江西長語音識別

    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(zhǔn)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(biāo)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。主要是將人類語音中的詞匯內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計算機可讀的輸入。江西長語音識別

    語音識別是一門綜合性學(xué)科，涉及的領(lǐng)域非常廣，包括聲學(xué)、語音學(xué)、語言學(xué)、信號處理、概率統(tǒng)計、信息論、模式識別和深度學(xué)習(xí)等。語音識別的基礎(chǔ)理論包括語音的產(chǎn)生和感知過程、語音信號基礎(chǔ)知識、語音特征提取等，關(guān)鍵技術(shù)包括高斯混合模型(GaussianMixtureModel，GMM)、隱馬爾可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DeepNeuralNetwork，DNN)，以及基于這些模型形成的GMM-HMM、DNN-HMM和端到端(End-to-End，E2E)系統(tǒng)。語言模型和解碼器也非常關(guān)鍵，直接影響語音識別實際應(yīng)用的效果。為了讓讀者更好地理解語音信號的特性，接下來我們首先介紹語音的產(chǎn)生和感知機制。語音的產(chǎn)生和感知人的發(fā)音qi官包括：肺、氣管、聲帶、喉、咽、鼻腔、口腔和唇。肺部產(chǎn)生的氣流沖擊聲帶，產(chǎn)生振動。聲帶每開啟和閉合一次的時間是一個基音周期(Pitchperiod)T，其倒數(shù)為基音頻率(F0=1/T，基頻)，范圍在70Hz~450Hz。基頻越高，聲音越尖細，如小孩的聲音比大人尖，就是因為其基頻更高。基頻隨時間的變化，也反映聲調(diào)的變化。人的發(fā)音qi官聲道主要由口腔和鼻腔組成，它是對發(fā)音起重要作用的qi官，氣流在聲道會產(chǎn)生共振。前面五個共振峰頻率(F1、F2、F3、F4和F5)。反映了聲道的主要特征。山西語音識別庫損失函數(shù)通常是Levenshtein距離，對于特定的任務(wù)它的數(shù)值是不同的。

    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，自動語音識別系統(tǒng)將在使用過程中得到改進。因此，從基本的角度來看，數(shù)據(jù)越多越好。的確，目前進行的研究和優(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展身手。ASR技術(shù)的未來ASR技術(shù)已融身于社會。虛擬助手、車載系統(tǒng)和家庭自動化都讓日常生活更加便利，應(yīng)用范圍也可能擴大。隨著越來越多的人接納這些服務(wù)，技術(shù)將進一步發(fā)展。除上述示例之外，自動語音識別在各種有趣的領(lǐng)域和行業(yè)中都發(fā)揮著作用：·通訊：隨著全球手機的普及，ASR系統(tǒng)甚至可以為閱讀和寫作水平較低的社區(qū)提供信息、在線搜索和基于文本的服務(wù)。

    另一方面，與業(yè)界對語音識別的期望過高有關(guān)，實際上語音識別與鍵盤、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)取得了長足進步。語音識別的精度和速度取決于實際應(yīng)用環(huán)境，但在安靜環(huán)境、標(biāo)準(zhǔn)口音、常見詞匯場景下的語音識別率已經(jīng)超過95%，意味著具備了與人類相仿的語言識別能力，而這也是語音識別技術(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、噪聲等場景下的語音識別也達到了可用狀態(tài)，特別是遠場語音識別已經(jīng)隨著智能音箱的興起成為全球消費電子領(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互動接口之一。當(dāng)然，當(dāng)前技術(shù)還存在很多不足，如對于強噪聲、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；另外，多人語音識別和離線語音識別也是當(dāng)前需要重點解決的問題。雖然語音識別還無法做到無限制領(lǐng)域、無限制人群的應(yīng)用，但是至少從應(yīng)用實踐中我們看到了一些希望。本篇文章將從技術(shù)和產(chǎn)業(yè)兩個角度來回顧一下語音識別發(fā)展的歷程和現(xiàn)狀，并分析一些未來趨勢，希望能幫助更多年輕技術(shù)人員了解語音行業(yè)。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)槲谋荆M而通過理解轉(zhuǎn)變?yōu)橹噶畹募夹g(shù)。

    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，語音識別研究工作進展緩慢，困難具體表現(xiàn)在：（1）輸入無法標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一比如，各地方言的差異，每個人獨有的發(fā)音習(xí)慣等，口腔中元音隨著舌頭部位的不同可以發(fā)出多種音調(diào)，如果組合變化多端的輔音，可以產(chǎn)生大量的、相似的發(fā)音，這對語音識別提出了挑戰(zhàn)。除去口音參差不齊，輸入設(shè)備不統(tǒng)一也導(dǎo)致了語音輸入的不標(biāo)準(zhǔn)。（2）噪聲的困擾噪聲環(huán)境的各類聲源處理是目前公認的技術(shù)難題，機器無法從各層次的背景噪音中分辨出人聲，而且，背景噪聲千差萬別，訓(xùn)練的情況也不能完全匹配真實環(huán)境。因而。搜索的本質(zhì)是問題求解，應(yīng)用于語音識別、機器翻譯等人工智能和模式識別的各個領(lǐng)域。吉林語音識別模塊

通過語音信號處理和模式識別讓機器自動識別和理解人類的語音。江西長語音識別

    語音識別在噪聲中比在安靜的環(huán)境下要難得多。目前主流的技術(shù)思路是，通過算法提升降低誤差。首先，在收集的原始語音中，提取抗噪性較高的語音特征。然后，在模型訓(xùn)練的時候，結(jié)合噪聲處理算法訓(xùn)練語音模型，使模型在噪聲環(huán)境里的魯棒性較高。在語音解碼的過程中進行多重選擇，從而提高語音識別在噪聲環(huán)境中的準(zhǔn)確率。完全消除噪聲的干擾，目前而言，還停留在理論層面。（3）模型的有效性識別系統(tǒng)中的語言模型、詞法模型在大詞匯量、連續(xù)語音識別中還不能完全正確的發(fā)揮作用，需要有效地結(jié)合語言學(xué)、心理學(xué)及生理學(xué)等其他學(xué)科的知識。并且，語音識別系統(tǒng)從實驗室演示系統(tǒng)向商品的轉(zhuǎn)化過程中還有許多具體細節(jié)技術(shù)問題需要解決。智能語音識別系統(tǒng)研發(fā)方向許多用戶已經(jīng)能享受到語音識別技術(shù)帶來的方便，比如智能手機的語音操作等。但是，這與實現(xiàn)真正的人機交流還有相當(dāng)遙遠的距離。目前，計算機對用戶語音的識別程度不高，人機交互上還存在一定的問題，智能語音識別系統(tǒng)技術(shù)還有很長的一段路要走，必須取得突破性的進展，才能做到更好的商業(yè)應(yīng)用，這也是未來語音識別技術(shù)的發(fā)展方向。在語音識別的商業(yè)化落地中，需要內(nèi)容、算法等各個方面的協(xié)同支撐。江西長語音識別

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