)歷程中，其中的共有三個關鍵節(jié)點，兩個和技術有關，一個和應用有關。關鍵節(jié)點是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，當時實現(xiàn)這一系統(tǒng)的正是現(xiàn)在的投資人李開復。從1986年到2010年，雖然混合高斯模型效果得到持續(xù)改善，而被應用到語音識別中，并且確實提升了語音識別的效果，但實際上語音識別已經(jīng)遭遇了技術天花板，識別的準確率很難超過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的軟件，但終并未取...

將匹配度高的識別結果提供給用戶。ASR技術已經(jīng)被應用到各種智能終端，為人們提供了一種嶄新的人機交互體驗，但多數(shù)都是基于在線引擎實現(xiàn)。本文針對離線網(wǎng)絡環(huán)境，結合特定領域內的應用場景，提出了一套實用性強，成本較低的語音識別解決方案，實現(xiàn)非特定人連續(xù)語音識別功能。第二章本文從方案的主要功能模塊入手，對涉及到的關鍵要素進行詳細的分析描述，同時對實現(xiàn)過程中的關鍵事項進行具體分析，并提出應對措施。第三章根據(jù)方案設計語音撥號軟件，并對語音撥號軟件的功能進行科學的測試驗證。1低成本的語音識別解決方案（1）主要功能劃分在特定領域內的語音識別，主要以命令發(fā)布為主，以快捷實現(xiàn)人機交互為目的。比如在電話通信領...

Bothlent（?亮）是專注于提供AI?程化的平臺，旨在匯聚?批跨?業(yè)的專業(yè)前列?才，為??AI?業(yè)B端客戶、IT從業(yè)者、在校?學?提供?程化加速?案、教育培訓和咨詢等服務。?亮科技關注語?識別、??智能、機器學習等前沿科技，致?打造國內?流AI技術服務商品牌。公司秉承“價值驅動連接、連接創(chuàng)造價值”的理念，重品牌，產(chǎn)品發(fā)布以來迅速在市場上崛起，市場占有率不斷攀升，并快速取得包括科?訊?、國芯、FireFly等平臺及技術社區(qū)在內的渠道合作。未來，我們將進一步加大投入智能識別、大數(shù)據(jù)、云計算、AI工業(yè)4.0前沿技術，融合智慧城市、智慧社區(qū)、養(yǎng)老服務等應用組合模式，締造AI智能機器人服務新時代。也...

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重要研究方向，是模式識別的一個分支。語音識別的研究涉及微機技術、人工智能、數(shù)字信號處理、模式識別、聲學、語言學和認知科學等許多學科領域，是一個多學科綜合性研究領域。語音識別基本原理語音識別系統(tǒng)基本原理：其中：預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、預加重、模/數(shù)轉換、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參數(shù)進行分析后提取出語音特征參...

另一方面，與業(yè)界對語音識別的期望過高有關，實際上語音識別與鍵盤、鼠標或觸摸屏等應是融合關系，而非替代關系。深度學習技術自2009年興起之后，已經(jīng)取得了長足進步。語音識別的精度和速度取決于實際應用環(huán)境，但在安靜環(huán)境、標準口音、常見詞匯場景下的語音識別率已經(jīng)超過95%，意味著具備了與人類相仿的語言識別能力，而這也是語音識別技術當前發(fā)展比較火熱的原因。隨著技術的發(fā)展，現(xiàn)在口音、方言、噪聲等場景下的語音識別也達到了可用狀態(tài)，特別是遠場語音識別已經(jīng)隨著智能音箱的興起成為全球消費電子領域應用為成功的技術之一。由于語音交互提供了更自然、更便利、更高效的溝通形式，語音必定將成為未來主要的人機互動接...

LSTM)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡RNN，能夠通過遺忘門和輸出門忘記部分信息來解決梯度消失的問題。由LSTM也衍生出了許多變體，較為常用的是門控循環(huán)單元(GatedRecurrentUnit，GRU)，在訓練數(shù)據(jù)很大的情況下GRU相比LSTM參數(shù)更少，因此更容易收斂，從而能節(jié)省很多時間。LSTM及其變體使得識別效果再次得到提升，尤其是在近場的語音識別任務上達到了可以滿足人們日常生活的標準。另外，時延神經(jīng)網(wǎng)絡(TimeDelayNeuralNetwork，TDNN)也獲得了不錯的識別效果，它可以適應語音的動態(tài)時域變化，能夠學習到特征之間的時序依賴。深度學習技術在近十幾年中，一直保持著飛速發(fā)展的狀態(tài)...

