但是已經能夠在各個真實場景中普遍應用并且得到規模驗證。更進一步的是，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？產業鏈中的傳感、芯片、操作系統、產品和內容廠商之間的關系又該如何變化？。將語音片段輸入轉化為文本輸出的過程就是語音識別。內蒙古語音識別云
數據化的“文字”更容易觸發個人對信息的重視程度，有效避免信息的遺漏。會議紀要更準確。系統能夠提供對與會人員發言內容的高保真記錄，且可以通過文字定位并回聽語音，達到聲文對應，輔助記錄人員更好的理解會議思想、提升紀要結論或紀要決議的準確度。數據安全性強。系統應用后能夠降低對記錄人員的要求，一名普通的人員在會后簡單編輯即可出稿，不需要外聘速錄人員，內部參與的員工也可控制到少，故只需做好設備的安全管控，就能有效保障會議信息安全。實現價值提高工作效率。系統的實時語音轉寫、歷史語音轉寫等功能，能夠輔助秘書及文員快速完成會議記錄的整理、編制、校對、歸檔等工作，減少會議紀要的誤差率，提升工作人員的工作質量和工作效率。會議安全性增強。系統采用本地化部署加語音轉寫引擎加密，確保會議數據安全，改變了傳統會議模式的會議內容保密隱患問題。節約企業成本。系統的功能是實現語音實時轉寫、會議信息管理?？筛鶕D寫內容快速檢索錄音內容，提取會議紀要，實現便捷的會議錄音管理，此技術可節約會議人力成本約50%。開啟會議工作智能化。系統實現了會議管理與人工智能的接軌，為后續推動辦公業務與人工智能、大數據的融合奠定了基礎。四川遠場語音識別多人語音識別和離線語音識別也是當前需要重點解決的問題。
已有20年歷史了，在Github和SourceForge上都已經開源了，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術根基了，現在已經在GitHub上開源，開發活躍度較高。（3）HTK始于劍橋大學，已經商用較長時間，但是現在版權已經不再開源軟件了。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，源于密西西比州立大學。它主要發展于1996到1999年間，版本發布于2011年，遺憾的是，這個項目已經不復存在。語音識別技術研究難點目前，語音識別研究工作進展緩慢，困難具體表現在：（1）輸入無法標準統一比如，各地方言的差異，每個人獨有的發音習慣等，口腔中元音隨著舌頭部位的不同可以發出多種音調，如果組合變化多端的輔音，可以產生大量的、相似的發音，這對語音識別提出了挑戰。除去口音參差不齊，輸入設備不統一也導致了語音輸入的不標準。（2）噪聲的困擾噪聲環境的各類聲源處理是目前公認的技術難題，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，訓練的情況也不能完全匹配真實環境。因而。
作為人機交互領域重要的研究對象，語音識別技術已經成為信息社會不可或缺的組成部分。目前基于在線引擎和語音芯片實現的語音技術方案，其適用性和使用成本均限制了技術的應用和推廣。通過對離線語音識別引擎的研究，結合特定領域內的應用特點，提出一套適用性強，成本較低的語音識別解決方案，可以在離線的網絡環境中，實現非特定人的連續語音識別功能。根據本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。語音識別技術，又稱為自動語音識別（AutomaticSpeechRecognition，ASR），它是以語音為研究對象，通過語音信號處理和模式識別讓機器理解人類語言，并將其轉換為計算機可輸入的數字信號的一門技術。語音識別技術將繁瑣的輸入勞動交給機器處理，在解放人類雙手的同時，還可以有效提高人機交互效率，信息化高度發達，已經成為信息社會不可或缺的組成部分。語音識別引擎是ASR技術的**模塊，它可以工作在識別模式和命令模式。在識別模式下，引擎系統在后臺提供詞庫和識別模板，用戶無需對識別語法進行改動，根據引擎提供的語法模式即可完成既定的人機交互操作；但在命令模式下，用戶需要構建自己的語法詞典，引擎系統根據用戶構建的語法詞典。語音識別的基礎理論包括語音的產生和感知過程、語音信號基礎知識、語音特征提取等。
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，使語音識別朝著更簡單、更高效、更準確的方向發展。語音識別的技術現狀目前，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。隨著各種深度神經網絡以及端到端技術的興起，聲學模型是近幾年非常熱門的方向，業界都紛紛發布自己新的聲學模型結構，刷新各個數據庫的識別記錄。由于中文語音識別的復雜性，國內在聲學模型的研究進展相對更快一些，主流方向是更深更復雜的神經網絡技術融合端到端技術。2018年，科大訊飛提出深度全序列卷積神經網絡（DFCNN）。
其識別精度和速度都達不到實際應用的要求。廣州移動語音識別哪里買
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近年來,通信產品技術突飛猛進，通信產業成為全世界發展速度的產業之一。在中國國內，受益于我國對相關部門與公共安全的重視，以及經濟飛速發展帶來的大型活動增加，我國專網通信行業保持飛速增長趨勢。通信十多年的大發展，智能家居，語音識別算法，機器人交互系統，降噪等業務已深入我們的生活。圍繞業務實現，網絡運營公司、設備研發生產公司、設備安裝公司、業務開發公司、網絡管理機構、網絡及設備維護公司等構成一個相互依存的產業鏈，通信行業由此誕生。2018年，“中美貿易摩擦”無疑成為刺入市場的一把利劍，也壓制了智能家居，語音識別算法，機器人交互系統，降噪的加入熱情。G20峰會的中美兩國元首會晤，讓緊張的中美關系看到一些轉機，但雙方未來的關系走向仍待觀察。實際上，自從中美貿易摩擦不斷升級以來，中國通信設備商所面臨的國際經營壓力較大，且事端不斷。人工智能有限責任公司（自然）企業發展進入快車道，近兩年實現了真正的跨越式發展。預計2018年的主旋律仍將是人工智能技術的產業化落地，將會有更多的傳統企業借助AI技術實現智能化轉型。內蒙古語音識別云
深圳魚亮科技有限公司成立于2017-11-03，同時啟動了以Bothlent為主的智能家居，語音識別算法，機器人交互系統，降噪產業布局。深圳魚亮科技經營業績遍布國內諸多地區地區，業務布局涵蓋智能家居，語音識別算法，機器人交互系統，降噪等板塊。同時，企業針對用戶，在智能家居，語音識別算法，機器人交互系統，降噪等幾大領域，提供更多、更豐富的通信產品產品，進一步為全國更多單位和企業提供更具針對性的通信產品服務。深圳魚亮科技有限公司業務范圍涉及語音識別，音效算法，降噪算法，機器人，智能玩具，軟件服務，教育培訓，芯片開發，電腦，筆記本，手機，耳機，智能穿戴，進出口服務，云計算，計算機服務，軟件開發，底層技術開發，軟件服務進出口，品牌代理服務。等多個環節，在國內通信產品行業擁有綜合優勢。在智能家居，語音識別算法，機器人交互系統，降噪等領域完成了眾多可靠項目。