而且有的產(chǎn)品在可用性方面達(dá)到了很好的性能，例如微軟公司的Whisper、貝爾實(shí)驗(yàn)室的***TO、麻省理工學(xué)院的SUMMIT系統(tǒng)、IBM的ViaVioce系統(tǒng)。英國(guó)劍橋大學(xué)SteveYoung開創(chuàng)的語音識(shí)別工具包HTK(HiddenMarkovToolKit)，是一套開源的基于HMM的語音識(shí)別軟件工具包，它采用模塊化設(shè)計(jì)，而且配套了非常詳細(xì)的HTKBook文檔，這既方便了初學(xué)者的學(xué)習(xí)、實(shí)驗(yàn)(HTKBook文檔做得很好)，也為語音識(shí)別的研究人員提供了專業(yè)且便于搭建的開發(fā)平臺(tái)。HTK自1995年發(fā)布以來，被采用。即便如今，大部分人在接受語音專業(yè)啟蒙教育時(shí)，依然還是要通過HTK輔助將理論知識(shí)串...

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)際問題，這也是語音識(shí)別相對(duì)其他AI技術(shù)為明顯的優(yōu)勢(shì)。不過，我們也要看到，語音識(shí)別的內(nèi)涵必須不斷擴(kuò)展，狹義語音識(shí)別必須走向廣義語音識(shí)別，致力于讓機(jī)器聽懂人類語言，這才能將語音識(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...

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(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)...

共振峰的位置、帶寬和幅度決定元音音色，改變聲道形狀可改變共振峰，改變音色。語音可分為濁音和清音，其中濁音是由聲帶振動(dòng)并激勵(lì)聲道而得到的語音，清音是由氣流高速?zèng)_過某處收縮的聲道所產(chǎn)生的語音。語音的產(chǎn)生過程可進(jìn)一步抽象成如圖1-2所示的激勵(lì)模型，包含激勵(lì)源和聲道部分。在激勵(lì)源部分，沖擊序列發(fā)生器以基音周期產(chǎn)生周期性信號(hào)，經(jīng)過聲帶振動(dòng)，相當(dāng)于經(jīng)過聲門波模型，肺部氣流大小相當(dāng)于振幅；隨機(jī)噪聲發(fā)生器產(chǎn)生非周期信號(hào)。聲道模型模擬口腔、鼻腔等聲道qi官，后產(chǎn)生語音信號(hào)。我們要發(fā)濁音時(shí)，聲帶振動(dòng)形成準(zhǔn)周期的沖擊序列。發(fā)清音時(shí)，聲帶松弛，相當(dāng)于發(fā)出一個(gè)隨機(jī)噪聲。圖1-2產(chǎn)生語音的激勵(lì)模型，人耳是聲音的感...

DBN），促使了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）研究的復(fù)蘇。2009年，Hinton將DNN應(yīng)用于語音的聲學(xué)建模，在TIMIT上獲得了當(dāng)時(shí)比較好的結(jié)果。2011年底，微軟研究院的俞棟、鄧力又把DNN技術(shù)應(yīng)用在了大詞匯量連續(xù)語音識(shí)別任務(wù)上，降低了語音識(shí)別錯(cuò)誤率。從此語音識(shí)別進(jìn)入DNN-HMM時(shí)代。DNN-HMM主要是用DNN模型代替原來的GMM模型，對(duì)每一個(gè)狀態(tài)進(jìn)行建模，DNN帶來的好處是不再需要對(duì)語音數(shù)據(jù)分布進(jìn)行假設(shè)，將相鄰的語音幀拼接又包含了語音的時(shí)序結(jié)構(gòu)信息，使得對(duì)于狀態(tài)的分類概率有了明顯提升，同時(shí)DNN還具有強(qiáng)大環(huán)境學(xué)習(xí)能力，可以提升對(duì)噪聲和口音的魯棒性。簡(jiǎn)單來說，DNN就是給出輸入的...

