但是已經(jīng)能夠在各個真實場景中普遍應(yīng)用并且得到規(guī)模驗證。更進一步的是，技術(shù)和產(chǎn)業(yè)之間形成了比較好的正向迭代效應(yīng)，落地場景越多，得到的真實數(shù)據(jù)越多，挖掘的用戶需求也更準確，這幫助了語音識別技術(shù)快速進步，也基本滿足了產(chǎn)業(yè)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(shù)為明顯的優(yōu)勢。不過，我們也要看到，語音識別的內(nèi)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(shù)、多學科、多傳感的融合化將是未來人工智能發(fā)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(guān)系怎么變化？搜索、電商、社交是否再次重構(gòu)？硬件是否逆襲變得比軟件更加重要？產(chǎn)業(yè)鏈中的傳感、芯片、操作系統(tǒng)、產(chǎn)品和內(nèi)容廠商之間的關(guān)系又該如何變化？。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。廣西語音識別系統(tǒng)
因此一定是兩者融合才有可能更好地解決噪聲下的語音識別問題。（3）上述兩個問題的共性是目前的深度學習用到了語音信號各個頻帶的能量信息，而忽略了語音信號的相位信息，尤其是對于多通道而言，如何讓深度學習更好的利用相位信息可能是未來的一個方向。（4）另外，在較少數(shù)據(jù)量的情況下，如何通過遷移學習得到一個好的聲學模型也是研究的熱點方向。例如方言識別，若有一個比較好的普通話聲學模型，如何利用少量的方言數(shù)據(jù)得到一個好的方言聲學模型，如果做到這點將極大擴展語音識別的應(yīng)用范疇。這方面已經(jīng)取得了一些進展，但更多的是一些訓練技巧，距離目標還有一定差距。（5）語音識別的目的是讓機器可以理解人類，因此轉(zhuǎn)換成文字并不是終的目的。如何將語音識別和語義理解結(jié)合起來可能是未來更為重要的一個方向。語音識別里的LSTM已經(jīng)考慮了語音的歷史時刻信息，但語義理解需要更多的歷史信息才能有幫助，因此如何將更多上下文會話信息傳遞給語音識別引擎是一個難題。（6）讓機器聽懂人類語言，靠聲音信息還不夠，“聲光電熱力磁”這些物理傳感手段，下一步必然都要融合在一起，只有這樣機器才能感知世界的真實信息，這是機器能夠?qū)W習人類知識的前提條件。而且。吉林語音識別教程而這也是語音識別技術(shù)當前發(fā)展比較火熱的原因。
特別是在Encoder層，將傳統(tǒng)的RNN完全用Attention替代，從而在機器翻譯任務(wù)上取得了更優(yōu)的結(jié)果，引起了極大關(guān)注。隨后，研究人員把Transformer應(yīng)用到端到端語音識別系統(tǒng)中，也取得了非常明顯的改進效果。另外，生成式對抗網(wǎng)絡(luò)(GenerativeAdversarialNetwork，GAN)是近年來無監(jiān)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(wǎng)絡(luò)在無監(jiān)督學習方面展現(xiàn)出了較大的研究潛質(zhì)和較好的應(yīng)用前景。從一個更高的角度來看待語音識別的研究歷程，從HMM到GMM，到DNN，再到CTC和Attention，這個演進過程的主線是如何利用一個網(wǎng)絡(luò)模型實現(xiàn)對聲學模型層面更準的刻畫。換言之，就是不斷嘗試更好的建模方式以取代基于統(tǒng)計的建模方式。在2010年以前，語音識別行業(yè)水平普遍還停留在80%的準確率以下。機器學習相關(guān)模型算法的應(yīng)用和計算機性能的增強，帶來了語音識別準確率的大幅提升。到2015年，識別準確率就達到了90%以上。谷歌公司在2013年時，識別準確率還只有77%，然而到2017年5月時，基于谷歌深度學習的英語語音識別錯誤率已經(jīng)降低到。
