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DTW）技術(shù)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(jì)80年代，語音識別任務(wù)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(biāo)準(zhǔn)模板匹配的方法轉(zhuǎn)向基于統(tǒng)計模型的方法。在聲學(xué)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(yīng)用于大詞匯量連續(xù)語音識別（LargeVocabularyContinousSpeechRecognition，LVCSR）的聲學(xué)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(yīng)用于語音識別系統(tǒng)。在這一階...

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(fēng)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(jī)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(fēng)工作電路，音頻輸出只需將揚(yáng)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(dāng)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...

還可能存在語種混雜現(xiàn)象，如中英混雜(尤其是城市白領(lǐng))、普通話與方言混雜，但商業(yè)機(jī)構(gòu)在這方面的投入還不多，對于中英混雜語音一般*能識別簡單的英文詞匯(如"你家Wi-Fi密碼是多少")，因此如何有效提升多語種識別的準(zhǔn)確率，也是當(dāng)前語音識別技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)之一。語音識別建模方法語音識別建模方法主要分為模板匹配、統(tǒng)計模型和深度模型幾種類型，以下分別介紹DTW、GMM-HMM、DNN-HMM和端到端模型。往往會因為語速、語調(diào)等差異導(dǎo)致這個詞的發(fā)音特征和時間長短各不相同。這樣就造成通過采樣得到的語音數(shù)據(jù)在時間軸上無法對齊的情況。如果時間序列無法對齊，那么傳統(tǒng)的歐氏距離是無法有效地衡量出這兩個序列間真...

而解決后者則更像應(yīng)用商店的開發(fā)者。這里面蘊(yùn)含著巨大的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。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(fèi)模式會與不同。個人的計算設(shè)備（當(dāng)前主要是手機(jī)、筆記本、Pad）會根據(jù)不同場景進(jìn)一步分化。比如在車上、家里、工作場景、路上、業(yè)務(wù)辦理等會根據(jù)地點(diǎn)和業(yè)務(wù)進(jìn)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)...

智能音箱玩家們對這款產(chǎn)品的認(rèn)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(diǎn)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(shè)備從未達(dá)到過的高點(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(yīng)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(diǎn)。在此之前，全行業(yè)是突...

技術(shù)和產(chǎn)業(yè)之間形成了比較好的正向迭代效應(yīng)，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(zhǔn)確，這幫助了語音識別技術(shù)快速進(jìn)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(shù)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(kuò)展，狹義語音識別必須走向廣義語音識別，致力于讓機(jī)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(shù)、多學(xué)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(biāo)、觸摸屏和語音交互的關(guān)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...

即識別準(zhǔn)確率為，相較于2013年的準(zhǔn)確率提升了接近20個百分點(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，微軟語音團(tuán)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(tuán)隊研究人員通過改進(jìn)語音識別系統(tǒng)中基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲學(xué)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(tuán)隊再次將這一紀(jì)錄刷新，...

一直推崇的是Chain模型。該模型是一種類似于CTC的技術(shù)，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(xùn)練方法采用的是Lattice-FreeMMI訓(xùn)練。該模型結(jié)構(gòu)可以采用低幀率的方式進(jìn)行解碼，解碼幀率為傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聲學(xué)模型的三分之一，而準(zhǔn)確率相比于傳統(tǒng)模型有非常的提升。遠(yuǎn)場語音識別技術(shù)主要解決真實場景下舒適距離內(nèi)人機(jī)任務(wù)對話和服務(wù)的問題，是2015年以后開始興起的技術(shù)。由于遠(yuǎn)場語音識別解決了復(fù)雜環(huán)境下的識別問題，在智能家居、智能汽車、智能會議、智能安防等實際場景中獲得了廣泛應(yīng)用。目前國內(nèi)遠(yuǎn)場語音識別的技術(shù)框架以前...

LSTM)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(xùn)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(wù)上達(dá)到了可以滿足人們?nèi)粘Ｉ畹臉?biāo)準(zhǔn)。另外，時延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(TimeDelayNeuralNetwork，TDNN)也獲得了不錯的識別效果，它可以適應(yīng)語音的動態(tài)時域變化，能夠?qū)W習(xí)到特征之間的時序依賴。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在近十幾年中，一直保持著飛速發(fā)展的狀態(tài)...

多個渠道積累了大量的文本語料或語音語料，這為模型訓(xùn)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(xué)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(biāo)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(jī)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(jī)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(rèn)知能力進(jìn)行學(xué)習(xí)、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...