feed-forwardsequentialmemorynetwork，F(xiàn)SMN)，在DNN的隱層旁增加了一個(gè)“記憶模塊”，這個(gè)記憶模塊用來存儲(chǔ)對(duì)判斷當(dāng)前語音幀有用的語音信號(hào)的歷史信息和未來信息，并且只需等待有限長(zhǎng)度的未來語音幀。隨后，科大訊飛進(jìn)一步提出了深度全序列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DFCNN)。2018年，阿里巴巴改良并開源了語音識(shí)別模型DFSMN(DeepFSMN)。2018年，中科院自動(dòng)化所率先把Transformer應(yīng)用到語音識(shí)別任務(wù)，并進(jìn)一步拓展到中文語音識(shí)別。不管是在研究成果還是在產(chǎn)品性能體驗(yàn)上，國(guó)內(nèi)的語音行業(yè)整體水平已經(jīng)達(dá)到甚至超越了國(guó)際水平。2016年10月，時(shí)任百度首席科...

傳統(tǒng)語音識(shí)別系統(tǒng)的發(fā)音詞典、聲學(xué)模型和語言模型三大組件被融合為一個(gè)E2E模型，直接實(shí)現(xiàn)輸入語音到輸出文本的轉(zhuǎn)換，得到終的識(shí)別結(jié)果。E2E模型06語音識(shí)別開源工具HTK(HMMToolkit)是一個(gè)專門用于建立和處理HMM的實(shí)驗(yàn)工具包，由劍橋大學(xué)的SteveYoung等人開發(fā)，非常適合GMM-HMM系統(tǒng)的搭建。Kaldi是一個(gè)開源的語音識(shí)別工具箱，它是基于C++編寫的，可以在Windows和UNIX平臺(tái)上編譯，主要由DanielPovey博士在維護(hù)。Kaldi適合DNN-HMM系統(tǒng)(包括Chain模型)的搭建，支持TDNN/TDNN-F等模型。其基于有限狀態(tài)轉(zhuǎn)換器(FST)進(jìn)行訓(xùn)練和解碼...

因此一定是兩者融合才有可能更好地解決噪聲下的語音識(shí)別問題。（3）上述兩個(gè)問題的共性是目前的深度學(xué)習(xí)用到了語音信號(hào)各個(gè)頻帶的能量信息，而忽略了語音信號(hào)的相位信息，尤其是對(duì)于多通道而言，如何讓深度學(xué)習(xí)更好的利用相位信息可能是未來的一個(gè)方向。（4）另外，在較少數(shù)據(jù)量的情況下，如何通過遷移學(xué)習(xí)得到一個(gè)好的聲學(xué)模型也是研究的熱點(diǎn)方向。例如方言識(shí)別，若有一個(gè)比較好的普通話聲學(xué)模型，如何利用少量的方言數(shù)據(jù)得到一個(gè)好的方言聲學(xué)模型，如果做到這點(diǎn)將極大擴(kuò)展語音識(shí)別的應(yīng)用范疇。這方面已經(jīng)取得了一些進(jìn)展，但更多的是一些訓(xùn)練技巧，距離目標(biāo)還有一定差距。（5）語音識(shí)別的目的是讓機(jī)器可以理解人類，因此轉(zhuǎn)換成文字并...

發(fā)音和單詞選擇可能會(huì)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(shí)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(shí)別聲音。通過專門的微調(diào)和維護(hù)，自動(dòng)語音識(shí)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(chǔ)庫(kù)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(jiǎn)單。這反過來又增加了技術(shù)發(fā)展的速度，那么，接下來簡(jiǎn)單了解一下，未來自動(dòng)語音識(shí)別能在哪些方面大...

