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語音識別的原理?語音識別是將語音轉(zhuǎn)換為文本的技術(shù)，是自然語言處理的一個分支。前臺主要步驟分為信號搜集、降噪和特征提取三步，提取的特征在后臺由經(jīng)過語音大數(shù)據(jù)訓練得到的語音模型對其進行解碼，終把語音轉(zhuǎn)化為文本，實現(xiàn)達到讓機器識別和理解語音的目的。根據(jù)公開資料顯示，目前語音識別的技術(shù)成熟度較高，已達到95%的準確度。然而，需要指出的是，從95%到99%的準確度帶來的改變才是質(zhì)的飛躍，將使人們從偶爾使用語音變到常常使用。以下我們來舉例，當我們說“jin天天氣怎么樣”時，機器是怎么進行語音識別的？?2語義識別?語義識別是人工智能的重要分支之一，解決的是“聽得懂”的問題。其大的作用是改變?nèi)藱C交互模...

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(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，對實時音頻數(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...

人們在使用梅爾倒譜系數(shù)及感知線性預(yù)測系數(shù)時，通常加上它們的一階、二階差分，以引入信號特征的動態(tài)特征。聲學模型是語音識別系統(tǒng)中為重要的部分之一。聲學建模涉及建模單元選取、模型狀態(tài)聚類、模型參數(shù)估計等很多方面。在目前的LVCSR系統(tǒng)中，普遍采用上下文相關(guān)的模型作為基本建模單元，以刻畫連續(xù)語音的協(xié)同發(fā)音現(xiàn)象。在考慮了語境的影響后，聲學模型的數(shù)量急劇增加，LVCSR系統(tǒng)通常采用狀態(tài)聚類的方法壓縮聲學參數(shù)的數(shù)量，以簡化模型的訓練。在訓練過程中，系統(tǒng)對若干次訓練語音進行預(yù)處理，并通過特征提取得到特征矢量序列，然后由特征建模模塊建立訓練語音的參考模式庫。搜索是在指定的空間當中，按照一定的優(yōu)化準則，尋...

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(guān)的技術(shù)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(wù)商兩邊的問題解決的越來越好，基礎(chǔ)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(shè)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(wù)辦理等會根據(jù)地點和業(yè)務(wù)進行分化。但分化的同時背后的服務(wù)則是統(tǒng)一的，每個人可以自由的根據(jù)場景做設(shè)備的遷移，背后的服務(wù)雖然會針對不同的場景進行優(yōu)...

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(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(yīng)該具有靈活性。它需要識別...

實時語音識別就是對音頻流進行實時識別，邊說邊出結(jié)果，語音識別準確率和響應(yīng)速度均達到業(yè)內(nèi)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(jié)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(shè)備終端支持WebSocketAPI方式、Android、iOS、LinuxSDK方式調(diào)用，可以適用于多種操作系統(tǒng)、多設(shè)備終端均可使用3、服務(wù)穩(wěn)定高效企業(yè)級穩(wěn)定服務(wù)保障，專有集群承載大流量并發(fā)，高效靈活，服務(wù)...

在識別時可以將待識別的語音的特征參數(shù)與聲學模型進行匹配，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進行聲學模型建模。（4）語言模型訓練語言模型是用來計算一個句子出現(xiàn)概率的模型，簡單地說，就是計算一個句子在語法上是否正確的概率。因為句子的構(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詞序列的可能性更大，或者在出現(xiàn)了幾個詞的時候預(yù)測下一個即將出現(xiàn)的詞語。它定義了哪些詞能跟在上一個已經(jīng)識別的詞的后面（匹配是一個順序的處理過程），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...

因此一定是兩者融合才有可能更好地解決噪聲下的語音識別問題。（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(yīng)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(zhuǎn)換成文字并...

語音識別的原理?語音識別是將語音轉(zhuǎn)換為文本的技術(shù)，是自然語言處理的一個分支。前臺主要步驟分為信號搜集、降噪和特征提取三步，提取的特征在后臺由經(jīng)過語音大數(shù)據(jù)訓練得到的語音模型對其進行解碼，終把語音轉(zhuǎn)化為文本，實現(xiàn)達到讓機器識別和理解語音的目的。根據(jù)公開資料顯示，目前語音識別的技術(shù)成熟度較高，已達到95%的準確度。然而，需要指出的是，從95%到99%的準確度帶來的改變才是質(zhì)的飛躍，將使人們從偶爾使用語音變到常常使用。以下我們來舉例，當我們說“jin天天氣怎么樣”時，機器是怎么進行語音識別的？?2語義識別?語義識別是人工智能的重要分支之一，解決的是“聽得懂”的問題。其大的作用是改變?nèi)藱C交互模...

