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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)展已經(jīng)有70多年，但從技術方向上可以大體分為三個階段。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，語音識別準率得到了提升；2015...

feed-forwardsequentialmemorynetwork，F(xiàn)SMN)，在DNN的隱層旁增加了一個“記憶模塊”，這個記憶模塊用來存儲對判斷當前語音幀有用的語音信號的歷史信息和未來信息，并且只需等待有限長度的未來語音幀。隨后，科大訊飛進一步提出了深度全序列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(DFCNN)。2018年，阿里巴巴改良并開源了語音識別模型DFSMN(DeepFSMN)。2018年，中科院自動化所率先把Transformer應用到語音識別任務，并進一步拓展到中文語音識別。不管是在研究成果還是在產(chǎn)品性能體驗上，國內(nèi)的語音行業(yè)整體水平已經(jīng)達到甚至超越了國際水平。2016年10月，時任百度首席科...

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...

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...

人們在使用梅爾倒譜系數(shù)及感知線性預測系數(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...

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描述的是語...

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相對成熟的時期，主流的GMM-HMM框架得到了更廣的應用，在領域中的地位越發(fā)穩(wěn)固。聲學模型的說話人自適應(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、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(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...

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，其有三個關鍵節(jié)點，兩個和技術有關，一個和應用有關。，開發(fā)了個基于模型的語音識別系統(tǒng)，當時實現(xiàn)這一系統(tǒng)。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，都曾經(jīng)推出和語音識別相關的軟件，但終并未取得成功。第二個關鍵節(jié)點是深度學習被系統(tǒng)應用到語音識別領域中。這導致識別的精度再次大幅提升，終突破90%，并且在標準環(huán)境下逼近98%。有意思的是，盡管技術取得了突破，也涌現(xiàn)出了一些與此相關的產(chǎn)品，但與其...

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...

第三個關鍵點正是AmazonEcho的出現(xiàn)，純粹從語音識別和自然語言理解的技術乃至功能的視角看這款產(chǎn)品，相對于Siri等并未有什么本質(zhì)性改變，變化只是把近場語音交互變成了遠場語音交互。Echo正式面世于2015年6月，到2017年銷量已經(jīng)超過千萬，同時在Echo上扮演類似Siri角色的Alexa漸成生態(tài)，其后臺的第三方技能已經(jīng)突破10000項。借助落地時從近場到遠場的突破，亞馬遜一舉從這個賽道的落后者變?yōu)樾袠I(yè)者。但自從遠場語音技術規(guī)模落地以后，語音識別領域的產(chǎn)業(yè)競爭已經(jīng)開始從研發(fā)轉(zhuǎn)為應用。研發(fā)比的是標準環(huán)境下純粹的算法誰更有優(yōu)勢，而應用比較的是在真實場景下誰的技術更能產(chǎn)生優(yōu)異的用戶體驗...

ASR）原理語音識別技術是讓機器通過識別把語音信號轉(zhuǎn)變?yōu)槲谋?，進而通過理解轉(zhuǎn)變?yōu)橹噶畹募夹g。目的就是給機器賦予人的聽覺特性，聽懂人說什么，并作出相應的行為。語音識別系統(tǒng)通常由聲學識別模型和語言理解模型兩部分組成，分別對應語音到音節(jié)和音節(jié)到字的計算。一個連續(xù)語音識別系統(tǒng)大致包含了四個主要部分：特征提取、聲學模型、語言模型和解碼器等。（1）語音輸入的預處理模塊對輸入的原始語音信號進行處理，濾除掉其中的不重要信息以及背景噪聲，并進行語音信號的端點檢測（也就是找出語音信號的始末）、語音分幀（可以近似理解為，一段語音就像是一段視頻，由許多幀的有序畫面構成，可以將語音信號切割為單個的“畫面”進行分...

語音識別技術飛速發(fā)展，又取得了幾個突破性的進展。1970年，來自前蘇聯(lián)的Velichko和Zagoruyko將模式識別的概念引入語音識別中。同年，Itakura提出了線性預測編碼(LinearPredictiveCoding，LPC)技術，并將該技術應用于語音識別。1978年，日本人Sakoe和Chiba在前蘇聯(lián)科學家Vintsyuk的工作基礎上，成功地使用動態(tài)規(guī)劃算法將兩段不同長度的語音在時間軸上進行了對齊，這就是我們現(xiàn)在經(jīng)常提到的動態(tài)時間規(guī)整(DynamicTimeWarping，DTW)。該算法把時間規(guī)整和距離的計算有機地結合起來，解決了不同時長語音的匹配問題。在一些要求資源占用...

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描述的是語...

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...

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...

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口之...

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(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、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)...

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(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？...

使處理后的信號更完全地反映語音的本質(zhì)特征提取。智能語音系統(tǒng)的未來實現(xiàn)人機之間的自由語音交互將成為未來AI的發(fā)展趨勢，新技術投入市場會帶來一些熱情，但有一定的改善空間。首先，智能語音市場需要對特定人群適當?shù)馗淖兲囟ǖ膱鼍啊，F(xiàn)在人機交互在實時性、正確性等方面也需要提高。其次，語音輸入的內(nèi)容與各種專業(yè)知識相關，智能語音系統(tǒng)在理解人類語言的表面意義的基礎上，認識到更深的意義，因此智能語音系統(tǒng)的知識圖譜也是一大挑戰(zhàn)，對輸入輸出、編譯代碼提出了很高的要求，語音識別技術利用高速發(fā)展的信息網(wǎng)，可以實現(xiàn)計算機全球網(wǎng)絡和信息資源的共享，因此應用的系統(tǒng)有語音輸入和控制系統(tǒng)、電銷機器人、智能手機查詢系統(tǒng)、智能...

