激情综合色综合久久综合,国产综合色产在线视频欧美,欧美国产 视频1,国产 日韩 欧美 第二页

先行者叮咚音箱的出師不利，更是加重了其它人的觀望心態(tài)。真正讓眾多玩家從觀望轉(zhuǎn)為積極參與的轉(zhuǎn)折點是逐步曝光的Echo銷量，近千萬的美國銷量讓整個世界震驚。這是智能設備從未達到過的高點，在Echo以前除了AppleWatch與手環(huán)，像恒溫器、攝像頭這樣的產(chǎn)品突破百萬銷量已是驚人表現(xiàn)。這種銷量以及智能音箱的AI屬性促使下半年，國內(nèi)各大巨頭幾乎是同時轉(zhuǎn)度，積極打造自己的智能音箱。未來，回看整個發(fā)展歷程，是一個明確的分界點。在此之前，全行業(yè)是突飛猛進，之后則開始進入對細節(jié)領域滲透和打磨的階段，人們關注的焦點也不再是單純的技術指標，而是回歸到體驗，回歸到一種“新的交互方式到底能給我們帶來什么價...

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...

作為人機交互領域重要的研究對象，語音識別技術已經(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現(xiàn)的語音技術方案，其適用性和使用成本均限制了技術的應用和推廣。通過對離線語音識別引擎的研究，結(jié)合特定領域內(nèi)的應用特點，提出一套適用性強，成本較低的語音識別解決方案，可以在離線的網(wǎng)絡環(huán)境中，實現(xiàn)非特定人的連續(xù)語音識別功能。根據(jù)本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。語音識別技術，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器理解人類語言，并將其轉(zhuǎn)換為計算機可輸入的數(shù)...

CNN本質(zhì)上也可以看作是從語音信號中不斷抽取特征的一個過程。CNN相比于傳統(tǒng)的DNN模型，在相同性能情況下，前者的參數(shù)量更少。綜上所述，對于建模能力來說，DNN適合特征映射到空間，LSTM具有長短時記憶能力，CNN擅長減少語音信號的多樣性，因此一個好的語音識別系統(tǒng)是這些網(wǎng)絡的組合。端到端時代語音識別的端到端方法主要是代價函數(shù)發(fā)生了變化，但神經(jīng)網(wǎng)絡的模型結(jié)構(gòu)并沒有太大變化?？傮w來說，端到端技術解決了輸入序列的長度遠大于輸出序列長度的問題。端到端技術主要分成兩類：一類是CTC方法，另一類是Sequence-to-Sequence方法。傳統(tǒng)語音識別DNN-HMM架構(gòu)里的聲學模型，每一幀輸入都...

智能音箱玩家們對這款產(chǎn)品的認識還都停留在：亞馬遜出了一款叫Echo的產(chǎn)品，功能和Siri類似。先行者科大訊飛叮咚音箱的出師不利，更是加重了其它人的觀望心態(tài)。真正讓眾多玩家從觀望轉(zhuǎn)為積極參與的轉(zhuǎn)折點是逐步曝光的Echo銷量，2016年底，Echo近千萬的美國銷量讓整個世界震驚。這是智能設備從未達到過的高點，在Echo以前除了AppleWatch與手環(huán)，像恒溫器、攝像頭這樣的產(chǎn)品突破百萬銷量已是驚人表現(xiàn)。這種銷量以及智能音箱的AI屬性促使2016年下半年，國內(nèi)各大巨頭幾乎是同時轉(zhuǎn)變應有的態(tài)度，積極打造自己的智能音箱。未來，回看整個發(fā)展歷程，2019年是一個明確的分界點。在此之前，全行業(yè)是突...

需要及時同步更新本地語法詞典，以保證離線語音識別的準度；（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，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）為保證功能的實用性和語音識別的準度，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)果未能達到所設定的門限，則本次語音識別失??；（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，需要反復調(diào)用以取得引...

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，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，自動語音識別系統(tǒng)將在使用過程中得到改進。因此，從基本的角度來看，數(shù)據(jù)越多越好。的確，目前進行的研究和優(yōu)化較小數(shù)據(jù)集相關，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。幸運的是，得益于數(shù)據(jù)集存儲庫的數(shù)據(jù)收集服務，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...

即在解碼端通過搜索技術尋找優(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模型打分和語言模型打分。在實際使用中，往往要依據(jù)經(jīng)驗給語言模型加上一個高權重，并設置一個長詞懲罰分數(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行比較，佳匹配的參考模式被作為識別結(jié)果。當今語音識別技術的主流算法，主要有基于動態(tài)時間規(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習和支持向量機等語音識別方法。站在巨人的肩膀上：開源...

