廣西錄音語(yǔ)音識(shí)別

    我們來(lái)看一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，假設(shè)詞典包含：jin1tian1語(yǔ)音識(shí)別過(guò)程則"jin天"的詞HMM由"j"、"in1"、"t"和"ian1"四個(gè)音素HMM串接而成，形成一個(gè)完整的模型以進(jìn)行解碼識(shí)別。這個(gè)解碼過(guò)程可以找出每個(gè)音素的邊界信息，即每個(gè)音素(包括狀態(tài))對(duì)應(yīng)哪些觀察值(特征向量)，均可以匹配出來(lái)。音素狀態(tài)與觀察值之間的匹配關(guān)系用概率值衡量，可以用高斯分布或DNN來(lái)描述。從句子到狀態(tài)序列的分解過(guò)程語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)有簡(jiǎn)單的孤立詞識(shí)別，也有復(fù)雜的連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別，工業(yè)應(yīng)用普遍要求大詞匯量連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別(LVCSR)。主流的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)框架。對(duì)輸入的語(yǔ)音提取聲學(xué)特征后，得到一序列的觀察值向量，再將它們送到解碼器識(shí)別，后得到識(shí)別結(jié)果。解碼器一般是基于聲學(xué)模型、語(yǔ)言模型和發(fā)音詞典等知識(shí)源來(lái)識(shí)別的，這些知識(shí)源可以在識(shí)別過(guò)程中動(dòng)態(tài)加載，也可以預(yù)先編譯成統(tǒng)一的靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)，在識(shí)別前一次性加載。發(fā)音詞典要事先設(shè)計(jì)好，而聲學(xué)模型需要由大批量的語(yǔ)音數(shù)據(jù)(涉及各地口音、不同年齡、性別、語(yǔ)速等方面)訓(xùn)練而成，語(yǔ)言模型則由各種文本語(yǔ)料訓(xùn)練而成。為保證識(shí)別效果，每個(gè)部分都需要精細(xì)的調(diào)優(yōu)，因此對(duì)系統(tǒng)研發(fā)人員的專(zhuān)業(yè)背景有較高的要求。除了傳統(tǒng)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)之外，基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)也逐漸發(fā)展起來(lái)。廣西錄音語(yǔ)音識(shí)別

    將相似度高的模式所屬的類(lèi)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(guò)Lattice重打分融合更高元的語(yǔ)言模型、通過(guò)置信度度量得到識(shí)別結(jié)果的可靠程度等。終通過(guò)增加約束，得到更可靠的識(shí)別結(jié)果。語(yǔ)音識(shí)別的技術(shù)有哪些？語(yǔ)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(yǔ)言處理語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展可以說(shuō)是有一定的歷史背景，上世紀(jì)80年代，語(yǔ)音識(shí)別研究的重點(diǎn)已經(jīng)開(kāi)始逐漸轉(zhuǎn)向大詞匯量、非特定人連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別。到了90年代以后，語(yǔ)音識(shí)別并沒(méi)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(lái)，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)才取得了突飛猛進(jìn)的進(jìn)展。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)起始于20世紀(jì)50年代。這一時(shí)期，語(yǔ)音識(shí)別的研究主要集中在對(duì)元音、輔音、數(shù)字以及孤立詞的識(shí)別。20世紀(jì)60年代，語(yǔ)音識(shí)別研究取得實(shí)質(zhì)性進(jìn)展。線性預(yù)測(cè)分析和動(dòng)態(tài)規(guī)劃的提出較好地解決了語(yǔ)音信號(hào)模型的產(chǎn)生和語(yǔ)音信號(hào)不等長(zhǎng)兩個(gè)問(wèn)題，并通過(guò)語(yǔ)音信號(hào)的線性預(yù)測(cè)編碼，有效地解決了語(yǔ)音信號(hào)的特征提取。20世紀(jì)70年代，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)取得突破性進(jìn)展。基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（DynamicTimeWarp?ing。廣西錄音語(yǔ)音識(shí)別怎么構(gòu)建語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)？語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)建總體包括兩個(gè)部分：訓(xùn)練和識(shí)別。

    因此在平臺(tái)服務(wù)上反倒是可以主推一些更為面向未來(lái)、有特色的基礎(chǔ)服務(wù)，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(lèi)比過(guò)去的Android，語(yǔ)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(guò)程可能會(huì)更加的曲折。過(guò)去經(jīng)常被提到的操作系統(tǒng)的概念在智能語(yǔ)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(guò)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(hù)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，不同的AIoT硬件產(chǎn)品在傳感器（深度攝像頭、雷達(dá)等）、顯示器上（有屏、無(wú)屏、小屏、大屏等）具有巨大差異，這會(huì)導(dǎo)致功能型系統(tǒng)的持續(xù)分化（可以和Linux的分化相對(duì)應(yīng)）。這反過(guò)來(lái)也就意味著一套智能型系統(tǒng)，必須同時(shí)解決與功能型系統(tǒng)的適配以及對(duì)不同后端內(nèi)容以及場(chǎng)景進(jìn)行支撐的雙重責(zé)任。這兩邊在操作上，屬性具有巨大差異。解決前者需要參與到傳統(tǒng)的產(chǎn)品生產(chǎn)制造鏈條中去。

