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

它在某些實(shí)際場(chǎng)景下的識(shí)別率無(wú)法達(dá)到人們對(duì)實(shí)際應(yīng)用的要求和期望，這個(gè)階段語(yǔ)音識(shí)別的研究陷入了瓶頸期。第三階段：深度學(xué)習(xí)(DNN-HMM，E2E)2006年，變革到來(lái)。Hinton在全世界學(xué)術(shù)期刊Science上發(fā)表了論文，di一次提出了"深度置信網(wǎng)絡(luò)"的概念。深度置信網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)訓(xùn)練方式的不同之處在于它有一個(gè)被稱為"預(yù)訓(xùn)練"(pre-training)的過(guò)程，其作用是為了讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值取到一個(gè)近似優(yōu)解的值，之后使用反向傳播算法(BP)或者其他算法進(jìn)行"微調(diào)"(fine-tuning)，使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)得到訓(xùn)練優(yōu)化。Hinton給這種多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)學(xué)習(xí)方法賦予了一個(gè)全新的名詞——"深度學(xué)習(xí)"...

行業(yè)的發(fā)展速度反過(guò)來(lái)會(huì)受限于平臺(tái)服務(wù)商的供給能力。跳出具體案例來(lái)看，行業(yè)下一步發(fā)展的本質(zhì)邏輯是：在具體每個(gè)點(diǎn)的投入產(chǎn)出是否達(dá)到一個(gè)普遍接受的界限。離這個(gè)界限越近，行業(yè)就越會(huì)接近滾雪球式發(fā)展的臨界點(diǎn)，否則整體增速就會(huì)相對(duì)平緩。不管是家居、酒店、金融、教育或者其他場(chǎng)景，如果解決問(wèn)題都是非常高投入并且長(zhǎng)周期的事情，那對(duì)此承擔(dān)成本的一方就會(huì)猶豫，這相當(dāng)于試錯(cuò)成本過(guò)高。如果投入后，沒(méi)有可感知的新體驗(yàn)或者銷量促進(jìn)，那對(duì)此承擔(dān)成本的一方也會(huì)猶豫，顯然這會(huì)影響值不值得上的判斷。而這兩個(gè)事情，歸根結(jié)底都必須由平臺(tái)方解決，產(chǎn)品方或者解決方案方對(duì)此無(wú)能為力，這是由智能語(yǔ)音交互的基礎(chǔ)技術(shù)特征所決定。從技術(shù)...

包括語(yǔ)法詞典的構(gòu)建、語(yǔ)音識(shí)別引擎的初始化配置、音頻數(shù)據(jù)的采集控制和基本語(yǔ)義的解析等；應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)是用戶的數(shù)據(jù)中心，作為語(yǔ)音識(shí)別數(shù)據(jù)的源頭，語(yǔ)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(yǔ)法詞典；語(yǔ)音識(shí)別離線引擎是語(yǔ)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(yǔ)法網(wǎng)絡(luò)，完成非特定人連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別功能，同時(shí)具備語(yǔ)音數(shù)據(jù)前、后端點(diǎn)檢測(cè)、聲音除噪處理、識(shí)別門(mén)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(yǔ)音控制接口，支持在不同采樣要求和采樣環(huán)境中，對(duì)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(yǔ)音數(shù)據(jù)的采集、識(shí)別和語(yǔ)義的解析等功能都...

Sequence-to-Sequence方法原來(lái)主要應(yīng)用于機(jī)器翻譯領(lǐng)域。2017年，Google將其應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域，取得了非常好的效果，將詞錯(cuò)誤率降低至。Google提出新系統(tǒng)的框架由三個(gè)部分組成：Encoder編碼器組件，它和標(biāo)準(zhǔn)的聲學(xué)模型相似，輸入的是語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)頻特征；經(jīng)過(guò)一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，映射成高級(jí)特征henc，然后傳遞給Attention組件，其使用henc特征學(xué)習(xí)輸入x和預(yù)測(cè)子單元之間的對(duì)齊方式，子單元可以是一個(gè)音素或一個(gè)字。**后，attention模塊的輸出傳遞給Decoder，生成一系列假設(shè)詞的概率分布，類似于傳統(tǒng)的語(yǔ)言模型。端到端技術(shù)的突破，不再需要HMM來(lái)描述音...

