LSTM)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN，能夠通過(guò)遺忘門(mén)和輸出門(mén)忘記部分信息來(lái)解決梯度消失的問(wèn)題。由LSTM也衍生出了許多變體，較為常用的是門(mén)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(shí)間。LSTM及其變體使得識(shí)別效果再次得到提升，尤其是在近場(chǎng)的語(yǔ)音識(shí)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(shí)延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(TimeDelayNeuralNetwork，TDNN)也獲得了不錯(cuò)的識(shí)別效果，它可以適應(yīng)語(yǔ)音的動(dòng)態(tài)時(shí)域變化，能夠?qū)W習(xí)到特征之間的時(shí)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)，它也推動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)不斷取得突破。尤其是近幾年，基于端到端的語(yǔ)音識(shí)別方案逐漸成了行業(yè)中的關(guān)注重點(diǎn)，CTC(ConnectionistTemporalClassification)算法就是其中一個(gè)較為經(jīng)典的算法。在LSTM-CTC的框架中，后一層往往會(huì)連接一個(gè)CTC模型，用它來(lái)替換HMM。CTC的作用是將Softmax層的輸出向量直接輸出成序列標(biāo)簽，這樣就實(shí)現(xiàn)了輸入語(yǔ)音和輸出結(jié)果的直接映射，也實(shí)現(xiàn)了對(duì)整個(gè)語(yǔ)音的序列建模。2012年，Graves等人又提出了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變換器RNNTransducer，它是CTC的一個(gè)擴(kuò)展，能夠整合聲學(xué)模型與語(yǔ)言模型，同時(shí)進(jìn)行優(yōu)化。語(yǔ)音識(shí)別在移動(dòng)端和音箱的應(yīng)用上為火熱，語(yǔ)音聊天機(jī)器人、語(yǔ)音助手等軟件層出不窮。廣州無(wú)限語(yǔ)音識(shí)別內(nèi)容

Bothlent（?亮）是專注于提供AI?程化的平臺(tái)，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(xué)?提供?程化加速?案、教育培訓(xùn)和咨詢等服務(wù)。?亮科技關(guān)注語(yǔ)?識(shí)別、??智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等前沿科技，致?打造國(guó)內(nèi)?流AI技術(shù)服務(wù)商品牌。公司秉承“價(jià)值驅(qū)動(dòng)連接、連接創(chuàng)造價(jià)值”的理念，重品牌，產(chǎn)品發(fā)布以來(lái)迅速在市場(chǎng)上崛起，市場(chǎng)占有率不斷攀升，并快速取得包括科?訊?、國(guó)芯、FireFly等平臺(tái)及技術(shù)社區(qū)在內(nèi)的渠道合作。未來(lái)，我們將進(jìn)一步加大投入智能識(shí)別、大數(shù)據(jù)、云計(jì)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(jī)器人服務(wù)新時(shí)代。內(nèi)蒙古英語(yǔ)語(yǔ)音識(shí)別該領(lǐng)域的大部分進(jìn)展歸功于計(jì)算機(jī)能力的迅速提高。

    語(yǔ)音文件“/timit/test/dr5/fnlp0/”的波形圖、語(yǔ)譜圖和標(biāo)注SwitchBoard——對(duì)話式電話語(yǔ)音庫(kù)，采樣率為8kHz，包含來(lái)自美國(guó)各個(gè)地區(qū)543人的2400條通話錄音。研究人員用這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)做語(yǔ)音識(shí)別測(cè)試已有20多年的歷史。LibriSpeech——英文語(yǔ)音識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)，總共1000小時(shí)，采樣率為16kHz。包含朗讀式語(yǔ)音和對(duì)應(yīng)的文本。Thchs-30——清華大學(xué)提供的一個(gè)中文示例，并配套完整的發(fā)音詞典，其數(shù)據(jù)集有30小時(shí)，采樣率為16kHz。AISHELL-1——希爾貝殼開(kāi)源的178小時(shí)中文普通話數(shù)據(jù)，采樣率為16kHz。包含400位來(lái)自中國(guó)不同口音地區(qū)的發(fā)音人的語(yǔ)音，語(yǔ)料內(nèi)容涵蓋財(cái)經(jīng)、科技、體育、娛樂(lè)、時(shí)事新聞等。語(yǔ)音識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)還有很多，包括16kHz和8kHz的數(shù)據(jù)。海天瑞聲、數(shù)據(jù)堂等數(shù)據(jù)庫(kù)公司提供大量的商用數(shù)據(jù)庫(kù)，可用于工業(yè)產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)。08語(yǔ)音識(shí)別評(píng)價(jià)指標(biāo)假設(shè)"我們明天去動(dòng)物園"的語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果如下：識(shí)別結(jié)果包含了刪除、插入和替換錯(cuò)誤。度量語(yǔ)音識(shí)別性能的指標(biāo)有許多個(gè)，通常使用測(cè)試集上的詞錯(cuò)誤率(WordErrorRate，WER)來(lái)判斷整個(gè)系統(tǒng)的性能，其公式定義如下：其中，NRef表示測(cè)試集所有的詞數(shù)量，NDel表示識(shí)別結(jié)果相對(duì)于實(shí)際標(biāo)注發(fā)生刪除錯(cuò)誤的詞數(shù)量，NSub發(fā)生替換錯(cuò)誤的詞數(shù)量。

