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)遠場語音識別的技術(shù)框架以前端信號處理和后端語音識別為主，前端利用麥克風(fēng)陣列做去混響、波束形成等信號處理，以讓語音更清晰，然后送入后端的語音識別引擎進行識別。語音識別另外兩個技術(shù)部分：語言模型和解碼器，目前來看并沒有太大的技術(shù)變化。語言模型主流還是基于傳統(tǒng)的N-Gram方法，雖然目前也有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語言模型的研究，但在實用中主要還是更多用于后處理糾錯。解碼器的指標(biāo)是速度，業(yè)界大部分都是按照靜態(tài)解碼的方式進行，即將聲學(xué)模型和語言模型構(gòu)造成WFST網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)包含了所有可能路徑。

     大多數(shù)人會認為研發(fā)語音識別技術(shù)是一條艱難的道路，投入會巨大，道路會很漫長。廣州未來語音識別介紹

    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(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展身手。ASR技術(shù)的未來ASR技術(shù)已融身于社會。虛擬助手、車載系統(tǒng)和家庭自動化都讓日常生活更加便利，應(yīng)用范圍也可能擴大。隨著越來越多的人接納這些服務(wù)，技術(shù)將進一步發(fā)展。除上述示例之外，自動語音識別在各種有趣的領(lǐng)域和行業(yè)中都發(fā)揮著作用：·通訊：隨著全球手機的普及，ASR系統(tǒng)甚至可以為閱讀和寫作水平較低的社區(qū)提供信息、在線搜索和基于文本的服務(wù)。深圳新一代語音識別特征多人語音識別及離線語音識別也是當(dāng)前需要重點解決的問題。

    特別是在Encoder層，將傳統(tǒng)的RNN完全用Attention替代，從而在機器翻譯任務(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。從一個更高的角度來看待語音識別的研究歷程，從HMM到GMM，到DNN，再到CTC和Attention，這個演進過程的主線是如何利用一個網(wǎng)絡(luò)模型實現(xiàn)對聲學(xué)模型層面更準(zhǔn)的刻畫。換言之，就是不斷嘗試更好的建模方式以取代基于統(tǒng)計的建模方式。在2010年以前，語音識別行業(yè)水平普遍還停留在80%的準(zhǔn)確率以下。機器學(xué)習(xí)相關(guān)模型算法的應(yīng)用和計算機性能的增強，帶來了語音識別準(zhǔn)確率的大幅提升。到2015年，識別準(zhǔn)確率就達到了90%以上。谷歌公司在2013年時，識別準(zhǔn)確率還只有77%，然而到2017年5月時，基于谷歌深度學(xué)習(xí)的英語語音識別錯誤率已經(jīng)降低到。

    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(dāng)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(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、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(dān)成本的一方就會猶豫，這相當(dāng)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(dān)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)來看，整個語音交互鏈條有五項單點技術(shù)：喚醒、麥克風(fēng)陣列、語音識別、自然語言處理、語音合成，其它技術(shù)點比如聲紋識別、哭聲檢測等數(shù)十項技術(shù)通用性略弱，但分別出現(xiàn)在不同的場景下，并會在特定場景下成為關(guān)鍵?？雌饋黻P(guān)聯(lián)的技術(shù)已經(jīng)相對龐雜，但切換到商業(yè)視角我們就會發(fā)現(xiàn)，找到這些技術(shù)距離打造一款體驗上佳的產(chǎn)品仍然有絕大距離。哪些領(lǐng)域又運用到語音識別技術(shù)呢？

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(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?識別、??智能、機器學(xué)習(xí)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。內(nèi)蒙古語音識別工具

語音識別包括兩個階段:訓(xùn)練和識別。廣州未來語音識別介紹

    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。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(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，微軟語音團隊再次將這一紀(jì)錄刷新，在Switchboard測試中將詞錯誤率從，即識別準(zhǔn)確率達到，與谷歌一起成為了行業(yè)。另外，亞馬遜(Amazon)公司在語音行業(yè)可謂后發(fā)制人，其在2014年底正式推出了Echo智能音箱，并通過該音箱搭載的Alexa語音助理，為使用者提供種種應(yīng)用服務(wù)。Echo智能音箱一經(jīng)推出，在消費市場上取得了巨大的成功。如今已成為美國使用廣的智能家居產(chǎn)品，至今累計銷量已超過2000萬臺。投資機構(gòu)摩根士丹利分析師稱智能音箱是繼iPad之后"成功的消費電子產(chǎn)品"。國內(nèi)語音識別現(xiàn)狀國內(nèi)早的語音識別研究開始于1958年，中國科學(xué)院聲學(xué)所研究出一種電子管電路，該電子管可以識別10個元音。1973年。廣州未來語音識別介紹