DTW）技術基本成熟，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80年代，語音識別任務開始從孤立詞、連接詞的識別轉向大詞匯量、非特定人、連續(xù)語音的識別，識別算法也從傳統的基于標準模板匹配的方法轉向基于統計模型的方法。在聲學模型方面，由于HMM能夠很好的描述語音時變性和平穩(wěn)性，開始被應用于大詞匯量連續(xù)語音識別（LargeVocabularyContinousSpeechRecognition，LVCSR）的聲學建模；在語言模型方面，以N元文法的統計語言模型開始應用于語音識別系統。在這一階段，基于HMM/VQ、HMM/高斯混合模型、HMM/人工神經網絡的語音建模方法開始應用于LVCSR系統，語音識別技術取得新突破。20世紀90年代以后，伴隨著語音識別系統走向實用化，語音識別在細化模型的設計、參數提取和優(yōu)化、系統的自適應方面取得較大進展。同時，人們更多地關注話者自適應、聽覺模型、快速搜索識別算法以及進一步的語言模型的研究等課題。此外，語音識別技術開始與其他領域相關技術進行結合，以提高識別的準確率，便于實現語音識別技術的產品化。怎么構建語音識別系統？語音識別系統構建總體包括兩個部分：訓練和識別。隨著人工智能的火熱，現階段越來越多的產品都想要加入語音功能。青海安卓語音識別

    提升用戶體驗，仍然是要重點解決的問題。口語化。每個說話人的口音、語速和發(fā)聲習慣都是不一樣的，尤其是一些地區(qū)的口音(如南方口音、山東重口音)，會導致準確率急劇下降。還有電話場景和會議場景的語音識別，其中包含很多口語化表達，如閑聊式的對話，在這種情況下的識別效果也很不理想。因此語音識別系統需要提升自適應能力，以便更好地匹配個性化、口語化表達，排除這些因素對識別結果的影響，達到準確穩(wěn)定的識別效果。低資源。特定場景、方言識別還存在低資源問題。手機APP采集的是16kHz寬帶語音。有大量的數據可以訓練，因此識別效果很好，但特定場景如銀行/證券柜臺很多采用專門設備采集語音，保存的采樣格式壓縮比很高，跟一般的16kHz或8kHz語音不同，而相關的訓練數據又很缺乏，因此識別效果會變得很差。低資源問題同樣存在于方言識別，中國有七大方言區(qū)，包括官話方言(又稱北方方言)、吳語、湘語、贛語、客家話、粵語、閩語(閩南語)，還有晉語、湘語等分支，要搜集各地數據(包括文本語料)相當困難。因此如何從高資源的聲學模型和語言模型遷移到低資源的場景，減少數據搜集的代價，是很值得研究的方向。語種混雜(code-switch)。在日常交流中。青海安卓語音識別由于語音交互提供了更自然、更便利、更高效的溝通形式。

    直接調用即可開啟語音識別功能。RunASR函數代碼如下：用戶說完話后，LD3320通過打分的方式，將關鍵詞列表中特征**相似的一個作為輸出。然后LD3320會產生一個中斷信號，此時MCU跳入中斷函數讀取C5寄存器的值，該值即為識別結果，得到結果后，用戶可以根據數值來實現一些功能，比如讀取到1，說明是“播放音樂”，那么可以調用前面的PlaySound函數來播放音樂。語音識別控制的關鍵點在于語音識別的準確率。表1給出了測試結果，當然也可以在識別列表中加入更多的關鍵詞來做測試。通過測試結果可以看出，LD3320的識別率在95％上，能夠滿足用戶需求。4結語本文討論了基于AVR單片機的語音識別系統設計的可行性，并給出了設計方案。通過多次測試結果表明，本系統具有電路運行穩(wěn)定，語音識別率高，成本低等優(yōu)點。同時借助于LD3320的MP3播放功能，該系統具有一定的交互性和娛樂性。移植性方面，系統通過簡單的修改，可以很方便地將LD3320驅動程序移植到各種嵌入式系統中。隨著人們對人工智能功能的需求，語音識別技術將越來越受到人們的關注，相信不久的將來，語音識別將會擁有更廣闊的應用。