隨著語音識別技術(shù)的不斷發(fā)展和進步，也應(yīng)用到越來越多的產(chǎn)品跟領(lǐng)域中。它們都少不了語音識別芯片、語音識別模塊的支持。那么市面上有哪些語音識別模塊好用呢？哪些領(lǐng)域又運用到語音識別技術(shù)呢？語音識別模塊具有語音識別及播報功能，需要掛spl-Flash，存儲詞條或者語音播放內(nèi)容。還具備有工業(yè)級性能，同時還具有識別率高、簡單易用、更新詞條方便等優(yōu)勢。語音識別模塊被廣泛應(yīng)用在AI人工智能產(chǎn)品、智能家居遙控、智能玩具等多種領(lǐng)域上。語音識別技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域有哪些語音識別技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域：智能家電遙控如今很多家電都已經(jīng)智能化了，用一個小小的遙控器就可以把家里所有的電器用語音操控起來，比如客廳的電視、空調(diào)、窗簾等。...

中國科學院聲學所成為國內(nèi)shou個開始研究計算機語音識別的機構(gòu)。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(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)單位和機構(gòu)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(nèi)科研機構(gòu)和高等院校投身到語音識別的相關(guān)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(chǔ)理論研究和模型、算法的研究改進上。198...

在識別時可以將待識別的語音的特征參數(shù)與聲學模型進行匹配，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進行聲學模型建模。（4）語言模型訓練語言模型是用來計算一個句子出現(xiàn)概率的模型，簡單地說，就是計算一個句子在語法上是否正確的概率。因為句子的構(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詞序列的可能性更大，或者在出現(xiàn)了幾個詞的時候預(yù)測下一個即將出現(xiàn)的詞語。它定義了哪些詞能跟在上一個已經(jīng)識別的詞的后面（匹配是一個順序的處理過程），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...

它相對于GMM-HMM系統(tǒng)并沒有什么優(yōu)勢可言，研究人員還是更傾向于基于統(tǒng)計模型的方法。在20世紀80年代還有一個值得一提的事件，美國3eec6ee2-7378-4724-83b5-9b技術(shù)署(NIST)在1987年di一次舉辦了NIST評測，這項評測在后來成為了全球語音評測。20世紀90年代，語音識別進入了一個技術(shù)相對成熟的時期，主流的GMM-HMM框架得到了更廣的應(yīng)用，在領(lǐng)域中的地位越發(fā)穩(wěn)固。聲學模型的說話人自適應(yīng)(SpeakerAdaptation)方法和區(qū)分性訓練(DiscriminativeTraining)準則的提出，進一步提升了語音識別系統(tǒng)的性能。1994年提出的大后驗概率...

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(shù)、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(lǐng)域，是一個多學科綜合性研究領(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參數(shù)進行分析后提取出語音特征參...

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(wù)。?亮科技關(guān)注語?識別、??智能、機器學習等前沿科技，致?打造國內(nèi)?流AI技術(shù)服務(wù)商品牌。公司秉承“價值驅(qū)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(shù)社區(qū)在內(nèi)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(shù)，融合智慧城市、智慧社區(qū)、養(yǎng)老服務(wù)等應(yīng)用組合模式，締造AI智能機器人服務(wù)新時代。語...

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(yīng)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(zhuǎn)換成文字并不是終的目的。如何將語音識別和語義理解結(jié)合起來可能是未來...

Hinton提出深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN），促使了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）研究的復(fù)蘇。2009年，Hinton將DNN應(yīng)用于語音的聲學建模，在TIMIT上獲得了當時好的結(jié)果。2011年底，微軟研究院的俞棟、鄧力又把DNN技術(shù)應(yīng)用在了大詞匯量連續(xù)語音識別任務(wù)上，降低了語音識別錯誤率。從此語音識別進入DNN-HMM時代。DNN-HMM主要是用DNN模型代替原來的GMM模型，對每一個狀態(tài)進行建模，DNN帶來的好處是不再需要對語音數(shù)據(jù)分布進行假設(shè)，將相鄰的語音幀拼接又包含了語音的時序結(jié)構(gòu)信息，使得對于狀態(tài)的分類概率有了明顯提升，同時DNN還具有強大環(huán)境學習能力，可以提升對噪聲和口音的魯棒性。簡單來說...