漢語的音節(jié)由聲母、韻母和音調(diào)構(gòu)成，其中音調(diào)信息包含在韻母中。所以，漢語音節(jié)結(jié)構(gòu)可以簡化為：聲母+韻母。漢語中有409個無調(diào)音節(jié)，約1300個有調(diào)音節(jié)。漢字與漢語音節(jié)并不是一一對應(yīng)的。一個漢字可以對應(yīng)多個音節(jié)，一個音節(jié)可對應(yīng)多個漢字，例如：和——héhèhuóhuòhútián——填甜語音識別過程是個復(fù)雜的過程，但其終任務(wù)歸結(jié)為，找到對應(yīng)觀察值序列O的可能的詞序列W^。按貝葉斯準(zhǔn)則轉(zhuǎn)化為：其中，P(O)與P(W)沒有關(guān)系，可認(rèn)為是常量，因此P(W|O)的*大值可轉(zhuǎn)換為P(O|W)和P(W)兩項乘積的*大值，di一項P(O|W)由聲學(xué)模型決定，第二項P(W)由語言模型決定。為了讓機(jī)...

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(gòu)建語法網(wǎng)絡(luò)，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(dāng)離線引擎有結(jié)果輸出時，提取語音識別結(jié)果；（7）結(jié)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(jié)果，完...

中國科學(xué)院聲學(xué)所成為國內(nèi)shou個開始研究計算機(jī)語音識別的機(jī)構(gòu)。受限于當(dāng)時的研究條件，我國的語音識別研究在這個階段一直進(jìn)展緩慢。放開以后，隨著計算機(jī)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(jī)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(jìn)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(xué)所、中科院自動化所、清華大學(xué)、中國科技大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、上海交通大學(xué)、西北工業(yè)大學(xué)、廈門大學(xué)等許多國內(nèi)科研機(jī)構(gòu)和高等院校投身到語音識別的相關(guān)研究當(dāng)中。大多數(shù)的研究者將研究重點(diǎn)聚焦在語音識別基礎(chǔ)理論研究和模型、算法的研究改進(jìn)上。198...

我們來看一個簡單的例子，假設(shè)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(jìn)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(yīng)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(guān)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(wù)有簡單的孤立詞識別，也有復(fù)雜的連續(xù)語音識別，工業(yè)應(yīng)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(xué)特征后，得到一序列的觀察值向量，再將它們送...

隨著語音識別技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)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(yùn)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。...

ASR）原理語音識別技術(shù)是讓機(jī)器通過識別把語音信號轉(zhuǎn)變?yōu)槲谋荆M(jìn)而通過理解轉(zhuǎn)變?yōu)橹噶畹募夹g(shù)。目的就是給機(jī)器賦予人的聽覺特性，聽懂人說什么，并作出相應(yīng)的行為。語音識別系統(tǒng)通常由聲學(xué)識別模型和語言理解模型兩部分組成，分別對應(yīng)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(xué)模型、語言模型和解碼器等。（1）語音輸入的預(yù)處理模塊對輸入的原始語音信號進(jìn)行處理，濾除掉其中的不重要信息以及背景噪聲，并進(jìn)行語音信號的端點(diǎn)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(gòu)成，可以將語音信號切割為單個的“畫面”進(jìn)行分...

即在解碼端通過搜索技術(shù)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(xué)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(quán)重，并設(shè)置一個長詞懲罰分?jǐn)?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(jìn)行比較，佳匹配的參考模式被作為識別結(jié)果。當(dāng)今語音識別技術(shù)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(xué)習(xí)和支持向量機(jī)等語音識別方法。站在巨人的肩膀上：開源...

而解決后者則更像應(yīng)用商店的開發(fā)者。這里面蘊(yùn)含著巨大的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。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(fèi)模式會與不同。個人的計算設(shè)備（當(dāng)前主要是手機(jī)、筆記本、Pad）會根據(jù)不同場景進(jìn)一步分化。比如在車上、家里、工作場景、路上、業(yè)務(wù)辦理等會根據(jù)地點(diǎn)和業(yè)務(wù)進(jìn)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)...

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(jī)器之間的交互也是相同的道理，讓機(jī)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(jìn)展。上世紀(jì)80年代以后，語音識別研究的重點(diǎn)逐漸轉(zhuǎn)向更通用的大詞匯量、非特定人的連續(xù)語...