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...

語音識別自半個世紀前誕生以來，一直處于不溫不火的狀態(tài)，直到2009年深度學習技術的長足發(fā)展才使得語音識別的精度提高，雖然還無法進行無限制領域、無限制人群的應用，但也在大多數(shù)場景中提供了一種便利高效的溝通方式。本篇文章將從技術和產(chǎn)業(yè)兩個角度來回顧一下語音識別發(fā)展的歷程和現(xiàn)狀，并分析一些未來趨勢，希望能幫助更多年輕技術人員了解語音行業(yè)，并能產(chǎn)生興趣投身于這個行業(yè)。語音識別，通常稱為自動語音識別，英文是AutomaticSpeechRecognition，縮寫為ASR，主要是將人類語音中的詞匯內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計算機可讀的輸入，一般都是可以理解的文本內(nèi)容，也有可能是二進制編碼或者字符序列。但是，我們...

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鍵數(shù)據(jù)，并以此為基礎構(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，完成非特定人連續(xù)語音識別功能，同時具備語音數(shù)據(jù)前、后端點檢測、聲音除噪處理、識別門限設置等基本功能；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，對實時音頻數(shù)據(jù)的采集。（2）關鍵要素分析本方案工作于離線的網(wǎng)絡環(huán)境中，語音數(shù)據(jù)的采集、識別和語義的解析等功能都...

在人與機器設備交互中，言語是方便自然并且直接的方式之一。同時隨著技術的進步，越來越多的人們也期望設備能夠具備與人進行言語溝通的能力，因此語音識別這一技術也越來越受到人們關注。尤其隨著深度學習技術應用在語音識別技術中，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的普及成為了現(xiàn)實，深圳魚亮科技專業(yè)語音識別技術提供商，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。需要對發(fā)生在數(shù)千個離散時間步驟前的事件進行記憶，這對語音識別很重要。江蘇安卓語音識別 英國倫敦大學的科學家Fry和Denes等人di一次利用統(tǒng)計學的原理構(gòu)建出了一個可以識別出4個元音和9個輔...

應用背景隨著信息時代的到來，語音技術、無紙化技術發(fā)展迅速，但是基于會議辦公的應用場景，大部分企業(yè)以上技術應用都不夠廣，會議辦公仍存在會議記錄強度高、出稿準確率低，會議工作人員壓力大等問題。為解決上述問題，智能語音識別編譯管理系統(tǒng)應運而生。智能語音識別編譯管理系統(tǒng)的主要功能是會議交流場景下語音實時轉(zhuǎn)文字，解決了人工記錄會議記要易造成信息偏差、整理工作量大、重要會議信息得不到體系化管控、會議發(fā)言內(nèi)容共享不全等問題，提升語音技術在會議中的應用水平，切實提升會議的工作效率。實現(xiàn)功能智能語音識別編譯管理系統(tǒng)對會議信息進行管理，實現(xiàn)實時（歷史）會議語音轉(zhuǎn)寫和在線編輯；實現(xiàn)角色分離、自動分段、關鍵詞...

該芯片集成了語音識別處理器和一些外部電路，包括A／D、D／A轉(zhuǎn)換器、麥克風接口、聲音輸出接口等，而且可以播放MP3。不需要外接任何的輔助芯片如FLASH，RAM等，直接集成到產(chǎn)品中即可以實現(xiàn)語音識別、聲控、人機對話功能。MCU通信采用SPI總線方式，時鐘不能超過1．5MHz。麥克風工作電路，音頻輸出只需將揚聲器連接到SPOP和SPON即可。使用SPI總線方式時，LD3320的MD要設為高電平，SPIS設為低電平。SPI總線的引腳有SDI，SDO，SDCK以及SCS。INTB為中斷端口，當有識別結(jié)果或MP3數(shù)據(jù)不足時，會觸發(fā)中斷，通知MCU處理。RSTB引腳是LD3320復位端，低電平有...

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?！ねㄟ^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(zhuǎn)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(gòu)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...