在識(shí)別時(shí)可以將待識(shí)別的語(yǔ)音的特征參數(shù)與聲學(xué)模型進(jìn)行匹配，得到識(shí)別結(jié)果。目前的主流語(yǔ)音識(shí)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(yǔ)言模型訓(xùn)練語(yǔ)言模型是用來(lái)計(jì)算一個(gè)句子出現(xiàn)概率的模型，簡(jiǎn)單地說(shuō)，就是計(jì)算一個(gè)句子在語(yǔ)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(yǔ)。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(cè)下一個(gè)即將出現(xiàn)的詞語(yǔ)。它定義了哪些詞能跟在上一個(gè)已經(jīng)識(shí)別的詞的后面（匹配是一個(gè)順序的處理過(guò)程），這樣就可以為匹配過(guò)程排除一些不可能的單詞。語(yǔ)言建模能夠有效的結(jié)合漢語(yǔ)語(yǔ)法和語(yǔ)義的知識(shí)，描述詞之間的內(nèi)在關(guān)系，從而提...

應(yīng)用背景隨著信息時(shí)代的到來(lái)，語(yǔ)音技術(shù)、無(wú)紙化技術(shù)發(fā)展迅速，但是基于會(huì)議辦公的應(yīng)用場(chǎng)景，大部分企業(yè)以上技術(shù)應(yīng)用都不夠廣，會(huì)議辦公仍存在會(huì)議記錄強(qiáng)度高、出稿準(zhǔn)確率低，會(huì)議工作人員壓力大等問(wèn)題。為解決上述問(wèn)題，智能語(yǔ)音識(shí)別編譯管理系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。智能語(yǔ)音識(shí)別編譯管理系統(tǒng)的主要功能是會(huì)議交流場(chǎng)景下語(yǔ)音實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)文字，解決了人工記錄會(huì)議記要易造成信息偏差、整理工作量大、重要會(huì)議信息得不到體系化管控、會(huì)議發(fā)言內(nèi)容共享不全等問(wèn)題，提升語(yǔ)音技術(shù)在會(huì)議中的應(yīng)用水平，切實(shí)提升會(huì)議的工作效率。實(shí)現(xiàn)功能智能語(yǔ)音識(shí)別編譯管理系統(tǒng)對(duì)會(huì)議信息進(jìn)行管理，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)（歷史）會(huì)議語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)和在線編輯；實(shí)現(xiàn)角色分離、自動(dòng)分段、關(guān)鍵詞...

發(fā)音和單詞選擇可能會(huì)因地理位置和口音等因素而不同。哦，別忘了語(yǔ)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(yǔ)音樣本越多，它在識(shí)別和分類新語(yǔ)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(shí)別聲音。通過(guò)專門(mén)的微調(diào)和維護(hù)，自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)將在使用過(guò)程中得到改進(jìn)。因此，從基本的角度來(lái)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(chǔ)庫(kù)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(jiǎn)單。這反過(guò)來(lái)又增加了技術(shù)發(fā)展的速度，那么，接下來(lái)簡(jiǎn)單了解一下，未來(lái)自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別能在哪些方面大...