聽到人類聽不到的世界。語音識(shí)別的產(chǎn)業(yè)歷程語音識(shí)別這半個(gè)多世紀(jì)的產(chǎn)業(yè)歷程中，其有三個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，兩個(gè)和技術(shù)有關(guān)，一個(gè)和應(yīng)用有關(guān)。，開發(fā)了個(gè)基于模型的語音識(shí)別系統(tǒng)，當(dāng)時(shí)實(shí)現(xiàn)這一系統(tǒng)。雖然混合高斯模型效果得到持續(xù)改善，而被應(yīng)用到語音識(shí)別中，并且確實(shí)提升了語音識(shí)別的效果，但實(shí)際上語音識(shí)別已經(jīng)遭遇了技術(shù)天花板，識(shí)別的準(zhǔn)確率很難超過90%。很多人可能還記得，都曾經(jīng)推出和語音識(shí)別相關(guān)的軟件，但終并未取得成功。第二個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)是深度學(xué)習(xí)被系統(tǒng)應(yīng)用到語音識(shí)別領(lǐng)域中。這導(dǎo)致識(shí)別的精度再次大幅提升，終突破90%，并且在標(biāo)準(zhǔn)環(huán)境下逼近98%。有意思的是，盡管技術(shù)取得了突破，也涌現(xiàn)出了一些與此相關(guān)的產(chǎn)品，但與其...

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(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)...

已有20年歷史了，在Github和SourceForge上都已經(jīng)開源了，而且兩個(gè)平臺(tái)上都有較高的活躍度。（2）Kaldi從2009年的研討會(huì)起就有它的學(xué)術(shù)根基了，現(xiàn)在已經(jīng)在GitHub上開源，開發(fā)活躍度較高。（3）HTK始于劍橋大學(xué)，已經(jīng)商用較長(zhǎng)時(shí)間，但是現(xiàn)在版權(quán)已經(jīng)不再開源軟件了。它的新版本更新于2015年12月。（4）Julius起源于1997年，一個(gè)主版本發(fā)布于2016年9月，主要支持的是日語。（5）ISIP是新型的開源語音識(shí)別系統(tǒng)，源于密西西比州立大學(xué)。它主要發(fā)展于1996到1999年間，版本發(fā)布于2011年，遺憾的是，這個(gè)項(xiàng)目已經(jīng)不復(fù)存在。語音識(shí)別技術(shù)研究難點(diǎn)目前，語音識(shí)別研...

所有語音交互產(chǎn)品都是端到端打通的產(chǎn)品，如果每家廠商都從這些基礎(chǔ)技術(shù)來打造產(chǎn)品，那就每家都要建立自己云服務(wù)穩(wěn)定，確保響應(yīng)速度，適配自己所選擇的硬件平臺(tái)，逐項(xiàng)整合具體的內(nèi)容（比如音樂、有聲讀物）。這從產(chǎn)品方或者解決方案商的視角來看是不可接受的。這時(shí)候就會(huì)催生相應(yīng)的平臺(tái)服務(wù)商，它要同時(shí)解決技術(shù)、內(nèi)容接入和工程細(xì)節(jié)等問題，終達(dá)成試錯(cuò)成本低、體驗(yàn)卻足夠好的目標(biāo)。平臺(tái)服務(wù)并不需要閉門造車，平臺(tái)服務(wù)的前提是要有能屏蔽產(chǎn)品差異的操作系統(tǒng)，這是AI+IOT的特征，也是有所參照的，亞馬遜過去近10年里是同步著手做兩件事：一個(gè)是持續(xù)推出面向終端用戶的產(chǎn)品，比如Echo，EchoShow等；一個(gè)是把所有產(chǎn)品所...

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)際問題，這也是語音識(shí)別相對(duì)其他AI技術(shù)為明顯的優(yōu)勢(shì)。不過，我們也要看到，語音識(shí)別的內(nèi)涵必須不斷擴(kuò)展，狹義語音識(shí)別必須走向廣義語音識(shí)別，致力于讓機(jī)器聽懂人類語言，這才能將語音識(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...