   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(chǎng)景越多，得到的真實(shí)數(shù)據(jù)越多，挖掘的用戶需求也更準(zhǔn)確，這幫助了語(yǔ)音識(shí)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(shí)際問(wèn)題，這也是語(yǔ)音識(shí)別相對(duì)其他AI技術(shù)為明顯的優(yōu)勢(shì)。不過(guò)，我們也要看到，語(yǔ)音識(shí)別的內(nèi)涵必須不斷擴(kuò)展，狹義語(yǔ)音識(shí)別必須走向廣義語(yǔ)音識(shí)別，致力于讓機(jī)器聽(tīng)懂人類語(yǔ)言，這才能將語(yǔ)音識(shí)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(lái)人工智能發(fā)展的主流趨勢(shì)。在這種趨勢(shì)下，我們還有很多未來(lái)的問(wèn)題需要探討，比如鍵盤(pán)、鼠標(biāo)、觸摸屏和語(yǔ)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)鏈中的傳感、芯片、操作系統(tǒng)、產(chǎn)品和內(nèi)容廠商之間的關(guān)系又該如何變化？語(yǔ)音識(shí)別的許多方面已經(jīng)被一種叫做長(zhǎng)短期記憶 (LSTM)的深度學(xué)習(xí)方法所取代。

    但是已經(jīng)能夠在各個(gè)真實(shí)場(chǎng)景中普遍應(yīng)用并且得到規(guī)模驗(yàn)證。更進(jìn)一步的是，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(chǎng)景越多，得到的真實(shí)數(shù)據(jù)越多，挖掘的用戶需求也更準(zhǔn)確，這幫助了語(yǔ)音識(shí)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(shí)際問(wèn)題，這也是語(yǔ)音識(shí)別相對(duì)其他AI技術(shù)為明顯的優(yōu)勢(shì)。不過(guò)，我們也要看到，語(yǔ)音識(shí)別的內(nèi)涵必須不斷擴(kuò)展，狹義語(yǔ)音識(shí)別必須走向廣義語(yǔ)音識(shí)別，致力于讓機(jī)器聽(tīng)懂人類語(yǔ)言，這才能將語(yǔ)音識(shí)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(lái)人工智能發(fā)展的主流趨勢(shì)。在這種趨勢(shì)下，我們還有很多未來(lái)的問(wèn)題需要探討，比如鍵盤(pán)、鼠標(biāo)、觸摸屏和語(yǔ)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)鏈中的傳感、芯片、操作系統(tǒng)、產(chǎn)品和內(nèi)容廠商之間的關(guān)系又該如何變化？。語(yǔ)音識(shí)別是項(xiàng)融多學(xué)科知識(shí)的前沿技術(shù)，覆蓋數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)、聲學(xué)與語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)與人工智能等基礎(chǔ)前沿學(xué)科。內(nèi)蒙古英語(yǔ)語(yǔ)音識(shí)別

由于中文語(yǔ)音識(shí)別的復(fù)雜性，國(guó)內(nèi)在聲學(xué)模型研究進(jìn)展更快，主流方向是更深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)融合端到端技術(shù)。廣州無(wú)限語(yǔ)音識(shí)別內(nèi)容

    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)義的解析等功能都在終端完成，因此設(shè)備性能的優(yōu)化和語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)度尤為重要。在具體的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，存在以下要素需要重點(diǎn)關(guān)注。（1）用戶構(gòu)建的語(yǔ)法文檔在引擎系統(tǒng)初始化時(shí)，編譯成語(yǔ)法網(wǎng)絡(luò)送往語(yǔ)音識(shí)別器，語(yǔ)音識(shí)別器根據(jù)語(yǔ)音數(shù)據(jù)的特征信息，在識(shí)別網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行路徑匹配，識(shí)別并提取用戶語(yǔ)音數(shù)據(jù)的真實(shí)信息，因此語(yǔ)法文檔的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)是否合理，直接關(guān)系到識(shí)別準(zhǔn)確率的高低；（2）應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)是作為語(yǔ)音識(shí)別數(shù)據(jù)的源頭，其中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)如果有變化。廣州無(wú)限語(yǔ)音識(shí)別內(nèi)容