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...

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(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？...

然后在Reg_RW．c文件中找到HARD_PARA_PORT對應條件宏的代碼段，保留AVR的SPI接口代碼。3．2應用程序?qū)崿F(xiàn)在代碼中預先設定幾個單詞：“你好”，“播放音樂”，“打開”。當用戶說“播放音樂”時，MCU控制LD3320播放一段音樂，如果是其他詞語，則在串口中打印識別結果，然后再次轉(zhuǎn)換到語音識別狀態(tài)。3．2．1MP3播放代碼LD3320支持MP3數(shù)據(jù)播放，播放聲音的操作順序為：通用初始化→MP3播放用初始化→調(diào)節(jié)播放音量→開始播放。將MP3數(shù)據(jù)順序放入數(shù)據(jù)寄存器，芯片播放完一定數(shù)量的數(shù)據(jù)時會發(fā)出中斷請求，在中斷函數(shù)中連續(xù)送入聲音數(shù)據(jù)，直到聲音數(shù)據(jù)結束。MP3播放函數(shù)實現(xiàn)代碼...

我們來看一個簡單的例子，假設詞典包含：jin1tian1語音識別過程則"jin天"的詞HMM由"j"、"in1"、"t"和"ian1"四個音素HMM串接而成，形成一個完整的模型以進行解碼識別。這個解碼過程可以找出每個音素的邊界信息，即每個音素(包括狀態(tài))對應哪些觀察值(特征向量)，均可以匹配出來。音素狀態(tài)與觀察值之間的匹配關系用概率值衡量，可以用高斯分布或DNN來描述。從句子到狀態(tài)序列的分解過程語音識別任務有簡單的孤立詞識別，也有復雜的連續(xù)語音識別，工業(yè)應用普遍要求大詞匯量連續(xù)語音識別(LVCSR)。主流的語音識別系統(tǒng)框架。對輸入的語音提取聲學特征后，得到一序列的觀察值向量，再將它們送...

比如兼容性方面新興公司做的會更加徹底，這種兼容性對于一套產(chǎn)品同時覆蓋國內(nèi)國外市場是相當有利的。類比過去的Android，語音交互的平臺提供商們其實面臨更大的挑戰(zhàn)，發(fā)展過程可能會更加的曲折。過去經(jīng)常被提到的操作系統(tǒng)的概念在智能語音交互背景下事實上正被賦予新的內(nèi)涵，它日益被分成兩個不同但必須緊密結合的部分。過去的Linux以及各種變種承擔的是功能型操作系統(tǒng)的角色，而以Alexa為的新型系統(tǒng)則承擔的則是智能型系統(tǒng)的角色。前者完成完整的硬件和資源的抽象和管理，后者則讓這些硬件以及資源得到具體的應用，兩者相結合才能輸出終用戶可感知的體驗。功能型操作系統(tǒng)和智能型操作系統(tǒng)注定是一種一對多的關系，...

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)...

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，使得構建通用的大規(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雜的事務，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...

自2015年以來，谷歌、亞馬遜、百度等公司陸續(xù)開始了對CTC模型的研發(fā)和使用，并且都獲得了不錯的性能提升。2014年，基于Attention(注意力機制)的端到端技術在機器翻譯領域中得到了廣的應用并取得了較好的實驗結果，之后很快被大規(guī)模商用。于是，JanChorowski在2015年將Attention的應用擴展到了語音識別領域，結果大放異彩。在近的兩年里，有一種稱為Seq2Seq(SequencetoSequence)的基于Attention的語音識別模型在學術界引起了極大的關注，相關的研究取得了較大的進展。在加拿大召開的國際智能語音領域的會議ICASSP2018上，谷歌公司發(fā)表的研...

包括語法詞典的構建、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...

2）初始化離線引擎：初始化訊飛離線語音庫，根據(jù)本地生成的語法文檔，構建語法網(wǎng)絡，輸入語音識別器中；（3）初始化聲音驅(qū)動：根據(jù)離線引擎的要求，初始化ALSA庫；（4）啟動數(shù)據(jù)采集：如果有用戶有語音識別請求，語音控制模塊啟動實時語音采集程序；（5）靜音切除：在語音數(shù)據(jù)的前端，可能存在部分靜音數(shù)據(jù)，ALSA庫開啟靜音檢測功能，將靜音數(shù)據(jù)切除后傳送至語音識別引擎；（6）語音識別狀態(tài)檢測：語音控制模塊定時檢測引擎系統(tǒng)的語音識別狀態(tài)，當離線引擎有結果輸出時，提取語音識別結果；（7）結束語音采集：語音控制模塊通知ALSA，終止實時語音數(shù)據(jù)的采集；（8）語義解析：語音控制模塊根據(jù)語音識別的結果，完...