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)際問題，這也是語音識(shí)別相對(duì)其他AI技術(shù)為明顯的優(yōu)勢(shì)。不過，我們也要看到，語音識(shí)別的內(nèi)涵必須不斷擴(kuò)展，狹義語音識(shí)別必須走向廣義語音識(shí)別，致力于讓機(jī)器聽懂人類語言，這才能將語音識(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...

導(dǎo)致我國(guó)的語音識(shí)別研究在整個(gè)20世紀(jì)80年代都沒有取得學(xué)術(shù)成果，也沒有開發(fā)出具有優(yōu)良性能的識(shí)別系統(tǒng)。20世紀(jì)90年代，我國(guó)的語音識(shí)別研究持續(xù)發(fā)展，開始逐漸地緊追國(guó)際水平。在"863"計(jì)劃、國(guó)家科技攻關(guān)計(jì)劃、國(guó)家自然科學(xué)基金的支持下，我國(guó)在中文語音識(shí)別技術(shù)方面取得了一系列研究成果。21世紀(jì)初期，包括科大訊飛、中科信利、捷通華聲等一批致力于語音應(yīng)用的公司陸續(xù)在我國(guó)成立。語音識(shí)別企業(yè)科大訊飛早在2010年，就推出了業(yè)界中文語音輸入法，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的語音應(yīng)用。2010年以后，百度、騰訊、阿里巴巴等國(guó)內(nèi)各大互聯(lián)網(wǎng)公司相繼組建語音研發(fā)團(tuán)隊(duì)，推出了各自的語音識(shí)別服務(wù)和產(chǎn)品。在此之后，國(guó)內(nèi)語音識(shí)別的研究...

然后在Reg_RW．c文件中找到HARD_PARA_PORT對(duì)應(yīng)條件宏的代碼段，保留AVR的SPI接口代碼。3．2應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)在代碼中預(yù)先設(shè)定幾個(gè)單詞：“你好”，“播放音樂”，“打開”。當(dāng)用戶說“播放音樂”時(shí)，MCU控制LD3320播放一段音樂，如果是其他詞語，則在串口中打印識(shí)別結(jié)果，然后再次轉(zhuǎn)換到語音識(shí)別狀態(tài)。3．2．1MP3播放代碼LD3320支持MP3數(shù)據(jù)播放，播放聲音的操作順序?yàn)椋和ㄓ贸跏蓟鶰P3播放用初始化→調(diào)節(jié)播放音量→開始播放。將MP3數(shù)據(jù)順序放入數(shù)據(jù)寄存器，芯片播放完一定數(shù)量的數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)發(fā)出中斷請(qǐng)求，在中斷函數(shù)中連續(xù)送入聲音數(shù)據(jù)，直到聲音數(shù)據(jù)結(jié)束。MP3播放函數(shù)實(shí)現(xiàn)代碼...

將相似度高的模式所屬的類別作為識(shí)別中間候選結(jié)果輸出。為了提高識(shí)別的正確率，在后處理模塊中對(duì)上述得到的候選識(shí)別結(jié)果繼續(xù)處理，包括通過Lattice重打分融合更高元的語言模型、通過置信度度量得到識(shí)別結(jié)果的可靠程度等。終通過增加約束，得到更可靠的識(shí)別結(jié)果。語音識(shí)別的技術(shù)有哪些？語音識(shí)別技術(shù)=早期基于信號(hào)處理和模式識(shí)別+機(jī)器學(xué)習(xí)+深度學(xué)習(xí)+數(shù)值分析+高性能計(jì)算+自然語言處理語音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展可以說是有一定的歷史背景，上世紀(jì)80年代，語音識(shí)別研究的重點(diǎn)已經(jīng)開始逐漸轉(zhuǎn)向大詞匯量、非特定人連續(xù)語音識(shí)別。到了90年代以后，語音識(shí)別并沒有什么重大突破，直到大數(shù)據(jù)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的到來，語音識(shí)別技術(shù)才取...

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?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，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。一...

