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性，開始被應用于大詞匯量連續語音識別（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...

該芯片集成了語音識別處理器和一些外部電路，包括A／D、D／A轉換器、麥克風接口、聲音輸出接口等，而且可以播放MP3。不需要外接任何的輔助芯片如FLASH，RAM等，直接集成到產品中即可以實現語音識別、聲控、人機對話功能。MCU通信采用SPI總線方式，時鐘不能超過1．5MHz。麥克風工作電路，音頻輸出只需將揚聲器連接到SPOP和SPON即可。使用SPI總線方式時，LD3320的MD要設為高電平，SPIS設為低電平。SPI總線的引腳有SDI，SDO，SDCK以及SCS。INTB為中斷端口，當有識別結果或MP3數據不足時，會觸發中斷，通知MCU處理。RSTB引腳是LD3320復位端，低電平有...

還可能存在語種混雜現象，如中英混雜(尤其是城市白領)、普通話與方言混雜，但商業機構在這方面的投入還不多，對于中英混雜語音一般*能識別簡單的英文詞匯(如"你家Wi-Fi密碼是多少")，因此如何有效提升多語種識別的準確率，也是當前語音識別技術面臨的挑戰之一。語音識別建模方法語音識別建模方法主要分為模板匹配、統計模型和深度模型幾種類型，以下分別介紹DTW、GMM-HMM、DNN-HMM和端到端模型。往往會因為語速、語調等差異導致這個詞的發音特征和時間長短各不相同。這樣就造成通過采樣得到的語音數據在時間軸上無法對齊的情況。如果時間序列無法對齊，那么傳統的歐氏距離是無法有效地衡量出這兩個序列間真...

而解決后者則更像應用商店的開發者。這里面蘊含著巨大的挑戰和機遇。在過去功能型操作系統的打造過程中，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。（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生改變，人們的數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、業務辦理等會根據地點和業務進行分化。但分化的同時背后的服務則是統一的，每個人可以自由的根據...

智能音箱玩家們對這款產品的認識還都停留在：亞馬遜出了一款叫Echo的產品，功能和Siri類似。先行者科大訊飛叮咚音箱的出師不利，更是加重了其它人的觀望心態。真正讓眾多玩家從觀望轉為積極參與的轉折點是逐步曝光的Echo銷量，2016年底，Echo近千萬的美國銷量讓整個世界震驚。這是智能設備從未達到過的高點，在Echo以前除了AppleWatch與手環，像恒溫器、攝像頭這樣的產品突破百萬銷量已是驚人表現。這種銷量以及智能音箱的AI屬性促使2016年下半年，國內各大巨頭幾乎是同時轉變應有的態度，積極打造自己的智能音箱。未來，回看整個發展歷程，2019年是一個明確的分界點。在此之前，全行業是突...

技術和產業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？產業鏈中...

即識別準確率為，相較于2013年的準確率提升了接近20個百分點。這種水平的準確率已經接近正常人類。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中基于神經網絡的聲學模型和語言模型，在之前的基礎上引入了CNN-BLSTM(ConvolutionalNeuralNetworkCombinedwithBidirectionalLongShort-TermMemory，帶有雙向LSTM的卷積神經網絡)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錄刷新，...

一直推崇的是Chain模型。該模型是一種類似于CTC的技術，建模單元相比于傳統的狀態要更粗顆粒一些，只有兩個狀態，一個狀態是CDPhone，另一個是CDPhone的空白，訓練方法采用的是Lattice-FreeMMI訓練。該模型結構可以采用低幀率的方式進行解碼，解碼幀率為傳統神經網絡聲學模型的三分之一，而準確率相比于傳統模型有非常的提升。遠場語音識別技術主要解決真實場景下舒適距離內人機任務對話和服務的問題，是2015年以后開始興起的技術。由于遠場語音識別解決了復雜環境下的識別問題，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用。目前國內遠場語音識別的技術框架以前...

LSTM)的循環神經網絡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單元(GatedRecurrentUnit，GRU)，在訓練數據很大的情況下GRU相比LSTM參數更少，因此更容易收斂，從而能節省很多時間。LSTM及其變體使得識別效果再次得到提升，尤其是在近場的語音識別任務上達到了可以滿足人們日常生活的標準。另外，時延神經網絡(TimeDelayNeuralNetwork，TDNN)也獲得了不錯的識別效果，它可以適應語音的動態時域變化，能夠學習到特征之間的時序依賴。深度學習技術在近十幾年中，一直保持著飛速發展的狀態...