直接調(diào)用即可開(kāi)啟語(yǔ)音識(shí)別功能。RunASR函數(shù)代碼如下：用戶說(shuō)完話后，LD3320通過(guò)打分的方式，將關(guān)鍵詞列表中特征**相似的一個(gè)作為輸出。然后LD3320會(huì)產(chǎn)生一個(gè)中斷信號(hào)，此時(shí)MCU跳入中斷函數(shù)讀取C5寄存器的值，該值即為識(shí)別結(jié)果，得到結(jié)果后，用戶可以根據(jù)數(shù)值來(lái)實(shí)現(xiàn)一些功能，比如讀取到1，說(shuō)明是“播放音樂(lè)”，那么可以調(diào)用前面的PlaySound函數(shù)來(lái)播放音樂(lè)。語(yǔ)音識(shí)別控制的關(guān)鍵點(diǎn)在于語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率。表1給出了測(cè)試結(jié)果，當(dāng)然也可以在識(shí)別列表中加入更多的關(guān)鍵詞來(lái)做測(cè)試。通過(guò)測(cè)試結(jié)果可以看出，LD3320的識(shí)別率在95％上，能夠滿足用戶需求。4結(jié)語(yǔ)本文討論了基于AVR單片機(jī)的語(yǔ)音識(shí)別系...

因此一定是兩者融合才有可能更好地解決噪聲下的語(yǔ)音識(shí)別問(wèn)題。（3）上述兩個(gè)問(wèn)題的共性是目前的深度學(xué)習(xí)用到了語(yǔ)音信號(hào)各個(gè)頻帶的能量信息，而忽略了語(yǔ)音信號(hào)的相位信息，尤其是對(duì)于多通道而言，如何讓深度學(xué)習(xí)更好的利用相位信息可能是未來(lái)的一個(gè)方向。（4）另外，在較少數(shù)據(jù)量的情況下，如何通過(guò)遷移學(xué)習(xí)得到一個(gè)好的聲學(xué)模型也是研究的熱點(diǎn)方向。例如方言識(shí)別，若有一個(gè)比較好的普通話聲學(xué)模型，如何利用少量的方言數(shù)據(jù)得到一個(gè)好的方言聲學(xué)模型，如果做到這點(diǎn)將極大擴(kuò)展語(yǔ)音識(shí)別的應(yīng)用范疇。這方面已經(jīng)取得了一些進(jìn)展，但更多的是一些訓(xùn)練技巧，距離目標(biāo)還有一定差距。（5）語(yǔ)音識(shí)別的目的是讓機(jī)器可以理解人類，因此轉(zhuǎn)換成文字并...

傳統(tǒng)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的發(fā)音詞典、聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型三大組件被融合為一個(gè)E2E模型，直接實(shí)現(xiàn)輸入語(yǔ)音到輸出文本的轉(zhuǎn)換，得到終的識(shí)別結(jié)果。E2E模型06語(yǔ)音識(shí)別開(kāi)源工具HTK(HMMToolkit)是一個(gè)專門(mén)用于建立和處理HMM的實(shí)驗(yàn)工具包，由劍橋大學(xué)的SteveYoung等人開(kāi)發(fā)，非常適合GMM-HMM系統(tǒng)的搭建。Kaldi是一個(gè)開(kāi)源的語(yǔ)音識(shí)別工具箱，它是基于C++編寫(xiě)的，可以在Windows和UNIX平臺(tái)上編譯，主要由DanielPovey博士在維護(hù)。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(zhuǎn)換器(FST)進(jìn)行訓(xùn)練和解碼...

因此一定是兩者融合才有可能更好地解決噪聲下的語(yǔ)音識(shí)別問(wèn)題。（3）上述兩個(gè)問(wèn)題的共性是目前的深度學(xué)習(xí)用到了語(yǔ)音信號(hào)各個(gè)頻帶的能量信息，而忽略了語(yǔ)音信號(hào)的相位信息，尤其是對(duì)于多通道而言，如何讓深度學(xué)習(xí)更好的利用相位信息可能是未來(lái)的一個(gè)方向。（4）另外，在較少數(shù)據(jù)量的情況下，如何通過(guò)遷移學(xué)習(xí)得到一個(gè)好的聲學(xué)模型也是研究的熱點(diǎn)方向。例如方言識(shí)別，若有一個(gè)比較好的普通話聲學(xué)模型，如何利用少量的方言數(shù)據(jù)得到一個(gè)好的方言聲學(xué)模型，如果做到這點(diǎn)將極大擴(kuò)展語(yǔ)音識(shí)別的應(yīng)用范疇。這方面已經(jīng)取得了一些進(jìn)展，但更多的是一些訓(xùn)練技巧，距離目標(biāo)還有一定差距。（5）語(yǔ)音識(shí)別的目的是讓機(jī)器可以理解人類，因此轉(zhuǎn)換成文字并...