    什么是語(yǔ)音識(shí)別？語(yǔ)音識(shí)別(AutomaticSpeechRecognition,ASR)：通俗地講語(yǔ)音識(shí)別就是將人類(lèi)的聲音信號(hào)轉(zhuǎn)化為文字或者指令的過(guò)程。語(yǔ)音識(shí)別以語(yǔ)音為研究對(duì)象，它是語(yǔ)音信號(hào)處理的一個(gè)重要研究方向，是模式識(shí)別的一個(gè)分支。語(yǔ)音識(shí)別的研究涉及微機(jī)技術(shù)、人工智能、數(shù)字信號(hào)處理、模式識(shí)別、聲學(xué)、語(yǔ)言學(xué)和認(rèn)知科學(xué)等許多學(xué)科領(lǐng)域，是一個(gè)多學(xué)科綜合性研究領(lǐng)域。語(yǔ)音識(shí)別基本原理語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)基本原理：其中：預(yù)處理模塊濾除原始語(yǔ)音信號(hào)中的次要信息及背景噪音等，包括抗混疊濾波、預(yù)加重、模/數(shù)轉(zhuǎn)換、自動(dòng)增益控制等處理過(guò)程，將語(yǔ)音信號(hào)數(shù)字化；特征提取模塊對(duì)語(yǔ)音的聲學(xué)參數(shù)進(jìn)行分析后提取出語(yǔ)音特征參數(shù)，形成特征矢量序列。特征提取和選擇是構(gòu)建系統(tǒng)的關(guān)鍵，對(duì)識(shí)別效果極為重要。由于語(yǔ)音信號(hào)本質(zhì)上屬于非平穩(wěn)信號(hào)，目前對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的分析是建立在短時(shí)平穩(wěn)性假設(shè)之上的。在對(duì)語(yǔ)音信號(hào)作短時(shí)平穩(wěn)假設(shè)后，通過(guò)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行加窗，實(shí)現(xiàn)短時(shí)語(yǔ)音片段上的特征提取。這些短時(shí)片段被稱(chēng)為幀，以幀為單位的特征序列構(gòu)成語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的輸入。由于梅爾倒譜系數(shù)及感知線性預(yù)測(cè)系數(shù)能夠從人耳聽(tīng)覺(jué)特性的角度準(zhǔn)確刻畫(huà)語(yǔ)音信號(hào)，已經(jīng)成為目前主流的語(yǔ)音特征。為補(bǔ)償幀間假設(shè)。在醫(yī)療保健領(lǐng)域，語(yǔ)音識(shí)別可以在醫(yī)療記錄過(guò)程的前端或后端實(shí)現(xiàn)。

    中國(guó)科學(xué)院聲學(xué)所成為國(guó)內(nèi)shou個(gè)開(kāi)始研究計(jì)算機(jī)語(yǔ)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(yǔ)音識(shí)別研究在這個(gè)階段一直進(jìn)展緩慢。放開(kāi)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(lái)越多的國(guó)內(nèi)單位和機(jī)構(gòu)具備了語(yǔ)音研究的成熟條件。而就在此時(shí)，外國(guó)的語(yǔ)音識(shí)別研究取得了較大的突破性進(jìn)展，語(yǔ)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(mén)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(yǔ)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(yǔ)音識(shí)別基礎(chǔ)理論研究和模型、算法的研究改進(jìn)上。1986年3月，我國(guó)的"863"計(jì)劃正式啟動(dòng)。"863"計(jì)劃即國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃，是我國(guó)的一項(xiàng)高科技發(fā)展計(jì)劃。作為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和智能科學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)重要分支。語(yǔ)音識(shí)別在該計(jì)劃中被列為一個(gè)專(zhuān)項(xiàng)研究課題。隨后，我國(guó)展開(kāi)了系統(tǒng)性的針對(duì)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的研究。因此，對(duì)于我國(guó)國(guó)內(nèi)的語(yǔ)音識(shí)別行業(yè)來(lái)說(shuō)，"863"計(jì)劃是一個(gè)里程碑，它標(biāo)志著我國(guó)的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)進(jìn)入了一個(gè)嶄新的發(fā)展階段。但是由于研究起步晚、基礎(chǔ)薄弱、硬件條件和計(jì)算能力有限。語(yǔ)音識(shí)別，通常稱(chēng)為自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別。甘肅語(yǔ)音識(shí)別翻譯

開(kāi)源框架目前開(kāi)源世界里提供了多種不同的語(yǔ)音識(shí)別工具包，為開(kāi)發(fā)者構(gòu)建應(yīng)用提供了很大幫助。廣西錄音語(yǔ)音識(shí)別

    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(lèi)比過(guò)去的Android，語(yǔ)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(guò)程可能會(huì)更加的曲折。過(guò)去經(jīng)常被提到的操作系統(tǒng)的概念在智能語(yǔ)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(guò)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(hù)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，不同的AIoT硬件產(chǎn)品在傳感器（深度攝像頭、雷達(dá)等）、顯示器上（有屏、無(wú)屏、小屏、大屏等）具有巨大差異，這會(huì)導(dǎo)致功能型系統(tǒng)的持續(xù)分化（可以和Linux的分化相對(duì)應(yīng)）。這反過(guò)來(lái)也就意味著一套智能型系統(tǒng)，必須同時(shí)解決與功能型系統(tǒng)的適配以及對(duì)不同后端內(nèi)容以及場(chǎng)景進(jìn)行支撐的雙重責(zé)任。這兩邊在操作上，屬性具有巨大差異。解決前者需要參與到傳統(tǒng)的產(chǎn)品生產(chǎn)制造鏈條中去，而解決后者則更像應(yīng)用商店的開(kāi)發(fā)者。這里面蘊(yùn)含著巨大的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。

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