在我們的生活中，語言是傳遞信息重要的方式，它能夠讓人們之間互相了解。人和機器之間的交互也是相同的道理，讓機器人知道人類要做什么、怎么做。交互的方式有動作、文本或語音等等，其中語音交互越來越被重視，因為隨著互聯(lián)網(wǎng)上智能硬件的普及，產(chǎn)生了各種互聯(lián)網(wǎng)的入口方式，而語音是簡單、直接的交互方式，是通用的輸入模式。在1952年，貝爾研究所研制了世界上能識別10個英文數(shù)字發(fā)音的系統(tǒng)。1960年英國的Denes等人研制了世界上語音識別（ASR）系統(tǒng)。大規(guī)模的語音識別研究始于70年代，并在單個詞的識別方面取得了實質(zhì)性的進展。上世紀80年代以后，語音識別研究的重點逐漸轉(zhuǎn)向更通用的大詞匯量、非特定人的連續(xù)語...

CNN本質(zhì)上也可以看作是從語音信號中不斷抽取特征的一個過程。CNN相比于傳統(tǒng)的DNN模型，在相同性能情況下，前者的參數(shù)量更少。綜上所述，對于建模能力來說，DNN適合特征映射到空間，LSTM具有長短時記憶能力，CNN擅長減少語音信號的多樣性，因此一個好的語音識別系統(tǒng)是這些網(wǎng)絡的組合。端到端時代語音識別的端到端方法主要是代價函數(shù)發(fā)生了變化，但神經(jīng)網(wǎng)絡的模型結(jié)構(gòu)并沒有太大變化?？傮w來說，端到端技術解決了輸入序列的長度遠大于輸出序列長度的問題。端到端技術主要分成兩類：一類是CTC方法，另一類是Sequence-to-Sequence方法。傳統(tǒng)語音識別DNN-HMM架構(gòu)里的聲學模型，每一幀輸...

語音識別是一門綜合性學科，涉及的領域非常廣，包括聲學、語音學、語言學、信號處理、概率統(tǒng)計、信息論、模式識別和深度學習等。語音識別的基礎理論包括語音的產(chǎn)生和感知過程、語音信號基礎知識、語音特征提取等，關鍵技術包括高斯混合模型(GaussianMixtureModel，GMM)、隱馬爾可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DeepNeuralNetwork，DNN)，以及基于這些模型形成的GMM-HMM、DNN-HMM和端到端(End-to-End，E2E)系統(tǒng)。語言模型和解碼器也非常關鍵，直接影響語音識別實際應用的效果。為了讓讀者更好地理解語音信號的特性，...

選用業(yè)界口碑較好的訊飛離線語音識別庫，該庫采用巴科斯范式語言描述語音識別的語法，可以支持的離線命令詞的合，滿足語音撥號軟件的工作需求。其中，編寫的語法文檔主要部分如下：!start;:[];:我想|我要|請|幫我;:[];:給!id(10001)|打給!id(10001)|打電話給!id(10001)|撥打!id(10001)|呼叫!id(10001);:打電話!id(10001)|打個電話!id(10001)|撥打電話!id(10001)|撥電話!id(10001)|撥個電話!id(10001)|的電話!id(10001);:丁偉|李平;本文件覆蓋了電話呼叫過程中的基本語法，其中中的...

所有語音交互產(chǎn)品都是端到端打通的產(chǎn)品，如果每家廠商都從這些基礎技術來打造產(chǎn)品，那就每家都要建立自己云服務穩(wěn)定，確保響應速度，適配自己所選擇的硬件平臺，逐項整合具體的內(nèi)容（比如音樂、有聲讀物）。這從產(chǎn)品方或者解決方案商的視角來看是不可接受的。這時候就會催生相應的平臺服務商，它要同時解決技術、內(nèi)容接入和工程細節(jié)等問題，終達成試錯成本低、體驗卻足夠好的目標。平臺服務并不需要閉門造車，平臺服務的前提是要有能屏蔽產(chǎn)品差異的操作系統(tǒng)，這是AI+IOT的特征，也是有所參照的，亞馬遜過去近10年里是同步著手做兩件事：一個是持續(xù)推出面向終端用戶的產(chǎn)品，比如Echo，EchoShow等；一個是把所有產(chǎn)品所...

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(zhuǎn)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(zhuǎn)；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...

并能產(chǎn)生興趣投身于這個行業(yè)。語音識別的技術歷程現(xiàn)代語音識別可以追溯到1952年，Davis等人研制了世界上個能識別10個英文數(shù)字發(fā)音的實驗系統(tǒng)，從此正式開啟了語音識別的進程。語音識別發(fā)展到已經(jīng)有70多年，但從技術方向上可以大體分為三個階段。下圖是從1993年到2017年在Switchboard上語音識別率的進展情況，從圖中也可以看出1993年到2009年，語音識別一直處于GMM-HMM時代，語音識別率提升緩慢，尤其是2000年到2009年語音識別率基本處于停滯狀態(tài)；2009年隨著深度學習技術，特別是DNN的興起，語音識別框架變?yōu)镈NN-HMM，語音識別進入了DNN時代，語音識別精細...