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(diǎn)是逐步曝光的Echo銷量，近千萬(wàn)的美國(guó)銷量讓整個(gè)世界震驚。這是智能設(shè)備從未達(dá)到過(guò)的高點(diǎn)，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(wàn)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(guó)內(nèi)各大巨頭幾乎是同時(shí)轉(zhuǎn)度，積極打造自己的智能音箱。未來(lái)，回看整個(gè)發(fā)展歷程，是一個(gè)明確的分界點(diǎn)。在此之前，全行業(yè)是突飛猛進(jìn)，之后則開(kāi)始進(jìn)入對(duì)細(xì)節(jié)領(lǐng)域滲透和打磨的階段，人們關(guān)注的焦點(diǎn)也不再是單純的技術(shù)指標(biāo)，而是回歸到體驗(yàn)，回歸到一種“新的交互方式到底能給我們帶來(lái)什么價(jià)...

實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別就是對(duì)音頻流進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別，邊說(shuō)邊出結(jié)果，語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率和響應(yīng)速度均達(dá)到業(yè)內(nèi)先進(jìn)水平。實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別基于DeepPeak2的端到端建模，將音頻流實(shí)時(shí)識(shí)別為文字，并返回每句話的開(kāi)始和結(jié)束時(shí)間，適用于長(zhǎng)句語(yǔ)音輸入、音視頻字幕、會(huì)議等場(chǎng)景。實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別功能優(yōu)勢(shì)有哪些？1、識(shí)別效果好基于DeepPeak2端到端建模，多采樣率多場(chǎng)景聲學(xué)建模，近場(chǎng)中文普通話識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)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(jí)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)...

已有20年歷史了，在Github和SourceForge上都已經(jīng)開(kāi)源了，而且兩個(gè)平臺(tái)上都有較高的活躍度。（2）Kaldi從2009年的研討會(huì)起就有它的學(xué)術(shù)根基了，現(xiàn)在已經(jīng)在GitHub上開(kāi)源，開(kāi)發(fā)活躍度較高。（3）HTK始于劍橋大學(xué)，已經(jīng)商用較長(zhǎng)時(shí)間，但是現(xiàn)在版權(quán)已經(jīng)不再開(kāi)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(gè)主版本發(fā)布于2016年9月，主要支持的是日語(yǔ)。（5）ISIP是新型的開(kāi)源語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，源于密西西比州立大學(xué)。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(gè)項(xiàng)目已經(jīng)不復(fù)存在。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)研究難點(diǎn)目前，語(yǔ)音識(shí)別研...

純粹從語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言理解的技術(shù)乃至功能的視角看這款產(chǎn)品，相對(duì)于等并未有什么本質(zhì)性改變，變化只是把近場(chǎng)語(yǔ)音交互變成了遠(yuǎn)場(chǎng)語(yǔ)音交互。正式面世于銷量已經(jīng)超過(guò)千萬(wàn)，同時(shí)在扮演類似角色的漸成生態(tài)，其后臺(tái)的第三方技能已經(jīng)突破10000項(xiàng)。借助落地時(shí)從近場(chǎng)到遠(yuǎn)場(chǎng)的突破，亞馬遜一舉從這個(gè)賽道的落后者變?yōu)樾袠I(yè)。但自從遠(yuǎn)場(chǎng)語(yǔ)音技術(shù)規(guī)模落地以后，語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)開(kāi)始從研發(fā)轉(zhuǎn)為應(yīng)用。研發(fā)比的是標(biāo)準(zhǔn)環(huán)境下純粹的算法誰(shuí)更有優(yōu)勢(shì)，而應(yīng)用比較的是在真實(shí)場(chǎng)景下誰(shuí)的技術(shù)更能產(chǎn)生優(yōu)異的用戶體驗(yàn)，而一旦比拼真實(shí)場(chǎng)景下的體驗(yàn)，語(yǔ)音識(shí)別便失去存在的價(jià)值，更多作為產(chǎn)品體驗(yàn)的一個(gè)環(huán)節(jié)而存在。語(yǔ)音識(shí)別似乎進(jìn)入了一個(gè)相...