多個渠道積累了大量的文本語料或語音語料，這為模型訓練提供了基礎(chǔ)，使得構(gòu)建通用的大規(guī)模語言模型和聲學模型成為可能。在語音識別中，豐富的樣本數(shù)據(jù)是推動系統(tǒng)性能快速提升的重要前提，但是語料的標注需要長期的積累和沉淀，大規(guī)模語料資源的積累需要被提高到戰(zhàn)略高度。語音識別在移動端和音箱的應(yīng)用上為火熱，語音聊天機器人、語音助手等軟件層出不窮。許多人初次接觸語音識別可能歸功于蘋果手機的語音助手Siri。Siri技術(shù)來源于美國**部高級研究規(guī)劃局（DARPA）的CALO計劃：初衷是一個讓軍方簡化處理繁重復(fù)雜的事務(wù)，并具備認知能力進行學習、組織的數(shù)字助理，其民用版即為Siri虛擬個人助理。Siri公司成立...

實時語音識別就是對音頻流進行實時識別，邊說邊出結(jié)果，語音識別準確率和響應(yīng)速度均達到業(yè)內(nèi)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(jié)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(shè)備終端支持WebSocketAPI方式、Android、iOS、LinuxSDK方式調(diào)用，可以適用于多種操作系統(tǒng)、多設(shè)備終端均可使用3、服務(wù)穩(wěn)定高效企業(yè)級穩(wěn)定服務(wù)保障，專有集群承載大流量并發(fā)，高效靈活，服務(wù)...

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(fù)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(chǔ)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(luò)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...

將相似度高的模式所屬的類別作為識別中間候選結(jié)果輸出。為了提高識別的正確率，在后處理模塊中對上述得到的候選識別結(jié)果繼續(xù)處理，包括通過Lattice重打分融合更高元的語言模型、通過置信度度量得到識別結(jié)果的可靠程度等。終通過增加約束，得到更可靠的識別結(jié)果。語音識別的技術(shù)有哪些？語音識別技術(shù)=早期基于信號處理和模式識別+機器學習+深度學習+數(shù)值分析+高性能計算+自然語言處理語音識別技術(shù)的發(fā)展可以說是有一定的歷史背景，上世紀80年代，語音識別研究的重點已經(jīng)開始逐漸轉(zhuǎn)向大詞匯量、非特定人連續(xù)語音識別。到了90年代以后，語音識別并沒有什么重大突破，直到大數(shù)據(jù)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時代的到來，語音識別技術(shù)才取...

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(fù)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(chǔ)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(luò)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...

另一方面，與業(yè)界對語音識別的期望過高有關(guān)，實際上語音識別與鍵盤、鼠標或觸摸屏等應(yīng)是融合關(guān)系，而非替代關(guān)系。深度學習技術(shù)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(yīng)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(shù)當前發(fā)展比較火熱的原因。隨著技術(shù)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(lǐng)域應(yīng)用為成功的技術(shù)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口之...

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(shè)為高電平，SPIS設(shè)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(fù)位端，低電平有...

行業(yè)的發(fā)展速度反過來會受限于平臺服務(wù)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(zhì)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、酒店、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(jié)底都必須由平臺方解決，產(chǎn)品方或者解決方案方對此無能為力，這是由智能語音交互的基礎(chǔ)技術(shù)特征所決定。從技術(shù)...

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(guān)鍵節(jié)點，兩個和技術(shù)有關(guān)，一個和應(yīng)用有關(guān)。關(guān)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(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(shù)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(guān)的軟件，但終并未取...

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(fù)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(chǔ)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(luò)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...

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(luò)的聲學模型和語言模型，在之前的基礎(chǔ)上引入了CNN-BLSTM(ConvolutionalNeuralNetworkCombinedwithBidirectionalLongShort-TermMemory，帶有雙向LSTM的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))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，...

將匹配度高的識別結(jié)果提供給用戶。ASR技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)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(luò)環(huán)境，結(jié)合特定領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)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(guān)鍵要素進行詳細的分析描述，同時對實現(xiàn)過程中的關(guān)鍵事項進行具體分析，并提出應(yīng)對措施。第三章根據(jù)方案設(shè)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(lǐng)域內(nèi)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(lǐng)...

另一方面，與業(yè)界對語音識別的期望過高有關(guān)，實際上語音識別與鍵盤、鼠標或觸摸屏等應(yīng)是融合關(guān)系，而非替代關(guān)系。深度學習技術(shù)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(yīng)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(shù)當前發(fā)展比較火熱的原因。隨著技術(shù)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(lǐng)域應(yīng)用為成功的技術(shù)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口之...