它在某些實際場景下的識別率無法達(dá)到人們對實際應(yīng)用的要求和期望，這個階段語音識別的研究陷入了瓶頸期。第三階段：深度學(xué)習(xí)(DNN-HMM，E2E)2006年，變革到來。Hinton在全世界學(xué)術(shù)期刊Science上發(fā)表了論文，di一次提出了"深度置信網(wǎng)絡(luò)"的概念。深度置信網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)訓(xùn)練方式的不同之處在于它有一個被稱為"預(yù)訓(xùn)練"(pre-training)的過程，其作用是為了讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值取到一個近似優(yōu)解的值，之后使用反向傳播算法(BP)或者其他算法進(jìn)行"微調(diào)"(fine-tuning)，使整個網(wǎng)絡(luò)得到訓(xùn)練優(yōu)化。Hinton給這種多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)學(xué)習(xí)方法賦予了一個全新的名詞——"深度學(xué)習(xí)"...

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(dá)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、酒店、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(jìn)，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)...

包括語法詞典的構(gòu)建、語音識別引擎的初始化配置、音頻數(shù)據(jù)的采集控制和基本語義的解析等；應(yīng)用數(shù)據(jù)庫是用戶的數(shù)據(jù)中心，作為語音識別數(shù)據(jù)的源頭，語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)建本地語法詞典；語音識別離線引擎是語音轉(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)建的語法網(wǎng)絡(luò)，完成非特定人連續(xù)語音識別功能，同時具備語音數(shù)據(jù)前、后端點檢測、聲音除噪處理、識別門限設(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、便捷的語音控制接口，支持在不同采樣要求和采樣環(huán)境中，對實時音頻數(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，語音數(shù)據(jù)的采集、識別和語義的解析等功能都...

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)用于語音識別領(lǐng)域，取得了非常好的效果，將詞錯誤率降低至。Google提出新系統(tǒng)的框架由三個部分組成：Encoder編碼器組件，它和標(biāo)準(zhǔn)的聲學(xué)模型相似，輸入的是語音信號的時頻特征；經(jīng)過一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，映射成高級特征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)測子單元之間的對齊方式，子單元可以是一個音素或一個字。**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...

在識別時可以將待識別的語音的特征參數(shù)與聲學(xué)模型進(jìn)行匹配，得到識別結(jié)果。目前的主流語音識別系統(tǒng)多采用隱馬爾可夫模型HMM進(jìn)行聲學(xué)模型建模。（4）語言模型訓(xùn)練語言模型是用來計算一個句子出現(xiàn)概率的模型，簡單地說，就是計算一個句子在語法上是否正確的概率。因為句子的構(gòu)造往往是規(guī)律的，前面出現(xiàn)的詞經(jīng)常預(yù)示了后方可能出現(xiàn)的詞語。它主要用于決定哪個詞序列的可能性更大，或者在出現(xiàn)了幾個詞的時候預(yù)測下一個即將出現(xiàn)的詞語。它定義了哪些詞能跟在上一個已經(jīng)識別的詞的后面（匹配是一個順序的處理過程），這樣就可以為匹配過程排除一些不可能的單詞。語言建模能夠有效的結(jié)合漢語語法和語義的知識，描述詞之間的內(nèi)在關(guān)系，從而提...

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

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(hù)，自動語音識別系統(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...

直接調(diào)用即可開啟語音識別功能。RunASR函數(shù)代碼如下：用戶說完話后，LD3320通過打分的方式，將關(guān)鍵詞列表中特征**相似的一個作為輸出。然后LD3320會產(chǎn)生一個中斷信號，此時MCU跳入中斷函數(shù)讀取C5寄存器的值，該值即為識別結(jié)果，得到結(jié)果后，用戶可以根據(jù)數(shù)值來實現(xiàn)一些功能，比如讀取到1，說明是“播放音樂”，那么可以調(diào)用前面的PlaySound函數(shù)來播放音樂。語音識別控制的關(guān)鍵點在于語音識別的準(zhǔn)確率。表1給出了測試結(jié)果，當(dāng)然也可以在識別列表中加入更多的關(guān)鍵詞來做測試。通過測試結(jié)果可以看出，LD3320的識別率在95％上，能夠滿足用戶需求。4結(jié)語本文討論了基于AVR單片機(jī)的語音識別系...