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，智能語(yǔ)音技術(shù)已經(jīng)融入了人們的生活當(dāng)中，給人們的生活帶來(lái)了巨大的方便，其中很多智能家居都會(huì)使用離線語(yǔ)音識(shí)別模塊，這種技術(shù)的科技含量非常高，而且它的使用性能也非常好，通過(guò)離線語(yǔ)音技術(shù)的控制，人們不需要有任何的網(wǎng)絡(luò)限制，就可以對(duì)智能家居進(jìn)行智能化操控。人們之所以如此的重視智能家居技術(shù)，是因?yàn)槿藗兩町?dāng)中需要智能化來(lái)提高生活效率，提高人們的生活質(zhì)量，所以物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展以離線語(yǔ)音識(shí)別模塊為主的技術(shù)突飛猛進(jìn)，并且已經(jīng)應(yīng)用到了各個(gè)領(lǐng)域當(dāng)中，在智能化家居當(dāng)中，智能語(yǔ)音電視，智能冰箱，以及智能照明系統(tǒng)，全部都已經(jīng)應(yīng)用了離線語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)。離線語(yǔ)音識(shí)別模塊而且這項(xiàng)技術(shù)的實(shí)用性非常強(qiáng)，隨著...

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

直接調(diào)用即可開(kāi)啟語(yǔ)音識(shí)別功能。RunASR函數(shù)代碼如下：用戶說(shuō)完話后，LD3320通過(guò)打分的方式，將關(guān)鍵詞列表中特征**相似的一個(gè)作為輸出。然后LD3320會(huì)產(chǎn)生一個(gè)中斷信號(hào)，此時(shí)MCU跳入中斷函數(shù)讀取C5寄存器的值，該值即為識(shí)別結(jié)果，得到結(jié)果后，用戶可以根據(jù)數(shù)值來(lái)實(shí)現(xiàn)一些功能，比如讀取到1，說(shuō)明是“播放音樂(lè)”，那么可以調(diào)用前面的PlaySound函數(shù)來(lái)播放音樂(lè)。語(yǔ)音識(shí)別控制的關(guān)鍵點(diǎn)在于語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率。表1給出了測(cè)試結(jié)果，當(dāng)然也可以在識(shí)別列表中加入更多的關(guān)鍵詞來(lái)做測(cè)試。通過(guò)測(cè)試結(jié)果可以看出，LD3320的識(shí)別率在95％上，能夠滿足用戶需求。4結(jié)語(yǔ)本文討論了基于AVR單片機(jī)的語(yǔ)音識(shí)別系...

LSTM通過(guò)輸入門(mén)、輸出門(mén)和遺忘門(mén)可以更好的控制信息的流動(dòng)和傳遞，具有長(zhǎng)短時(shí)記憶能力。雖然LSTM的計(jì)算復(fù)雜度會(huì)比DNN增加，但其整體性能比DNN有相對(duì)20%左右穩(wěn)定提升。BLSTM是在LSTM基礎(chǔ)上做的進(jìn)一步改進(jìn)，考慮語(yǔ)音信號(hào)的歷史信息對(duì)當(dāng)前幀的影響，還要考慮未來(lái)信息對(duì)當(dāng)前幀的影響，因此其網(wǎng)絡(luò)中沿時(shí)間軸存在正向和反向兩個(gè)信息傳遞過(guò)程，這樣該模型可以更充分考慮上下文對(duì)于當(dāng)前語(yǔ)音幀的影響，能夠極大提高語(yǔ)音狀態(tài)分類的準(zhǔn)確率。BLSTM考慮未來(lái)信息的代價(jià)是需要進(jìn)行句子級(jí)更新，模型訓(xùn)練的收斂速度比較慢，同時(shí)也會(huì)帶來(lái)解碼的延遲，對(duì)于這些問(wèn)題，業(yè)屆都進(jìn)行了工程優(yōu)化與改進(jìn)，即使現(xiàn)在仍然有很多大公司使...