Sequence-to-Sequence方法原來主要應(yīng)用于機(jī)器翻譯領(lǐng)域。2017年，Google將其應(yīng)用于語音識(shí)別領(lǐng)域，取得了非常好的效果，將詞錯(cuò)誤率降低至。Google提出新系統(tǒng)的框架由三個(gè)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(hào)的時(shí)頻特征；經(jīng)過一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，映射成高級(jí)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(cè)子單元之間的對(duì)齊方式，子單元可以是一個(gè)音素或一個(gè)字。**后，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...

中國(guó)科學(xué)院聲學(xué)所成為國(guó)內(nèi)shou個(gè)開始研究計(jì)算機(jī)語音識(shí)別的機(jī)構(gòu)。受限于當(dāng)時(shí)的研究條件，我國(guó)的語音識(shí)別研究在這個(gè)階段一直進(jìn)展緩慢。放開以后，隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)和信號(hào)處理技術(shù)在我國(guó)的普及，越來越多的國(guó)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(shí)，外國(guó)的語音識(shí)別研究取得了較大的突破性進(jìn)展，語音識(shí)別成為科技浪潮的前沿，得到了迅猛的發(fā)展，這推動(dòng)了包括中科院聲學(xué)所、中科院自動(dòng)化所、清華大學(xué)、中國(guó)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(guó)內(nèi)科研機(jī)構(gòu)和高等院校投身到語音識(shí)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(shí)別基礎(chǔ)理論研究和模型、算法的研究改進(jìn)上。198...

在人與機(jī)器設(shè)備交互中，言語是方便自然并且直接的方式之一。同時(shí)隨著技術(shù)的進(jìn)步，越來越多的人們也期望設(shè)備能夠具備與人進(jìn)行言語溝通的能力，因此語音識(shí)別這一技術(shù)也越來越受到人們關(guān)注。尤其隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用在語音識(shí)別技術(shù)中，使得語音識(shí)別的性能得到了很大的提升，也使得語音識(shí)別技術(shù)的普及成為了現(xiàn)實(shí)，深圳魚亮科技專業(yè)語音識(shí)別技術(shù)提供商，提供：語音喚醒，語音識(shí)別，文字翻譯，AI智能會(huì)議，信號(hào)處理，降噪等語音識(shí)別技術(shù)。近年來，該領(lǐng)域受益于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)步。云南實(shí)時(shí)語音識(shí)別 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...

另一方面，與業(yè)界對(duì)語音識(shí)別的期望過高有關(guān)，實(shí)際上語音識(shí)別與鍵盤、鼠標(biāo)或觸摸屏等應(yīng)是融合關(guān)系，而非替代關(guān)系。深度學(xué)習(xí)技術(shù)自2009年興起之后，已經(jīng)取得了長(zhǎng)足進(jìn)步。語音識(shí)別的精度和速度取決于實(shí)際應(yīng)用環(huán)境，但在安靜環(huán)境、標(biāo)準(zhǔn)口音、常見詞匯場(chǎng)景下的語音識(shí)別率已經(jīng)超過95%，意味著具備了與人類相仿的語言識(shí)別能力，而這也是語音識(shí)別技術(shù)當(dāng)前發(fā)展比較火熱的原因。隨著技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)在口音、方言、噪聲等場(chǎng)景下的語音識(shí)別也達(dá)到了可用狀態(tài)，特別是遠(yuǎn)場(chǎng)語音識(shí)別已經(jīng)隨著智能音箱的興起成為全球消費(fèi)電子領(lǐng)域應(yīng)用為成功的技術(shù)之一。由于語音交互提供了更自然、更便利、更高效的溝通形式，語音必定將成為未來主要的人機(jī)互動(dòng)接...