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別問題。（3）上述兩個問題的共性是目前的深度學(xué)習(xí)用到了語音信號各個頻帶的能量信息，而忽略了語音信號的相位信息，尤其是對于多通道而言，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)得到一個好的聲學(xué)模型也是研究的熱點方向。例如方言識別，若有一個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)得到一個好的方言聲學(xué)模型，如果做到這點將極大擴(kuò)展語音識別的應(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）語音識別的目的是讓機(jī)器可以理解人類，因此轉(zhuǎn)換成文字并...

傳統(tǒng)語音識別系統(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E2E模型，直接實現(xiàn)輸入語音到輸出文本的轉(zhuǎn)換，得到終的識別結(jié)果。E2E模型06語音識別開源工具HTK(HMMToolkit)是一個專門用于建立和處理HMM的實驗工具包，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是一個開源的語音識別工具箱，它是基于C++編寫的，可以在Windows和UNIX平臺上編譯，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別問題。（3）上述兩個問題的共性是目前的深度學(xué)習(xí)用到了語音信號各個頻帶的能量信息，而忽略了語音信號的相位信息，尤其是對于多通道而言，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)得到一個好的聲學(xué)模型也是研究的熱點方向。例如方言識別，若有一個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)得到一個好的方言聲學(xué)模型，如果做到這點將極大擴(kuò)展語音識別的應(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）語音識別的目的是讓機(jī)器可以理解人類，因此轉(zhuǎn)換成文字并...

先行者叮咚音箱的出師不利，更是加重了其它人的觀望心態(tài)。真正讓眾多玩家從觀望轉(zhuǎn)為積極參與的轉(zhuǎn)折點是逐步曝光的Echo銷量，近千萬的美國銷量讓整個世界震驚。這是智能設(shè)備從未達(dá)到過的高點，在Echo以前除了AppleWatch與手環(huán)，像恒溫器、攝像頭這樣的產(chǎn)品突破百萬銷量已是驚人表現(xiàn)。這種銷量以及智能音箱的AI屬性促使下半年，國內(nèi)各大巨頭幾乎是同時轉(zhuǎn)度，積極打造自己的智能音箱。未來，回看整個發(fā)展歷程，是一個明確的分界點。在此之前，全行業(yè)是突飛猛進(jìn)，之后則開始進(jìn)入對細(xì)節(jié)領(lǐng)域滲透和打磨的階段，人們關(guān)注的焦點也不再是單純的技術(shù)指標(biāo)，而是回歸到體驗，回歸到一種“新的交互方式到底能給我們帶來什么價...

實時語音識別就是對音頻流進(jìn)行實時識別，邊說邊出結(jié)果，語音識別準(zhǔn)確率和響應(yīng)速度均達(dá)到業(yè)內(nèi)先進(jìn)水平。實時語音識別基于DeepPeak2的端到端建模，將音頻流實時識別為文字，并返回每句話的開始和結(jié)束時間，適用于長句語音輸入、音視頻字幕、會議等場景。實時語音識別功能優(yōu)勢有哪些？1、識別效果好基于DeepPeak2端到端建模，多采樣率多場景聲學(xué)建模，近場中文普通話識別準(zhǔn)確率達(dá)98%2、支持多設(shè)備終端支持WebSocketAPI方式、Android、iOS、LinuxSDK方式調(diào)用，可以適用于多種操作系統(tǒng)、多設(shè)備終端均可使用3、服務(wù)穩(wěn)定高效企業(yè)級穩(wěn)定服務(wù)保障，專有集群承載大流量并發(fā)，高效靈活，服務(wù)...

已有20年歷史了，在Github和SourceForge上都已經(jīng)開源了，而且兩個平臺上都有較高的活躍度。（2）Kaldi從2009年的研討會起就有它的學(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)商用較長時間，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，這個項目已經(jīng)不復(fù)存在。語音識別技術(shù)研究難點目前，語音識別研...