英國(guó)倫敦大學(xué)的科學(xué)家Fry和Denes等人di一次利用統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理構(gòu)建出了一個(gè)可以識(shí)別出4個(gè)元音和9個(gè)輔音的音素識(shí)別器。在同一年，美國(guó)麻省理工學(xué)院林肯實(shí)驗(yàn)室的研究人員則shou次實(shí)現(xiàn)了可以針對(duì)非特定人的可識(shí)別10個(gè)元音音素的識(shí)別器。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展歷史，主要包括模板匹配、統(tǒng)計(jì)模型和深度學(xué)習(xí)三個(gè)階段。di一階段：模板匹配(DTW)20世紀(jì)60年代，一些重要的語(yǔ)音識(shí)別的經(jīng)典理論先后被提出和發(fā)表出來(lái)。1964年，Martin為了解決語(yǔ)音時(shí)長(zhǎng)不一致的問(wèn)題，提出了一種時(shí)間歸一化的方法，該方法可以可靠地檢測(cè)出語(yǔ)音的端點(diǎn)，這可以有效地降低語(yǔ)音時(shí)長(zhǎng)對(duì)識(shí)別結(jié)果的影響，使語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果的可變性減小了。19...

將匹配度高的識(shí)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(jī)交互體驗(yàn)，但多數(shù)都是基于在線引擎實(shí)現(xiàn)。本文針對(duì)離線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，結(jié)合特定領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用場(chǎng)景，提出了一套實(shí)用性強(qiáng)，成本較低的語(yǔ)音識(shí)別解決方案，實(shí)現(xiàn)非特定人連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別功能。第二章本文從方案的主要功能模塊入手，對(duì)涉及到的關(guān)鍵要素進(jìn)行詳細(xì)的分析描述，同時(shí)對(duì)實(shí)現(xiàn)過(guò)程中的關(guān)鍵事項(xiàng)進(jìn)行具體分析，并提出應(yīng)對(duì)措施。第三章根據(jù)方案設(shè)計(jì)語(yǔ)音撥號(hào)軟件，并對(duì)語(yǔ)音撥號(hào)軟件的功能進(jìn)行科學(xué)的測(cè)試驗(yàn)證。1低成本的語(yǔ)音識(shí)別解決方案（1）主要功能劃分在特定領(lǐng)域內(nèi)的語(yǔ)音識(shí)別，主要以命令發(fā)布為主，以快捷實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互為目的。比如在電話通信領(lǐng)...

在人與機(jī)器設(shè)備交互中，言語(yǔ)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(lái)越多的人們也期望設(shè)備能夠具備與人進(jìn)行言語(yǔ)溝通的能力，因此語(yǔ)音識(shí)別這一技術(shù)也越來(lái)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(yǔ)音識(shí)別技術(shù)中，使得語(yǔ)音識(shí)別的性能得到了很大的提升，也使得語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的普及成為了現(xiàn)實(shí)，深圳魚(yú)亮科技專業(yè)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)提供商，提供：語(yǔ)音喚醒，語(yǔ)音識(shí)別，文字翻譯，AI智能會(huì)議，信號(hào)處理，降噪等語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)。隨著人工智能的火熱，現(xiàn)階段越來(lái)越多的產(chǎn)品都想要加入語(yǔ)音功能。深圳未來(lái)語(yǔ)音識(shí)別介紹 使用語(yǔ)音識(shí)別功能之前，先按照說(shuō)明書(shū)安裝百度語(yǔ)音輸入軟件。在瀏覽器中輸入VOICEM380底部的軟件下載鏈接，...