多個渠道積累了大量的文本語料或語音語料，這為模型訓練提供了基礎，使得構建通用的大規模語言模型和聲學模型成為可能。在語音識別中，豐富的樣本數據是推動系統性能快速提升的重要前提，但是語料的標注需要長期的積累和沉淀，大規模語料資源的積累需要被提高到戰略高度。語音識別在移動端和音箱的應用上為火熱，語音聊天機器人、語音助手等軟件層出不窮。許多人初次接觸語音識別可能歸功于蘋果手機的語音助手Siri。Siri技術來源于美國**部高級研究規劃局（DARPA）的CALO計劃：初衷是一個讓軍方簡化處理繁重復雜的事務，并具備認知能力進行學習、組織的數字助理，其民用版即為Siri虛擬個人助理。Siri公司成立...

漢語的音節由聲母、韻母和音調構成，其中音調信息包含在韻母中。所以，漢語音節結構可以簡化為：聲母+韻母。漢語中有409個無調音節，約1300個有調音節。漢字與漢語音節并不是一一對應的。一個漢字可以對應多個音節，一個音節可對應多個漢字，例如：和——héhèhuóhuòhútián——填甜語音識別過程是個復雜的過程，但其終任務歸結為，找到對應觀察值序列O的可能的詞序列W^。按貝葉斯準則轉化為：其中，P(O)與P(W)沒有關系，可認為是常量，因此P(W|O)的*大值可轉換為P(O|W)和P(W)兩項乘積的*大值，di一項P(O|W)由聲學模型決定，第二項P(W)由語言模型決定。為了讓機...

2）初始化離線引擎：初始化訊飛離線語音庫，根據本地生成的語法文檔，構建語法網絡，輸入語音識別器中；（3）初始化聲音驅動：根據離線引擎的要求，初始化ALSA庫；（4）啟動數據采集：如果有用戶有語音識別請求，語音控制模塊啟動實時語音采集程序；（5）靜音切除：在語音數據的前端，可能存在部分靜音數據，ALSA庫開啟靜音檢測功能，將靜音數據切除后傳送至語音識別引擎；（6）語音識別狀態檢測：語音控制模塊定時檢測引擎系統的語音識別狀態，當離線引擎有結果輸出時，提取語音識別結果；（7）結束語音采集：語音控制模塊通知ALSA，終止實時語音數據的采集；（8）語義解析：語音控制模塊根據語音識別的結果，完...

中國科學院聲學所成為國內shou個開始研究計算機語音識別的機構。受限于當時的研究條件，我國的語音識別研究在這個階段一直進展緩慢。放開以后，隨著計算機應用技術和信號處理技術在我國的普及，越來越多的國內單位和機構具備了語音研究的成熟條件。而就在此時，外國的語音識別研究取得了較大的突破性進展，語音識別成為科技浪潮的前沿，得到了迅猛的發展，這推動了包括中科院聲學所、中科院自動化所、清華大學、中國科技大學、哈爾濱工業大學、上海交通大學、西北工業大學、廈門大學等許多國內科研機構和高等院校投身到語音識別的相關研究當中。大多數的研究者將研究重點聚焦在語音識別基礎理論研究和模型、算法的研究改進上。198...

我們來看一個簡單的例子，假設詞典包含：jin1tian1語音識別過程則"jin天"的詞HMM由"j"、"in1"、"t"和"ian1"四個音素HMM串接而成，形成一個完整的模型以進行解碼識別。這個解碼過程可以找出每個音素的邊界信息，即每個音素(包括狀態)對應哪些觀察值(特征向量)，均可以匹配出來。音素狀態與觀察值之間的匹配關系用概率值衡量，可以用高斯分布或DNN來描述。從句子到狀態序列的分解過程語音識別任務有簡單的孤立詞識別，也有復雜的連續語音識別，工業應用普遍要求大詞匯量連續語音識別(LVCSR)。主流的語音識別系統框架。對輸入的語音提取聲學特征后，得到一序列的觀察值向量，再將它們送...

隨著語音識別技術的不斷發展和進步，也應用到越來越多的產品跟領域中。它們都少不了語音識別芯片、語音識別模塊的支持。那么市面上有哪些語音識別模塊好用呢？哪些領域又運用到語音識別技術呢？語音識別模塊具有語音識別及播報功能，需要掛spl-Flash，存儲詞條或者語音播放內容。還具備有工業級性能，同時還具有識別率高、簡單易用、更新詞條方便等優勢。語音識別模塊被廣泛應用在AI人工智能產品、智能家居遙控、智能玩具等多種領域上。語音識別技術應用領域有哪些語音識別技術的應用領域：智能家電遙控如今很多家電都已經智能化了，用一個小小的遙控器就可以把家里所有的電器用語音操控起來，比如客廳的電視、空調、窗簾等。...

