而解決后者則更像應用商店的開發(fā)者。這里面蘊含著巨大的挑戰(zhàn)和機遇。在過去功能型操作系統(tǒng)的打造過程中，國內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的技術上還是內容整合上事實上都非常薄弱，不存在國內市場的可能性）隨著平臺服務商兩邊的問題解決的越來越好，基礎的計算模式則會逐漸發(fā)生改變，人們的數(shù)據消費模式會與不同。個人的計算設備（當前主要是手機、筆記本、Pad）會根據不同場景進一步分化。比如在車上、家里、工作場景、路上、業(yè)務辦理等會根據地點和業(yè)務進行分化。但分化的同時背后的服務則是統(tǒng)一的，每個人可以自由的根據場景做設備的遷移，背后的服務雖然會針對不同的場景進行優(yōu)化，但在個人偏好這樣的點上則是統(tǒng)一的。人與數(shù)字世界的接口，在現(xiàn)在越來越統(tǒng)一于具體的產品形態(tài)（比如手機），但隨著智能型系統(tǒng)的出現(xiàn)，這種統(tǒng)一則會越來越統(tǒng)一于系統(tǒng)本身。作為結果這會帶來數(shù)據化程度的持續(xù)加深，我們越來越接近一個數(shù)據化的世界?？偨Y從技術進展和產業(yè)發(fā)展來看，語音識別雖然還不能解決無限制場景、無限制人群的通用識別問題。也被稱為自動語音識別技術（ASR)，計算機語音識別或語音到文本（STT)技術。廣西長語音識別
語音識別在噪聲中比在安靜的環(huán)境下要難得多。目前主流的技術思路是，通過算法提升降低誤差。首先，在收集的原始語音中，提取抗噪性較高的語音特征。然后，在模型訓練的時候，結合噪聲處理算法訓練語音模型，使模型在噪聲環(huán)境里的魯棒性較高。在語音解碼的過程中進行多重選擇，從而提高語音識別在噪聲環(huán)境中的準確率。完全消除噪聲的干擾，目前而言，還停留在理論層面。（3）模型的有效性識別系統(tǒng)中的語言模型、詞法模型在大詞匯量、連續(xù)語音識別中還不能完全正確的發(fā)揮作用，需要有效地結合語言學、心理學及生理學等其他學科的知識。并且，語音識別系統(tǒng)從實驗室演示系統(tǒng)向商品的轉化過程中還有許多具體細節(jié)技術問題需要解決。智能語音識別系統(tǒng)研發(fā)方向許多用戶已經能享受到語音識別技術帶來的方便，比如智能手機的語音操作等。但是，這與實現(xiàn)真正的人機交流還有相當遙遠的距離。目前，計算機對用戶語音的識別程度不高，人機交互上還存在一定的問題，智能語音識別系統(tǒng)技術還有很長的一段路要走，必須取得突破性的進展，才能做到更好的商業(yè)應用，這也是未來語音識別技術的發(fā)展方向。在語音識別的商業(yè)化落地中，需要內容、算法等各個方面的協(xié)同支撐。湖北語音識別在線由于語音交互提供了更自然、更便利、更高效的溝通形式，語音識別必定將成為未來主要的人機互動接口之一。
MarkGales和SteveYoung在2007年對HMM在語音識別中的應用做了詳細闡述。隨著統(tǒng)計模型的成功應用，HMM開始了對語音識別數(shù)十年的統(tǒng)治，直到現(xiàn)今仍被看作是領域內的主流技術。在DARPA的語音研究計劃的資助下，又誕生了一批的語音識別系統(tǒng)，其中包括李開復()在卡耐基梅隆大學攻讀博士學位時開發(fā)的SPHINX系統(tǒng)。該系統(tǒng)也是基于統(tǒng)計模型的非特定說話人連續(xù)語音識別系統(tǒng)，其采用了如下技術：①用HMM對語音狀態(tài)的轉移概率建模；②用高斯混合模型(GaussianMixtureModel，GMM)對語音狀態(tài)的觀察值概率建模。這種把上述二者相結合的方法，稱為高斯混合模型-隱馬爾可夫模型(GaussianMixtureModel-HiddenMarkovModel，GMM-HMM)[9]。在深度學習熱潮出現(xiàn)之前，GMM-HMM一直是語音識別主流的技術。值得注意的是，在20世紀80年代末，隨著分布式知識表達和反向傳播算法(Backpropagation，BP)的提出，解決了非線性學習問題，于是關于神經網絡的研究興起，人工神經網絡(ArtificialNeuralNetwork，ANN)被應用到語音領域并且掀起了一定的熱潮。這是具有里程碑意義的事件。它為若干年后深度學習在語音識別中的崛起奠定了一定的基礎。但是由于人工神經網絡其自身的缺陷還未得到完全解決。
并能產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等人研制了世界上個能識別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)展到已經有70多年，但從技術方向上可以大體分為三個階段。下圖是從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，語音識別精細率得到了提升；2015年以后，由于“端到端”技術興起，語音識別進入了百花齊放時代，語音界都在訓練更深、更復雜的網絡，同時利用端到端技術進一步大幅提升了語音識別的性能，直到2017年微軟在Swichboard上達到詞錯誤率，從而讓語音識別的準確性超越了人類，當然這是在一定限定條件下的實驗結果，還不具有普遍代表性。GMM-HMM時代70年代，語音識別主要集中在小詞匯量、孤立詞識別方面，使用的方法也主要是簡單的模板匹配方法，即首先提取語音信號的特征構建參數(shù)模板，然后將測試語音與參考模板參數(shù)進行一一比較和匹配。
隨著人工智能的火熱，現(xiàn)階段越來越多的產品都想要加入語音功能。
使處理后的信號更完全地反映語音的本質特征提取。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，可以實現(xiàn)計算機全球網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)、智能家電和玩具等智能手機機器人以房地產、金融、電商、保險、汽車等都是電話銷售行業(yè)的形式，改變著隱含的影響和我們的生活。因此，語言識別功能是非常有潛力的技術。我們在平時的生活中可以在很多地方使用它，可以方便我們的生活和工作，如智能手機、智能冰箱和空調、自動門、汽車導航、機器人控制、醫(yī)療實施、設備等。21世紀不能說是語音識別普及的時代，但語音識別產品和設備也以獨特的魅力時代潮流，成為跟上時代的寵兒和焦點。一般都是可以理解的文本內容，也有可能是二進制編碼或者字符序列。廣州移動語音識別供應
開源框架目前開源世界里提供了多種不同的語音識別工具包，為開發(fā)者構建應用提供了很大幫助。廣西長語音識別
技術和產業(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？搜索、電商、社交是否再次重構？硬件是否逆襲變得比軟件更加重要？產業(yè)鏈中的傳感、芯片、操作系統(tǒng)、產品和內容廠商之間的關系又該如何變化？廣西長語音識別