特別是在Encoder層，將傳統(tǒng)的RNN完全用Attention替代，從而在機(jī)器翻譯任務(wù)上取得了更優(yōu)的結(jié)果，引起了極大關(guān)注。隨后，研究人員把Transformer應(yīng)用到端到端語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中，也取得了非常明顯的改進(jìn)效果。另外，生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GenerativeAdversarialNetwork，GAN)是近年來(lái)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方面具前景的一種新穎的深度學(xué)習(xí)模型，"GenerativeAdversarialNets"，文中提出了一個(gè)通過(guò)對(duì)抗過(guò)程估計(jì)生成模型框架的全新方法。通過(guò)對(duì)抗學(xué)習(xí)，GAN可用于提升語(yǔ)音識(shí)別的噪聲魯棒性。GAN網(wǎng)絡(luò)在無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方面展現(xiàn)出了較大的研究潛質(zhì)和較好的應(yīng)用前景。從一...

CNN本質(zhì)上也可以看作是從語(yǔ)音信號(hào)中不斷抽取特征的一個(gè)過(guò)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(duì)于建模能力來(lái)說(shuō)，DNN適合特征映射到空間，LSTM具有長(zhǎng)短時(shí)記憶能力，CNN擅長(zhǎng)減少語(yǔ)音信號(hào)的多樣性，因此一個(gè)好的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)是這些網(wǎng)絡(luò)的組合。端到端時(shí)代語(yǔ)音識(shí)別的端到端方法主要是代價(jià)函數(shù)發(fā)生了變化，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)并沒(méi)有太大變化?？傮w來(lái)說(shuō)，端到端技術(shù)解決了輸入序列的長(zhǎng)度遠(yuǎn)大于輸出序列長(zhǎng)度的問(wèn)題。端到端技術(shù)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(yǔ)音識(shí)別DNN-HMM架構(gòu)里的聲學(xué)模型，每一幀輸入都...

即在解碼端通過(guò)搜索技術(shù)尋找優(yōu)詞串的方法。連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別中的搜索，就是尋找一個(gè)詞模型序列以描述輸入語(yǔ)音信號(hào)，從而得到詞解碼序列。搜索所依據(jù)的是對(duì)公式中的聲學(xué)模型打分和語(yǔ)言模型打分。在實(shí)際使用中，往往要依據(jù)經(jīng)驗(yàn)給語(yǔ)言模型加上一個(gè)高權(quán)重，并設(shè)置一個(gè)長(zhǎng)詞懲罰分?jǐn)?shù)。語(yǔ)音識(shí)別本質(zhì)上是一種模式識(shí)別的過(guò)程，未知語(yǔ)音的模式與已知語(yǔ)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(shí)別結(jié)果。當(dāng)今語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的主流算法，主要有基于動(dòng)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(lái)基于深度學(xué)習(xí)和支持向量機(jī)等語(yǔ)音識(shí)別方法。站在巨人的肩膀上：開(kāi)源...

實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別就是對(duì)音頻流進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別，邊說(shuō)邊出結(jié)果，語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率和響應(yīng)速度均達(dá)到業(yè)內(nèi)先進(jìn)水平。實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別基于DeepPeak2的端到端建模，將音頻流實(shí)時(shí)識(shí)別為文字，并返回每句話的開(kāi)始和結(jié)束時(shí)間，適用于長(zhǎng)句語(yǔ)音輸入、音視頻字幕、會(huì)議等場(chǎng)景。實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別功能優(yōu)勢(shì)有哪些？1、識(shí)別效果好基于DeepPeak2端到端建模，多采樣率多場(chǎng)景聲學(xué)建模，近場(chǎng)中文普通話識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)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(jí)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)...