ASR）原理語音識別技術是讓機器通過識別把語音信號轉變為文本，進而通過理解轉變為指令的技術。目的就是給機器賦予人的聽覺特性，聽懂人說什么，并作出相應的行為。語音識別系統通常由聲學識別模型和語言理解模型兩部分組成，分別對應語音到音節和音節到字的計算。一個連續語音識別系統大致包含了四個主要部分：特征提取、聲學模型、語言模型和解碼器等。（1）語音輸入的預處理模塊對輸入的原始語音信號進行處理，濾除掉其中的不重要信息以及背景噪聲，并進行語音信號的端點檢測（也就是找出語音信號的始末）、語音分幀（可以近似理解為，一段語音就像是一段視頻，由許多幀的有序畫面構成，可以將語音信號切割為單個的“畫面”進行分...

即在解碼端通過搜索技術尋找優詞串的方法。連續語音識別中的搜索，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。搜索所依據的是對公式中的聲學模型打分和語言模型打分。在實際使用中，往往要依據經驗給語言模型加上一個高權重，并設置一個長詞懲罰分數。語音識別本質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行比較，佳匹配的參考模式被作為識別結果。當今語音識別技術的主流算法，主要有基于動態時間規整（DTW）算法、基于非參數模型的矢量量化（VQ）方法、基于參數模型的隱馬爾可夫模型（HMM）的方法、以及近年來基于深度學習和支持向量機等語音識別方法。站在巨人的肩膀上：開源...

而解決后者則更像應用商店的開發者。這里面蘊含著巨大的挑戰和機遇。在過去功能型操作系統的打造過程中，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。（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生改變，人們的數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、業務辦理等會根據地點和業務進行分化。但分化的同時背后的服務則是統一的，每個人可以自由的根據...

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。人和機器之間的交互也是相同的道理，讓機器人知道人類要做什么、怎么做。交互的方式有動作、文本或語音等等，其中語音交互越來越被重視，因為隨著互聯網上智能硬件的普及，產生了各種互聯網的入口方式，而語音是簡單、直接的交互方式，是通用的輸入模式。在1952年，貝爾研究所研制了世界上能識別10個英文數字發音的系統。1960年英國的Denes等人研制了世界上語音識別（ASR）系統。大規模的語音識別研究始于70年代，并在單個詞的識別方面取得了實質性的進展。上世紀80年代以后，語音識別研究的重點逐漸轉向更通用的大詞匯量、非特定人的連續語...

發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境中獲取的樣本越多，系統越能在這些環境中識別聲音。通過專門的微調和維護，自動語音識別系統將在使用過程中得到改進。因此，從基本的角度來看，數據越多越好。的確，目前進行的研究和優化較小數據集相關，但目前大多數模型仍需要大量數據才能發揮良好的性能。幸運的是，得益于數據集存儲庫的數據收集服務，音頻數據的收集變得越發簡單。這反過來又增加了技術發展的速度，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...

將匹配度高的識別結果提供給用戶。ASR技術已經被應用到各種智能終端，為人們提供了一種嶄新的人機交互體驗，但多數都是基于在線引擎實現。本文針對離線網絡環境，結合特定領域內的應用場景，提出了一套實用性強，成本較低的語音識別解決方案，實現非特定人連續語音識別功能。第二章本文從方案的主要功能模塊入手，對涉及到的關鍵要素進行詳細的分析描述，同時對實現過程中的關鍵事項進行具體分析，并提出應對措施。第三章根據方案設計語音撥號軟件，并對語音撥號軟件的功能進行科學的測試驗證。1低成本的語音識別解決方案（1）主要功能劃分在特定領域內的語音識別，主要以命令發布為主，以快捷實現人機交互為目的。比如在電話通信領...

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...

取距離近的樣本所對應的詞標注為該語音信號的發音。該方法對解決孤立詞識別是有效的，但對于大詞匯量、非特定人連續語音識別就無能為力。因此，進入80年代后，研究思路發生了重大變化，從傳統的基于模板匹配的技術思路開始轉向基于統計模型（HMM）的技術思路。HMM的理論基礎在1970年前后就已經由Baum等人建立起來，隨后由CMU的Baker和IBM的Jelinek等人將其應用到語音識別當中。HMM模型假定一個音素含有3到5個狀態，同一狀態的發音相對穩定，不同狀態間是可以按照一定概率進行跳轉；某一狀態的特征分布可以用概率模型來描述，使用***的模型是GMM。因此GMM-HMM框架中，HMM描述的是...