純粹從語音識別和自然語言理解的技術(shù)乃至功能的視角看這款產(chǎn)品，相對于等并未有什么本質(zhì)性改變，變化只是把近場語音交互變成了遠(yuǎn)場語音交互。正式面世于銷量已經(jīng)超過千萬，同時在扮演類似角色的漸成生態(tài)，其后臺的第三方技能已經(jīng)突破10000項。借助落地時從近場到遠(yuǎn)場的突破，亞馬遜一舉從這個賽道的落后者變?yōu)樾袠I(yè)。但自從遠(yuǎn)場語音技術(shù)規(guī)模落地以后，語音識別領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)競爭已經(jīng)開始從研發(fā)轉(zhuǎn)為應(yīng)用。研發(fā)比的是標(biāo)準(zhǔn)環(huán)境下純粹的算法誰更有優(yōu)勢，而應(yīng)用比較的是在真實場景下誰的技術(shù)更能產(chǎn)生優(yōu)異的用戶體驗，而一旦比拼真實場景下的體驗，語音識別便失去存在的價值，更多作為產(chǎn)品體驗的一個環(huán)節(jié)而存在。語音識別似乎進(jìn)入了一個相...

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，智能語音技術(shù)已經(jīng)融入了人們的生活當(dāng)中，給人們的生活帶來了巨大的方便，其中很多智能家居都會使用離線語音識別模塊，這種技術(shù)的科技含量非常高，而且它的使用性能也非常好，通過離線語音技術(shù)的控制，人們不需要有任何的網(wǎng)絡(luò)限制，就可以對智能家居進(jìn)行智能化操控。人們之所以如此的重視智能家居技術(shù)，是因為人們生活當(dāng)中需要智能化來提高生活效率，提高人們的生活質(zhì)量，所以物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展以離線語音識別模塊為主的技術(shù)突飛猛進(jìn)，并且已經(jīng)應(yīng)用到了各個領(lǐng)域當(dāng)中，在智能化家居當(dāng)中，智能語音電視，智能冰箱，以及智能照明系統(tǒng)，全部都已經(jīng)應(yīng)用了離線語音識別技術(shù)。離線語音識別模塊而且這項技術(shù)的實用性非常強(qiáng)，隨著...

MarkGales和SteveYoung在2007年對HMM在語音識別中的應(yīng)用做了詳細(xì)闡述。隨著統(tǒng)計模型的成功應(yīng)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(lǐng)域內(nèi)的主流技術(shù)。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(fù)()在卡耐基梅隆大學(xué)攻讀博士學(xué)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(shù)：①用HMM對語音狀態(tài)的轉(zhuǎn)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(jié)合的方法，稱為高斯混合模型-隱馬爾可夫模型(G...

直接調(diào)用即可開啟語音識別功能。RunASR函數(shù)代碼如下：用戶說完話后，LD3320通過打分的方式，將關(guān)鍵詞列表中特征**相似的一個作為輸出。然后LD3320會產(chǎn)生一個中斷信號，此時MCU跳入中斷函數(shù)讀取C5寄存器的值，該值即為識別結(jié)果，得到結(jié)果后，用戶可以根據(jù)數(shù)值來實現(xiàn)一些功能，比如讀取到1，說明是“播放音樂”，那么可以調(diào)用前面的PlaySound函數(shù)來播放音樂。語音識別控制的關(guān)鍵點在于語音識別的準(zhǔn)確率。表1給出了測試結(jié)果，當(dāng)然也可以在識別列表中加入更多的關(guān)鍵詞來做測試。通過測試結(jié)果可以看出，LD3320的識別率在95％上，能夠滿足用戶需求。4結(jié)語本文討論了基于AVR單片機(jī)的語音識別系...

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(fù)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(chǔ)上做的進(jìn)一步改進(jìn)，考慮語音信號的歷史信息對當(dāng)前幀的影響，還要考慮未來信息對當(dāng)前幀的影響，因此其網(wǎng)絡(luò)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(dāng)前語音幀的影響，能夠極大提高語音狀態(tài)分類的準(zhǔn)確率。BLSTM考慮未來信息的代價是需要進(jìn)行句子級更新，模型訓(xùn)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(jìn)行了工程優(yōu)化與改進(jìn)，即使現(xiàn)在仍然有很多大公司使...