語音識別包括兩個階段:訓練和識別。不管是訓練還是識別，都必須對輸入語音預處理和特征提取。訓練階段所做的具體工作是收集大量的語音語料，經(jīng)過預處理和特征提取后得到特征矢量參數(shù)，通過特征建模達到建立訓練語音的參考模型庫的目的。而識別階段所做的主要工作是將輸入語音的特征矢量參數(shù)和參考模型庫中的參考模型進行相似性度量比較，然后把相似性高的輸入特征矢量作為識別結果輸出。這樣，終就達到了語音識別的目的。語音識別的基本原理是現(xiàn)有的識別技術按照識別對象可以分為特定人識別和非特定人識別。特定人識別是指識別對象為專門的人，非特定人識別是指識別對象是針對大多數(shù)用戶，一般需要采集多個人的語音進行錄音和訓練，經(jīng)過...

LSTM通過輸入門、輸出門和遺忘門可以更好的控制信息的流動和傳遞，具有長短時記憶能力。雖然LSTM的計算復雜度會比DNN增加，但其整體性能比DNN有相對20%左右穩(wěn)定提升。BLSTM是在LSTM基礎上做的進一步改進，不僅考慮語音信號的歷史信息對當前幀的影響，還要考慮未來信息對當前幀的影響，因此其網(wǎng)絡中沿時間軸存在正向和反向兩個信息傳遞過程，這樣該模型可以更充分考慮上下文對于當前語音幀的影響，能夠極大提高語音狀態(tài)分類的準確率。BLSTM考慮未來信息的代價是需要進行句子級更新，模型訓練的收斂速度比較慢，同時也會帶來解碼的延遲，對于這些問題，業(yè)屆都進行了工程優(yōu)化與改進，即使現(xiàn)在仍然有很多...

沒有任何一個公司可以全線打造所有的產(chǎn)品。語音識別的產(chǎn)業(yè)趨勢當語音產(chǎn)業(yè)需求四處開花的同時，行業(yè)的發(fā)展速度反過來會受限于平臺服務商的供給能力。跳出具體案例來看，行業(yè)下一步發(fā)展的本質邏輯是：在具體每個點的投入產(chǎn)出是否達到一個普遍接受的界限。離這個界限越近，行業(yè)就越會接近滾雪球式發(fā)展的臨界點，否則整體增速就會相對平緩。不管是家居、金融、教育或者其他場景，如果解決問題都是非常高投入并且長周期的事情，那對此承擔成本的一方就會猶豫，這相當于試錯成本過高。如果投入后，沒有可感知的新體驗或者銷量促進，那對此承擔成本的一方也會猶豫，顯然這會影響值不值得上的判斷。而這兩個事情，歸根結底都必須由平臺方解決，產(chǎn)...

隨著科學技術的不斷發(fā)展，智能語音技術已經(jīng)融入了人們的生活當中，給人們的生活帶來了巨大的方便，其中很多智能家居都會使用離線語音識別模塊，這種技術的科技含量非常高，而且它的使用性能也非常好，通過離線語音技術的控制，人們不需要有任何的網(wǎng)絡限制，就可以對智能家居進行智能化操控。人們之所以如此的重視智能家居技術，是因為人們生活當中需要智能化來提高生活效率，提高人們的生活質量，所以物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展以離線語音識別模塊為主的技術突飛猛進，并且已經(jīng)應用到了各個領域當中，在智能化家居當中，智能語音電視，智能冰箱，以及智能照明系統(tǒng)，全部都已經(jīng)應用了離線語音識別技術。離線語音識別模塊而且這項技術的實用性非常強，隨著...

傳統(tǒng)語音識別系統(tǒng)的發(fā)音詞典、聲學模型和語言模型三大組件被融合為一個E2E模型，直接實現(xiàn)輸入語音到輸出文本的轉換，得到終的識別結果。E2E模型06語音識別開源工具HTK(HMMToolkit)是一個專門用于建立和處理HMM的實驗工具包，由劍橋大學的SteveYoung等人開發(fā)，非常適合GMM-HMM系統(tǒng)的搭建。Kaldi是一個開源的語音識別工具箱，它是基于C++編寫的，可以在Windows和UNIX平臺上編譯，主要由DanielPovey博士在維護。Kaldi適合DNN-HMM系統(tǒng)(包括Chain模型)的搭建，支持TDNN/TDNN-F等模型。其基于有限狀態(tài)轉換器(FST)進行訓練和解碼...