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(diǎn)，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(hù)，自動語音識別系統(tǒng)將在使用過程中得到改進(jìn)。因此，從基本的角度來看，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)集存儲庫的數(shù)據(jù)收集服務(wù)，音頻數(shù)據(jù)的收集變得越發(fā)簡單。這反過來又增加了技術(shù)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...

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(jī)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(qiáng)，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(jìn)行詳細(xì)的分析描述，同時對實現(xiàn)過程中的關(guān)鍵事項進(jìn)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(jìn)行科學(xué)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(jī)交互為目的。比如在電話通信領(lǐng)...

Google將其應(yīng)用于語音識別領(lǐng)域，取得了非常好的效果，將詞錯誤率降低至。如下圖所示，Google提出新系統(tǒng)的框架由三個部分組成：Encoder編碼器組件，它和標(biāo)準(zhǔn)的聲學(xué)模型相似，輸入的是語音信號的時頻特征；經(jīng)過一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，映射成高級特征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)測子單元之間的對齊方式，子單元可以是一個音素或一個字。，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)的語言模型。端到端技術(shù)的突破，不再需要HMM來描述音素內(nèi)部狀態(tài)的變化，而是將語音識別的所有模塊統(tǒng)一成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，使語音識別朝...

取距離近的樣本所對應(yīng)的詞標(biāo)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(jìn)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(shù)思路開始轉(zhuǎn)向基于統(tǒng)計模型（HMM）的技術(shù)思路。HMM的理論基礎(chǔ)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(yīng)用到語音識別當(dāng)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(jìn)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...

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(diǎn)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...

智能音箱玩家們對這款產(chǎn)品的認(rèn)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(diǎn)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(shè)備從未達(dá)到過的高點(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(yīng)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(diǎn)。在此之前，全行業(yè)是突...

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(gòu)建語法網(wǎng)絡(luò)，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(dāng)離線引擎有結(jié)果輸出時，提取語音識別結(jié)果；（7）結(jié)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(jié)果，完...

LSTM)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(xùn)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(wù)上達(dá)到了可以滿足人們?nèi)粘Ｉ畹臉?biāo)準(zhǔn)。另外，時延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(TimeDelayNeuralNetwork，TDNN)也獲得了不錯的識別效果，它可以適應(yīng)語音的動態(tài)時域變化，能夠?qū)W習(xí)到特征之間的時序依賴。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在近十幾年中，一直保持著飛速發(fā)展的狀態(tài)...

取距離近的樣本所對應(yīng)的詞標(biāo)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(jìn)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(shù)思路開始轉(zhuǎn)向基于統(tǒng)計模型（HMM）的技術(shù)思路。HMM的理論基礎(chǔ)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(yīng)用到語音識別當(dāng)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(jìn)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...

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)用到端到端語音識別系統(tǒng)中，也取得了非常明顯的改進(jìn)效果。另外，生成式對抗網(wǎng)絡(luò)(GenerativeAdversarialNetwork，GAN)是近年來無監(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"，文中提出了一個通過對抗過程估計生成模型框架的全新方法。通過對抗學(xué)習(xí)，GAN可用于提升語音識別的噪聲魯棒性。GAN網(wǎng)絡(luò)在無監(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...

純粹從語音識別和自然語言理解的技術(shù)乃至功能的視角看這款產(chǎn)品，相對于等并未有什么本質(zhì)性改變，變化只是把近場語音交互變成了遠(yuǎn)場語音交互。正式面世于銷量已經(jīng)超過千萬，同時在扮演類似角色的漸成生態(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(yuǎn)場的突破，亞馬遜一舉從這個賽道的落后者變?yōu)樾袠I(yè)。但自從遠(yuǎn)場語音技術(shù)規(guī)模落地以后，語音識別領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)競爭已經(jīng)開始從研發(fā)轉(zhuǎn)為應(yīng)用。研發(fā)比的是標(biāo)準(zhǔn)環(huán)境下純粹的算法誰更有優(yōu)勢，而應(yīng)用比較的是在真實場景下誰的技術(shù)更能產(chǎn)生優(yōu)異的用戶體驗，而一旦比拼真實場景下的體驗，語音識別便失去存在的價值，更多作為產(chǎn)品體驗的一個環(huán)節(jié)而存在。語音識別似乎進(jìn)入了一個相...