山西語音識別器

    它將執(zhí)行以下操作：進行聲音輸入：“嘿Siri，現(xiàn)在幾點了？”通過聲學模型運行語音數(shù)據(jù)，將其分解為語音部分?！ねㄟ^語言模型運行該數(shù)據(jù)。輸出文本數(shù)據(jù)：“嘿Siri，現(xiàn)在幾點了？”在這里，值得一提的是，如果自動語音識別系統(tǒng)是語音用戶界面的一部分，則ASR模型將不是***在運行的機器學習模型。許多自動語音識別系統(tǒng)都與自然語言處理(NLP)和文本語音轉(zhuǎn)換(TTS)系統(tǒng)配合使用，以執(zhí)行其給定的角色。也就是說，深入研究語音用戶界面本身就是個完整的話題。要了解更多信息，請查看此文章。那么，現(xiàn)在知道了ASR系統(tǒng)如何運作，但需要構(gòu)建什么？建立ASR系統(tǒng)：數(shù)據(jù)的重要性ASR系統(tǒng)應該具有靈活性。它需要識別各種各樣的音頻輸入（語音樣本），并根據(jù)該數(shù)據(jù)做出準確的文本輸出，以便做出相應的反應。為實現(xiàn)這一點，ASR系統(tǒng)需要的數(shù)據(jù)是標記的語音樣本和轉(zhuǎn)錄形式。比這要復雜一些（例如，數(shù)據(jù)標記過程非常重要且經(jīng)常被忽略），但為了讓大家明白，在此將其簡化。ASR系統(tǒng)需要大量的音頻數(shù)據(jù)。為什么？因為語言很復雜。對同一件事有很多種講述方式，句子的意思會隨著單詞的位置和重點而改變。還考慮到世界上有很多不同的語言，在這些語言中。 在語音識別中，豐富的樣本數(shù)據(jù)是推動系統(tǒng)性能快速提升的重要前提。山西語音識別器

    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，就可以直接進入軟件下載界面了，清晰簡單，自行選擇win版/Mac版，跟著界面提示一部一部操作就ok。中間綁定手機/郵箱賬號，接收驗證碼，輸入VOICEM380底部的***碼。安裝流程就結(jié)束了，讓我們來試試神奇的語音識別~先試了一下普通話模式，據(jù)官方說，每分鐘可聽寫約400字，準確率高達98%。特意找了一段聽起來十分晦澀、拗口的話來測試，先清點VOICEM380的語音識別鍵。此時電腦右下角出現(xiàn)小彈框，進入語音接收階段。以正常語速隨便讀了一下，轉(zhuǎn)化效果非常好，實現(xiàn)零誤差；而且對于智能語音識別中的“智能”也有了很好的詮釋，如動圖，有些人名、專有名詞不能在一時間正確輸出，但會隨著語音的不斷輸入，不斷修正、調(diào)整前面的內(nèi)容；輸入結(jié)束后，可以再次輕點VOICEM380的語音識別鍵，進入“識別”階段，個人感覺，更像是對于剛剛輸出的內(nèi)容進行后的整合；如果剛剛的輸出有出現(xiàn)標點錯亂、錯別字的現(xiàn)象，會在這個識別階段，統(tǒng)一調(diào)整，終整合后輸出的內(nèi)容，正確率十分ok。接著試了一下中譯英模式和英譯中模式，整體操作和普通話模式一致。雖然涉及了不同語種之間的翻譯轉(zhuǎn)化。山西語音識別器對于強噪聲、超遠場、強干擾、多語種、大詞匯等場景下的語音識別還需要很大的提升。

    業(yè)界大部分都是按照靜態(tài)解碼的方式進行，即將聲學模型和語言模型構(gòu)造成WFST網(wǎng)絡，該網(wǎng)絡包含了所有可能路徑，解碼就是在該空間進行搜索的過程。由于該理論相對成熟，更多的是工程優(yōu)化的問題，所以不論是學術(shù)還是產(chǎn)業(yè)目前關(guān)注的較少。語音識別的技術(shù)趨勢語音識別主要趨于遠場化和融合化的方向發(fā)展，但在遠場可靠性還有很多難點沒有突破，比如多輪交互、多人噪雜等場景還有待突破，還有需求較為迫切的人聲分離等技術(shù)。新的技術(shù)應該徹底解決這些問題，讓機器聽覺遠超人類的感知能力。這不能只是算法的進步，需要整個產(chǎn)業(yè)鏈的共同技術(shù)升級，包括更為先進的傳感器和算力更強的芯片。單從遠場語音識別技術(shù)來看，仍然存在很多挑戰(zhàn)，包括：（1）回聲消除技術(shù)。由于喇叭非線性失真的存在，單純依靠信號處理手段很難將回聲消除干凈，這也阻礙了語音交互系統(tǒng)的推廣，現(xiàn)有的基于深度學習的回聲消除技術(shù)都沒有考慮相位信息，直接求取的是各個頻帶上的增益，能否利用深度學習將非線性失真進行擬合，同時結(jié)合信號處理手段可能是一個好的方向。（2）噪聲下的語音識別仍有待突破。信號處理擅長處理線性問題，深度學習擅長處理非線性問題，而實際問題一定是線性和非線性的疊加。