    語音識別服務具備識別準確率高、接入便捷、性能穩(wěn)定等特點。語音識別服務開放實時語音識別、一句話識別和錄音文件識別三種服務形式，滿足不同類型開發(fā)者需求。語音識別功能采用百度語音識別庫，首先利用PyAudio庫錄制語音指令，保存為受支持的wav音頻文件，然后利用百度語音識別庫提供的方法實現語音識別，檢測識別結果，利用PyUserInput庫提供的方法模擬控制web頁面滾動。百度語音識別為開發(fā)者提供業(yè)界的語音服務,通過場景識別優(yōu)化,為車載導航,智能家居和社交聊天等行業(yè)提供語音解決方案,準確率達到90%以上,讓您的應用繪“聲”繪色。實時語音識別應用場景有哪些？1、實時客服記錄將呼叫中心的語音實時轉寫到文字，可以實現實時質檢和監(jiān)控2、會議訪談記錄將會議和訪談的音頻實時轉為文字，提升記錄效率，方便企業(yè)后期對會議內容進行整理3、視頻實時直播字幕將視頻或線上直播中的音頻實時轉為字幕，為觀眾提高直播觀感體驗。多人語音識別和離線語音識別也是當前需要重點解決的問題。

    LSTM通過輸入門、輸出門和遺忘門可以更好的控制信息的流動和傳遞，具有長短時記憶能力。雖然LSTM的計算復雜度會比DNN增加，但其整體性能比DNN有相對20%左右穩(wěn)定提升。BLSTM是在LSTM基礎上做的進一步改進，考慮語音信號的歷史信息對當前幀的影響，還要考慮未來信息對當前幀的影響，因此其網絡中沿時間軸存在正向和反向兩個信息傳遞過程，這樣該模型可以更充分考慮上下文對于當前語音幀的影響，能夠極大提高語音狀態(tài)分類的準確率。BLSTM考慮未來信息的代價是需要進行句子級更新，模型訓練的收斂速度比較慢，同時也會帶來解碼的延遲，對于這些問題，業(yè)屆都進行了工程優(yōu)化與改進，即使現在仍然有很多大公司使用的都是該模型結構。圖像識別中主流的模型就是CNN，而語音信號的時頻圖也可以看作是一幅圖像，因此CNN也被引入到語音識別中。要想提高語音識別率，就需要克服語音信號所面臨的多樣性，包括說話人自身、說話人所處的環(huán)境、采集設備等，這些多樣性都可以等價為各種濾波器與語音信號的卷積。而CNN相當于設計了一系列具有局部關注特性的濾波器，并通過訓練學習得到濾波器的參數，從而從多樣性的語音信號中抽取出不變的部分。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。安徽云語音識別

我們一般理解的語音識別其實都是狹義的語音轉文字的過程，簡稱語音轉文本識別。青海安卓語音識別

    Google將其應用于語音識別領域，取得了非常好的效果，將詞錯誤率降低至。如下圖所示，Google提出新系統的框架由三個部分組成：Encoder編碼器組件，它和標準的聲學模型相似，輸入的是語音信號的時頻特征；經過一系列神經網絡，映射成高級特征henc，然后傳遞給Attention組件，其使用henc特征學習輸入x和預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，生成一系列假設詞的概率分布，類似于傳統的語言模型。端到端技術的突破，不再需要HMM來描述音素內部狀態(tài)的變化，而是將語音識別的所有模塊統一成神經網絡模型，使語音識別朝著更簡單、更高效、更準確的方向發(fā)展。語音識別的技術現狀目前，主流語音識別框架還是由3個部分組成：聲學模型、語言模型和解碼器，有些框架也包括前端處理和后處理。隨著各種深度神經網絡以及端到端技術的興起，聲學模型是近幾年非常熱門的方向，業(yè)界都紛紛發(fā)布自己新的聲學模型結構，刷新各個數據庫的識別記錄。由于中文語音識別的復雜性，國內在聲學模型的研究進展相對更快一些，主流方向是更深更復雜的神經網絡技術融合端到端技術。2018年，科大訊飛提出深度全序列卷積神經網絡（DFCNN）。

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