英國倫敦大學(xué)的科學(xué)家Fry和Denes等人di一次利用統(tǒng)計學(xué)的原理構(gòu)建出了一個可以識別出4個元音和9個輔音的音素識別器。在同一年，美國麻省理工學(xué)院林肯實驗室的研究人員則shou次實現(xiàn)了可以針對非特定人的可識別10個元音音素的識別器。語音識別技術(shù)的發(fā)展歷史，主要包括模板匹配、統(tǒng)計模型和深度學(xué)習(xí)三個階段。di一階段：模板匹配(DTW)20世紀(jì)60年代，一些重要的語音識別的經(jīng)典理論先后被提出和發(fā)表出來。1964年，Martin為了解決語音時長不一致的問題，提出了一種時間歸一化的方法，該方法可以可靠地檢測出語音的端點，這可以有效地降低語音時長對識別結(jié)果的影響，使語音識別結(jié)果的可變性減小了。19...

將匹配度高的識別結(jié)果提供給用戶。ASR技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)用到各種智能終端，為人們提供了一種嶄新的人機(jī)交互體驗，但多數(shù)都是基于在線引擎實現(xiàn)。本文針對離線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，結(jié)合特定領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用場景，提出了一套實用性強(qiáng)，成本較低的語音識別解決方案，實現(xiàn)非特定人連續(xù)語音識別功能。第二章本文從方案的主要功能模塊入手，對涉及到的關(guān)鍵要素進(jìn)行詳細(xì)的分析描述，同時對實現(xiàn)過程中的關(guān)鍵事項進(jìn)行具體分析，并提出應(yīng)對措施。第三章根據(jù)方案設(shè)計語音撥號軟件，并對語音撥號軟件的功能進(jìn)行科學(xué)的測試驗證。1低成本的語音識別解決方案（1）主要功能劃分在特定領(lǐng)域內(nèi)的語音識別，主要以命令發(fā)布為主，以快捷實現(xiàn)人機(jī)交互為目的。比如在電話通信領(lǐng)...

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)用在語音識別技術(shù)中，使得語音識別的性能得到了很大的提升，也使得語音識別技術(shù)的普及成為了現(xiàn)實，深圳魚亮科技專業(yè)語音識別技術(shù)提供商，提供：語音喚醒，語音識別，文字翻譯，AI智能會議，信號處理，降噪等語音識別技術(shù)。隨著人工智能的火熱，現(xiàn)階段越來越多的產(chǎn)品都想要加入語音功能。深圳未來語音識別介紹 使用語音識別功能之前，先按照說明書安裝百度語音輸入軟件。在瀏覽器中輸入VOICEM380底部的軟件下載鏈接，...

特別是在Encoder層，將傳統(tǒng)的RNN完全用Attention替代，從而在機(jī)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(jìn)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...

CNN本質(zhì)上也可以看作是從語音信號中不斷抽取特征的一個過程。CNN相比于傳統(tǒng)的DNN模型，在相同性能情況下，前者的參數(shù)量更少。綜上所述，對于建模能力來說，DNN適合特征映射到空間，LSTM具有長短時記憶能力，CNN擅長減少語音信號的多樣性，因此一個好的語音識別系統(tǒng)是這些網(wǎng)絡(luò)的組合。端到端時代語音識別的端到端方法主要是代價函數(shù)發(fā)生了變化，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)并沒有太大變化。總體來說，端到端技術(shù)解決了輸入序列的長度遠(yuǎn)大于輸出序列長度的問題。端到端技術(shù)主要分成兩類：一類是CTC方法，另一類是Sequence-to-Sequence方法。傳統(tǒng)語音識別DNN-HMM架構(gòu)里的聲學(xué)模型，每一幀輸入都...