DBN），促使了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）研究的復(fù)蘇。2009年，Hinton將DNN應(yīng)用于語音的聲學(xué)建模，在TIMIT上獲得了當(dāng)時(shí)比較好的結(jié)果。2011年底，微軟研究院的俞棟、鄧力又把DNN技術(shù)應(yīng)用在了大詞匯量連續(xù)語音識(shí)別任務(wù)上，降低了語音識(shí)別錯(cuò)誤率。從此語音識(shí)別進(jìn)入DNN-HMM時(shí)代。DNN-HMM主要是用DNN模型代替原來的GMM模型，對(duì)每一個(gè)狀態(tài)進(jìn)行建模，DNN帶來的好處是不再需要對(duì)語音數(shù)據(jù)分布進(jìn)行假設(shè)，將相鄰的語音幀拼接又包含了語音的時(shí)序結(jié)構(gòu)信息，使得對(duì)于狀態(tài)的分類概率有了明顯提升，同時(shí)DNN還具有強(qiáng)大環(huán)境學(xué)習(xí)能力，可以提升對(duì)噪聲和口音的魯棒性。簡(jiǎn)單來說，DNN就是給出輸入的...

比如兼容性方面新興公司做的會(huì)更加徹底，這種兼容性對(duì)于一套產(chǎn)品同時(shí)覆蓋國(guó)內(nèi)國(guó)外市場(chǎng)是相當(dāng)有利的。類比過去的Android，語音交互的平臺(tái)提供商們其實(shí)面臨更大的挑戰(zhàn)，發(fā)展過程可能會(huì)更加的曲折。過去經(jīng)常被提到的操作系統(tǒng)的概念在智能語音交互背景下事實(shí)上正被賦予新的內(nèi)涵，它日益被分成兩個(gè)不同但必須緊密結(jié)合的部分。過去的Linux以及各種變種承擔(dān)的是功能型操作系統(tǒng)的角色，而以Alexa為的新型系統(tǒng)則承擔(dān)的則是智能型系統(tǒng)的角色。前者完成完整的硬件和資源的抽象和管理，后者則讓這些硬件以及資源得到具體的應(yīng)用，兩者相結(jié)合才能輸出終用戶可感知的體驗(yàn)。功能型操作系統(tǒng)和智能型操作系統(tǒng)注定是一種一對(duì)多的關(guān)系，...

作為人機(jī)交互領(lǐng)域重要的研究對(duì)象，語音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為信息社會(huì)不可或缺的組成部分。目前基于在線引擎和語音芯片實(shí)現(xiàn)的語音技術(shù)方案，其適用性和使用成本均限制了技術(shù)的應(yīng)用和推廣。通過對(duì)離線語音識(shí)別引擎的研究，結(jié)合特定領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用特點(diǎn)，提出一套適用性強(qiáng)，成本較低的語音識(shí)別解決方案，可以在離線的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，實(shí)現(xiàn)非特定人的連續(xù)語音識(shí)別功能。根據(jù)本方案設(shè)計(jì)語音撥號(hào)軟件，并對(duì)語音撥號(hào)軟件的功能進(jìn)行科學(xué)的測(cè)試驗(yàn)證。語音識(shí)別技術(shù)，又稱為自動(dòng)語音識(shí)別（AutomaticSpeechRecognition，ASR），它是以語音為研究對(duì)象，通過語音信號(hào)處理和模式識(shí)別讓機(jī)器理解人類語言，并將其轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可輸入的數(shù)...

美國(guó)**部下屬的一個(gè)名為美國(guó)**高級(jí)研究計(jì)劃局(DefenseAdvancedResearchProjectsAgency，DARPA)的行政機(jī)構(gòu)，在20世紀(jì)70年代介入語音領(lǐng)域，開始資助一項(xiàng)旨在支持語言理解系統(tǒng)的研究開發(fā)工作的10年戰(zhàn)略計(jì)劃。在該計(jì)劃推動(dòng)下，誕生了一系列不錯(cuò)的研究成果，如卡耐基梅隆大學(xué)推出了Harpy系統(tǒng)，其能識(shí)別1000多個(gè)單詞且有不錯(cuò)的識(shí)別率。第二階段：統(tǒng)計(jì)模型(GMM-HMM)到了20世紀(jì)80年代，更多的研究人員開始從對(duì)孤立詞識(shí)別系統(tǒng)的研究轉(zhuǎn)向?qū)Υ笤~匯量連續(xù)語音識(shí)別系統(tǒng)的研究，并且大量的連續(xù)語音識(shí)別算法應(yīng)運(yùn)而生，例如分層構(gòu)造(LevelBuilding)算法等。...