即識(shí)別準(zhǔn)確率為，相較于2013年的準(zhǔn)確率提升了接近20個(gè)百分點(diǎn)。這種水平的準(zhǔn)確率已經(jīng)接近正常人類。2016年10月18日，微軟語(yǔ)音團(tuán)隊(duì)在Switchboard語(yǔ)音識(shí)別測(cè)試中打破了自己的好成績(jī)，將詞錯(cuò)誤率降低至。次年，微軟語(yǔ)音團(tuán)隊(duì)研究人員通過(guò)改進(jìn)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲學(xué)模型和語(yǔ)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(yǔ)音建模的效果。2017年8月20日，微軟語(yǔ)音團(tuán)隊(duì)再次將這一紀(jì)錄刷新，...

聲音的感知qi官正常人耳能感知的頻率范圍為20Hz~20kHz，強(qiáng)度范圍為0dB~120dB。人耳對(duì)不同頻率的感知程度是不同的。音調(diào)是人耳對(duì)不同頻率聲音的一種主觀感覺(jué)，單位為mel。mel頻率與在1kHz以下的頻率近似成線性正比關(guān)系，與1kHz以上的頻率成對(duì)數(shù)正比關(guān)系。02語(yǔ)音識(shí)別過(guò)程人耳接收到聲音后，經(jīng)過(guò)神經(jīng)傳導(dǎo)到大腦分析，判斷聲音類型，并進(jìn)一步分辨可能的發(fā)音內(nèi)容。人的大腦從嬰兒出生開(kāi)始，就不斷在學(xué)習(xí)外界的聲音，經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的潛移默化，終才聽(tīng)懂人類的語(yǔ)言。機(jī)器跟人一樣，也需要學(xué)習(xí)語(yǔ)言的共性和發(fā)音的規(guī)律，才能進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別。音素(phone)是構(gòu)成語(yǔ)音的*小單位。英語(yǔ)中有48個(gè)音素(2...

亞馬遜的Echo音箱剛開(kāi)始推出的兩三年，國(guó)內(nèi)的智能音箱市場(chǎng)還不溫不火，不為消費(fèi)者所接受，因此銷量非常有限。但自2017年以來(lái)，智能家居逐漸普及，音箱市場(chǎng)開(kāi)始火熱，為搶占語(yǔ)音入口，阿里巴巴、百度、小米、華為等大公司紛紛推出了各自的智能音箱。據(jù)Canalys報(bào)告，2019年第1季度中國(guó)市場(chǎng)智能音箱出貨量全球占比51%，超過(guò)美國(guó)，成為全球*大的智能音箱市場(chǎng)。據(jù)奧維云網(wǎng)(AVC)數(shù)據(jù)顯示，2019年上半年中國(guó)智能音箱市場(chǎng)銷量為1556萬(wàn)臺(tái)，同比增長(zhǎng)233%。隨著語(yǔ)音市場(chǎng)的擴(kuò)大，國(guó)內(nèi)涌現(xiàn)出一批具有強(qiáng)大競(jìng)爭(zhēng)力的語(yǔ)音公司和研究團(tuán)隊(duì)，包括云知聲、思必馳、出門(mén)問(wèn)問(wèn)、聲智科技、北科瑞聲、天聰智能等。他...

在人與機(jī)器設(shè)備交互中，言語(yǔ)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(lái)越多的人們也期望設(shè)備能夠具備與人進(jìn)行言語(yǔ)溝通的能力，因此語(yǔ)音識(shí)別這一技術(shù)也越來(lái)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(yǔ)音識(shí)別技術(shù)中，使得語(yǔ)音識(shí)別的性能得到了很大的提升，也使得語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的普及成為了現(xiàn)實(shí)，深圳魚(yú)亮科技專業(yè)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)提供商，提供：語(yǔ)音喚醒，語(yǔ)音識(shí)別，文字翻譯，AI智能會(huì)議，信號(hào)處理，降噪等語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)。技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)在口音、方言、噪聲等場(chǎng)景下的語(yǔ)音識(shí)別也達(dá)到了可用狀態(tài)。湖北語(yǔ)音識(shí)別云 用來(lái)描述雙重隨機(jī)過(guò)程。HMM有算法成熟、效率高、易于訓(xùn)練等優(yōu)點(diǎn)，被***應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別、手寫(xiě)字識(shí)別和天氣預(yù)...