即在解碼端通過搜索技術(shù)尋找優(yōu)詞串的方法。連續(xù)語音識別中的搜索，就是尋找一個詞模型序列以描述輸入語音信號，從而得到詞解碼序列。搜索所依據(jù)的是對公式中的聲學(xué)模型打分和語言模型打分。在實際使用中，往往要依據(jù)經(jīng)驗給語言模型加上一個高權(quán)重，并設(shè)置一個長詞懲罰分?jǐn)?shù)。語音識別本質(zhì)上是一種模式識別的過程，未知語音的模式與已知語音的參考模式逐一進(jìn)行比較，佳匹配的參考模式被作為識別結(jié)果。當(dāng)今語音識別技術(shù)的主流算法，主要有基于動態(tài)時間規(guī)整（DTW）算法、基于非參數(shù)模型的矢量量化（VQ）方法、基于參數(shù)模型的隱馬爾可夫模型（HMM）的方法、以及近年來基于深度學(xué)習(xí)和支持向量機(jī)等語音識別方法。站在巨人的肩膀上：開源...

實時語音識別就是對音頻流進(jìn)行實時識別，邊說邊出結(jié)果，語音識別準(zhǔn)確率和響應(yīng)速度均達(dá)到業(yè)內(nèi)先進(jìn)水平。實時語音識別基于DeepPeak2的端到端建模，將音頻流實時識別為文字，并返回每句話的開始和結(jié)束時間，適用于長句語音輸入、音視頻字幕、會議等場景。實時語音識別功能優(yōu)勢有哪些？1、識別效果好基于DeepPeak2端到端建模，多采樣率多場景聲學(xué)建模，近場中文普通話識別準(zhǔn)確率達(dá)98%2、支持多設(shè)備終端支持WebSocketAPI方式、Android、iOS、LinuxSDK方式調(diào)用，可以適用于多種操作系統(tǒng)、多設(shè)備終端均可使用3、服務(wù)穩(wěn)定高效企業(yè)級穩(wěn)定服務(wù)保障，專有集群承載大流量并發(fā)，高效靈活，服務(wù)...

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(tuán)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(tuán)隊研究人員通過改進(jìn)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(tuán)隊再次將這一紀(jì)錄刷新，...

聲音的感知qi官正常人耳能感知的頻率范圍為20Hz~20kHz，強(qiáng)度范圍為0dB~120dB。人耳對不同頻率的感知程度是不同的。音調(diào)是人耳對不同頻率聲音的一種主觀感覺，單位為mel。mel頻率與在1kHz以下的頻率近似成線性正比關(guān)系，與1kHz以上的頻率成對數(shù)正比關(guān)系。02語音識別過程人耳接收到聲音后，經(jīng)過神經(jīng)傳導(dǎo)到大腦分析，判斷聲音類型，并進(jìn)一步分辨可能的發(fā)音內(nèi)容。人的大腦從嬰兒出生開始，就不斷在學(xué)習(xí)外界的聲音，經(jīng)過長時間的潛移默化，終才聽懂人類的語言。機(jī)器跟人一樣，也需要學(xué)習(xí)語言的共性和發(fā)音的規(guī)律，才能進(jìn)行語音識別。音素(phone)是構(gòu)成語音的*小單位。英語中有48個音素(2...

亞馬遜的Echo音箱剛開始推出的兩三年，國內(nèi)的智能音箱市場還不溫不火，不為消費者所接受，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報告，2019年第1季度中國市場智能音箱出貨量全球占比51%，超過美國，成為全球*大的智能音箱市場。據(jù)奧維云網(wǎng)(AVC)數(shù)據(jù)顯示，2019年上半年中國智能音箱市場銷量為1556萬臺，同比增長233%。隨著語音市場的擴(kuò)大，國內(nèi)涌現(xiàn)出一批具有強(qiáng)大競爭力的語音公司和研究團(tuán)隊，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...

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)用在語音識別技術(shù)中，使得語音識別的性能得到了很大的提升，也使得語音識別技術(shù)的普及成為了現(xiàn)實，深圳魚亮科技專業(yè)語音識別技術(shù)提供商，提供：語音喚醒，語音識別，文字翻譯，AI智能會議，信號處理，降噪等語音識別技術(shù)。技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)在口音、方言、噪聲等場景下的語音識別也達(dá)到了可用狀態(tài)。湖北語音識別云 用來描述雙重隨機(jī)過程。HMM有算法成熟、效率高、易于訓(xùn)練等優(yōu)點，被***應(yīng)用于語音識別、手寫字識別和天氣預(yù)...