應(yīng)用背景隨著信息時(shí)代的到來，語音技術(shù)、無紙化技術(shù)發(fā)展迅速，但是基于會(huì)議辦公的應(yīng)用場(chǎng)景，大部分企業(yè)以上技術(shù)應(yīng)用都不夠廣，會(huì)議辦公仍存在會(huì)議記錄強(qiáng)度高、出稿準(zhǔn)確率低，會(huì)議工作人員壓力大等問題。為解決上述問題，智能語音識(shí)別編譯管理系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。智能語音識(shí)別編譯管理系統(tǒng)的主要功能是會(huì)議交流場(chǎng)景下語音實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)文字，解決了人工記錄會(huì)議記要易造成信息偏差、整理工作量大、重要會(huì)議信息得不到體系化管控、會(huì)議發(fā)言內(nèi)容共享不全等問題，提升語音技術(shù)在會(huì)議中的應(yīng)用水平，切實(shí)提升會(huì)議的工作效率。實(shí)現(xiàn)功能智能語音識(shí)別編譯管理系統(tǒng)對(duì)會(huì)議信息進(jìn)行管理，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)（歷史）會(huì)議語音轉(zhuǎn)寫和在線編輯；實(shí)現(xiàn)角色分離、自動(dòng)分段、關(guān)鍵詞...

亞馬遜的Echo音箱剛開始推出的兩三年，國(guó)內(nèi)的智能音箱市場(chǎng)還不溫不火，不為消費(fèi)者所接受，因此銷量非常有限。但自2017年以來，智能家居逐漸普及，音箱市場(chǎng)開始火熱，為搶占語音入口，阿里巴巴、百度、小米、華為等大公司紛紛推出了各自的智能音箱。據(jù)Canalys報(bào)告，2019年第1季度中國(guó)市場(chǎng)智能音箱出貨量全球占比51%，超過美國(guó)，成為全球*大的智能音箱市場(chǎng)。據(jù)奧維云網(wǎng)(AVC)數(shù)據(jù)顯示，2019年上半年中國(guó)智能音箱市場(chǎng)銷量為1556萬臺(tái)，同比增長(zhǎng)233%。隨著語音市場(chǎng)的擴(kuò)大，國(guó)內(nèi)涌現(xiàn)出一批具有強(qiáng)大競(jìng)爭(zhēng)力的語音公司和研究團(tuán)隊(duì)，包括云知聲、思必馳、出門問問、聲智科技、北科瑞聲、天聰智能等。他...

語音識(shí)別自半個(gè)世紀(jì)前誕生以來，一直處于不溫不火的狀態(tài)，直到2009年深度學(xué)習(xí)技術(shù)的長(zhǎng)足發(fā)展才使得語音識(shí)別的精度提高，雖然還無法進(jìn)行無限制領(lǐng)域、無限制人群的應(yīng)用，但也在大多數(shù)場(chǎng)景中提供了一種便利高效的溝通方式。本篇文章將從技術(shù)和產(chǎn)業(yè)兩個(gè)角度來回顧一下語音識(shí)別發(fā)展的歷程和現(xiàn)狀，并分析一些未來趨勢(shì)，希望能幫助更多年輕技術(shù)人員了解語音行業(yè)，并能產(chǎn)生興趣投身于這個(gè)行業(yè)。語音識(shí)別，通常稱為自動(dòng)語音識(shí)別，英文是AutomaticSpeechRecognition，縮寫為ASR，主要是將人類語音中的詞匯內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可讀的輸入，一般都是可以理解的文本內(nèi)容，也有可能是二進(jìn)制編碼或者字符序列。但是，...