    feed-forwardsequentialmemorynetwork，F(xiàn)SMN)，在DNN的隱層旁增加了一個“記憶模塊”，這個記憶模塊用來存儲對判斷當前語音幀有用的語音信號的歷史信息和未來信息，并且只需等待有限長度的未來語音幀。隨后，科大訊飛進一步提出了深度全序列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(DFCNN)。2018年，阿里巴巴改良并開源了語音識別模型DFSMN(DeepFSMN)。2018年，中科院自動化所率先把Transformer應用到語音識別任務，并進一步拓展到中文語音識別。不管是在研究成果還是在產(chǎn)品性能體驗上，國內(nèi)的語音行業(yè)整體水平已經(jīng)達到甚至超越了國際水平。2016年10月，時任百度首席科學家的吳恩達在對微軟的語音識別技術(shù)與人類水平持平的消息表示祝賀的同時聲稱，百度的漢語語音識別在2015年就已經(jīng)超越了人類的平均水平，也就是說百度比微軟提前一年實現(xiàn)了這一成績。當前語音識別系統(tǒng)依然面臨著不少應用挑戰(zhàn)，其中包括以下主要問題：魯棒性。目前語音識別準確率超過人類水平主要還是在受限的場景下，比如在安靜環(huán)境的情況下，而一旦加入干擾信號，尤其是環(huán)境噪聲和人聲干擾，性能往往會明顯下降。因此，如何在復雜場景(包括非平穩(wěn)噪聲、混響、遠場)下，提高語音識別的魯棒性，研發(fā)"能用=>好用"的語音識別產(chǎn)品。語音識別的許多方面已經(jīng)被一種叫做長短期記憶 (LSTM)的深度學習方法所取代。

    Sequence-to-Sequence方法原來主要應用于機器翻譯領(lǐng)域。2017年，Google將其應用于語音識別領(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，它和標準的聲學模型相似，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，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。**后，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(tǒng)的語言模型。端到端技術(shù)的突破，不再需要HMM來描述音素內(nèi)部狀態(tài)的變化，而是將語音識別的所有模塊統(tǒng)一成神經(jīng)網(wǎng)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(shù)現(xiàn)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(jīng)網(wǎng)絡以及端到端技術(shù)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(jié)構(gòu)，刷新各個數(shù)據(jù)庫的識別記錄。由于中文語音識別的復雜性，國內(nèi)在聲學模型的研究進展相對更快一些。語音識別是項融多學科知識的前沿技術(shù)，覆蓋數(shù)學與統(tǒng)計學、聲學與語言學、計算機與人工智能等基礎(chǔ)前沿學科。陜西英語語音識別

語音識別的基本原理是現(xiàn)有的識別技術(shù)按照識別對象可以分為特定人識別和非特定人識別。山西語音識別器

    ASR）原理語音識別技術(shù)是讓機器通過識別把語音信號轉(zhuǎn)變?yōu)槲谋?，進而通過理解轉(zhuǎn)變?yōu)橹噶畹募夹g(shù)。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(tǒng)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(jié)和音節(jié)到字的計算。一個連續(xù)語音識別系統(tǒng)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(gòu)成，可以將語音信號切割為單個的“畫面”進行分析）等處理。（2）特征提取在去除語音信號中對于語音識別無用的冗余信息后，保留能夠反映語音本質(zhì)特征的信息進行處理，并用一定的形式表示出來。也就是提取出反映語音信號特征的關(guān)鍵特征參數(shù)形成特征矢量序列，以便用于后續(xù)處理。（3）聲學模型訓練聲學模型可以理解為是對聲音的建模，能夠把語音輸入轉(zhuǎn)換成聲學表示的輸出，準確的說，是給出語音屬于某個聲學符號的概率。根據(jù)訓練語音庫的特征參數(shù)訓練出聲學模型參數(shù)。山西語音識別器