在過去功能型操作系統(tǒng)的打造過程中，國內(nèi)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(nèi)容整合上事實上都非常薄弱，不存在國內(nèi)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、酒店、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)場景做設備的遷移，背后的服務雖然會針對不同的場景進行優(yōu)...

數(shù)據(jù)化的“文字”更容易觸發(fā)個人對信息的重視程度，有效避免信息的遺漏。會議紀要更準確。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，達到聲文對應，輔助記錄人員更好的理解會議思想、提升紀要結(jié)論或紀要決議的準確度。數(shù)據(jù)安全性強。系統(tǒng)應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，故只需做好設備的安全管控，就能有效保障會議信息安全。實現(xiàn)價值提高工作效率。系統(tǒng)的實時語音轉(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，減少會議紀要的誤差率，提升工作人員的工作...

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(nèi)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？搜索、電商、社交是否再次重構(gòu)？硬件是否逆襲變得比軟件更加重要？產(chǎn)業(yè)鏈中...

用來描述雙重隨機過程。HMM有算法成熟、效率高、易于訓練等優(yōu)點，被***應用于語音識別、手寫字識別和天氣預報等多個領域，目前仍然是語音識別中的主流技術。HMM包含S1、S2、S3、S4和S55個狀態(tài)，每個狀態(tài)對應多幀觀察值，這些觀察值是特征序列(o1、o2、o3、o4,...,oT)，沿時刻t遞增，多樣化而且不局限取值范圍，因此其概率分布不是離散的，而是連續(xù)的。自然界中的很多信號可用高斯分布表示，包括語音信號。由于不同人發(fā)音會存在較大差異，具體表現(xiàn)是，每個狀態(tài)對應的觀察值序列呈現(xiàn)多樣化，單純用一個高斯函數(shù)來刻畫其分布往往不夠，因此更多的是采用多高斯組合的GMM來表征更復雜的分布。這種用...

DTW）技術基本成熟，特別提出了矢量量化（Vec?torQuantization，VQ）和隱馬爾可夫模型（HiddenMar?kovModel，HMM）理論。20世紀80年代，語音識別任務開始從孤立詞、連接詞的識別轉(zhuǎn)向大詞匯量、非特定人、連續(xù)語音的識別，識別算法也從傳統(tǒng)的基于標準模板匹配的方法轉(zhuǎn)向基于統(tǒng)計模型的方法。在聲學模型方面，由于HMM能夠很好的描述語音時變性和平穩(wěn)性，開始被應用于大詞匯量連續(xù)語音識別（LargeVocabularyContinousSpeechRecognition，LVCSR）的聲學建模；在語言模型方面，以N元文法的統(tǒng)計語言模型開始應用于語音識別系統(tǒng)。在這一階...

主流的語音識別系統(tǒng)框架03語音識別發(fā)展歷史羅馬城不是***建成的，語音識別近些年的爆發(fā)也并非一朝一夕可以做到的，而是經(jīng)過了一段漫長的發(fā)展歷程。從初的語音識別雛形，到高達90%以上準確率的現(xiàn)在，經(jīng)過了大約100年的時間。在電子計算機被發(fā)明之前的20世紀20年dai，sheng產(chǎn)的一種叫作"RadioRex"的玩具狗被認為是世界上早的語音識別器。每當有人喊出"Rex"這個詞時，這只狗就從底座上彈出來，以此回應人類的"呼喚"。但是實際上，它使用的技術并不是真正意義上的語音識別技術，而是使用了一個特殊的彈簧，每當該彈簧接收到頻率為500Hz的聲音時，它就會被自動釋放，而500Hz恰好就是人們喊...

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，建模單元相比于傳統(tǒng)的狀態(tài)要更粗顆粒一些，只有兩個狀態(tài)，一個狀態(tài)是CDPhone，另一個是CDPhone的空白，訓練方法采用的是Lattice-FreeMMI訓練。該模型結(jié)構(gòu)可以采用低幀率的方式進行解碼，解碼幀率為傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡聲學模型的三分之一，而準確率相比于傳統(tǒng)模型有提升。遠場語音識別技術主要解決真實場景下舒適距離內(nèi)人機任務對話和服務的問題，是2015年以后開始興起的技術。由于遠場...

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?nèi)碌捏w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(nèi)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...