包括語法詞典的構建、語音識別引擎的初始化配置、音頻數據的采集控制和基本語義的解析等；應用數據庫是用戶的數據中心，作為語音識別數據的源頭，語音控制模塊從中提取用戶關鍵數據，并以此為基礎構建本地語法詞典；語音識別離線引擎是語音轉換為文字的關鍵模塊，支持在離線的情況下，根據本地構建的語法網絡，完成非特定人連續語音識別功能，同時具備語音數據前、后端點檢測、聲音除噪處理、識別門限設置等基本功能；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境中，對實時音頻數據的采集。（2）關鍵要素分析本方案工作于離線的網絡環境中，語音數據的采集、識別和語義的解析等功能都...

智能音箱玩家們對這款產品的認識還都停留在：亞馬遜出了一款叫Echo的產品，功能和Siri類似。先行者科大訊飛叮咚音箱的出師不利，更是加重了其它人的觀望心態。真正讓眾多玩家從觀望轉為積極參與的轉折點是逐步曝光的Echo銷量，2016年底，Echo近千萬的美國銷量讓整個世界震驚。這是智能設備從未達到過的高點，在Echo以前除了AppleWatch與手環，像恒溫器、攝像頭這樣的產品突破百萬銷量已是驚人表現。這種銷量以及智能音箱的AI屬性促使2016年下半年，國內各大巨頭幾乎是同時轉變應有的態度，積極打造自己的智能音箱。未來，回看整個發展歷程，2019年是一個明確的分界點。在此之前，全行業是突...

2）初始化離線引擎：初始化訊飛離線語音庫，根據本地生成的語法文檔，構建語法網絡，輸入語音識別器中；（3）初始化聲音驅動：根據離線引擎的要求，初始化ALSA庫；（4）啟動數據采集：如果有用戶有語音識別請求，語音控制模塊啟動實時語音采集程序；（5）靜音切除：在語音數據的前端，可能存在部分靜音數據，ALSA庫開啟靜音檢測功能，將靜音數據切除后傳送至語音識別引擎；（6）語音識別狀態檢測：語音控制模塊定時檢測引擎系統的語音識別狀態，當離線引擎有結果輸出時，提取語音識別結果；（7）結束語音采集：語音控制模塊通知ALSA，終止實時語音數據的采集；（8）語義解析：語音控制模塊根據語音識別的結果，完...

LSTM)的循環神經網絡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單元(GatedRecurrentUnit，GRU)，在訓練數據很大的情況下GRU相比LSTM參數更少，因此更容易收斂，從而能節省很多時間。LSTM及其變體使得識別效果再次得到提升，尤其是在近場的語音識別任務上達到了可以滿足人們日常生活的標準。另外，時延神經網絡(TimeDelayNeuralNetwork，TDNN)也獲得了不錯的識別效果，它可以適應語音的動態時域變化，能夠學習到特征之間的時序依賴。深度學習技術在近十幾年中，一直保持著飛速發展的狀態...

取距離近的樣本所對應的詞標注為該語音信號的發音。該方法對解決孤立詞識別是有效的，但對于大詞匯量、非特定人連續語音識別就無能為力。因此，進入80年代后，研究思路發生了重大變化，從傳統的基于模板匹配的技術思路開始轉向基于統計模型（HMM）的技術思路。HMM的理論基礎在1970年前后就已經由Baum等人建立起來，隨后由CMU的Baker和IBM的Jelinek等人將其應用到語音識別當中。HMM模型假定一個音素含有3到5個狀態，同一狀態的發音相對穩定，不同狀態間是可以按照一定概率進行跳轉；某一狀態的特征分布可以用概率模型來描述，使用的模型是GMM。因此GMM-HMM框架中，HMM描述的是語...

特別是在Encoder層，將傳統的RNN完全用Attention替代，從而在機器翻譯任務上取得了更優的結果，引起了極大關注。隨后，研究人員把Transformer應用到端到端語音識別系統中，也取得了非常明顯的改進效果。另外，生成式對抗網絡(GenerativeAdversarialNetwork，GAN)是近年來無監督學習方面具前景的一種新穎的深度學習模型，"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。通過對抗學習，GAN可用于提升語音識別的噪聲魯棒性。GAN網絡在無監督學習方面展現出了較大的研究潛質和較好的應用前景。從一...

純粹從語音識別和自然語言理解的技術乃至功能的視角看這款產品，相對于等并未有什么本質性改變，變化只是把近場語音交互變成了遠場語音交互。正式面世于銷量已經超過千萬，同時在扮演類似角色的漸成生態，其后臺的第三方技能已經突破10000項。借助落地時從近場到遠場的突破，亞馬遜一舉從這個賽道的落后者變為行業。但自從遠場語音技術規模落地以后，語音識別領域的產業競爭已經開始從研發轉為應用。研發比的是標準環境下純粹的算法誰更有優勢，而應用比較的是在真實場景下誰的技術更能產生優異的用戶體驗，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，更多作為產品體驗的一個環節而存在。語音識別似乎進入了一個相...