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(lián)網(wǎng)上智能硬件的普及，產(chǎn)生了各種互聯(lián)網(wǎng)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(shù)字發(fā)音的系統(tǒng)。1960年英國的Denes等人研制了世界上語音識別（ASR）系統(tǒng)。大規(guī)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(zhì)性的進展。上世紀80年代以后，語音識別研究的重點逐漸轉(zhuǎn)向更通用的大詞匯量、非特定人的連續(xù)語音識別。90年代以來，語音識別的研究一直沒有太大進步。但是，在語音識別技術(shù)的應(yīng)用及產(chǎn)品化方面取得了較大的進展。自2009年以來，得益于深度學習研究的突破以及大量語音數(shù)據(jù)的積累，語音識別技術(shù)得到了突飛猛進的發(fā)展。深度學習研究使用預(yù)訓練的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提高了聲學模型的準確率。微軟的研究人員率先取得了突破性進展，他們使用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型后，語音識別錯誤率降低了三分之一，成為近20年來語音識別技術(shù)方面快的進步。另外，隨著手機等移動終端的普及。實時語音識別基于DeepPeak2的端到端建模，將音頻流實時識別為文字，并返回每句話的開始和結(jié)束時間。
應(yīng)用背景隨著信息時代的到來，語音技術(shù)、無紙化技術(shù)發(fā)展迅速，但是基于會議辦公的應(yīng)用場景，大部分企業(yè)以上技術(shù)應(yīng)用都不夠廣，會議辦公仍存在會議記錄強度高、出稿準確率低，會議工作人員壓力大等問題。為解決上述問題，智能語音識別編譯管理系統(tǒng)應(yīng)運而生。智能語音識別編譯管理系統(tǒng)的主要功能是會議交流場景下語音實時轉(zhuǎn)文字，解決了人工記錄會議記要易造成信息偏差、整理工作量大、重要會議信息得不到體系化管控、會議發(fā)言內(nèi)容共享不全等問題，提升語音技術(shù)在會議中的應(yīng)用水平，切實提升會議的工作效率。實現(xiàn)功能智能語音識別編譯管理系統(tǒng)對會議信息進行管理，實現(xiàn)實時（歷史）會議語音轉(zhuǎn)寫和在線編輯；實現(xiàn)角色分離、自動分段、關(guān)鍵詞優(yōu)化、禁忌詞屏蔽、語氣詞過濾；實現(xiàn)全文檢索、重點功能標記、按句回聽；實現(xiàn)展板設(shè)置、導(dǎo)出成稿、實時上屏等功能。技術(shù)特點語音轉(zhuǎn)文字準確率高。系統(tǒng)中文轉(zhuǎn)寫準確率平均可達95%，實時語音轉(zhuǎn)寫效率能夠達到≤200毫秒，能夠?qū)崿F(xiàn)所聽即所見的視覺體驗。系統(tǒng)能夠結(jié)合前后文智能進行語句順滑、智能語義分段，語音轉(zhuǎn)寫過程中也能夠直接對轉(zhuǎn)寫的文本進行編輯，編輯完成后即可出稿。會議內(nèi)容記錄更完整。系統(tǒng)可實現(xiàn)對全部發(fā)言內(nèi)容的記錄。開源框架目前開源世界里提供了多種不同的語音識別工具包，為開發(fā)者構(gòu)建應(yīng)用提供了很大幫助。廣東語音識別工具
語音識別技術(shù)開始與其他領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)進行結(jié)合，以提高識別的準確率，便于實現(xiàn)語音識別技術(shù)的產(chǎn)品化。廣西語音識別系統(tǒng)
什么是語音識別？語音識別(AutomaticSpeechRecognition,ASR)：通俗地講語音識別就是將人類的聲音信號轉(zhuǎn)化為文字或者指令的過程。語音識別以語音為研究對象，它是語音信號處理的一個重要研究方向，是模式識別的一個分支。語音識別的研究涉及微機技術(shù)、人工智能、數(shù)字信號處理、模式識別、聲學、語言學和認知科學等許多學科領(lǐng)域，是一個多學科綜合性研究領(lǐng)域。語音識別基本原理語音識別系統(tǒng)基本原理：其中：預(yù)處理模塊濾除原始語音信號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、自動增益控制等處理過程，將語音信號數(shù)字化；特征提取模塊對語音的聲學參數(shù)進行分析后提取出語音特征參數(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，對識別效果極為重要。由于語音信號本質(zhì)上屬于非平穩(wěn)信號，目前對語音信號的分析是建立在短時平穩(wěn)性假設(shè)之上的。在對語音信號作短時平穩(wěn)假設(shè)后，通過對語音信號進行加窗，實現(xiàn)短時語音片段上的特征提取。這些短時片段被稱為幀，以幀為單位的特征序列構(gòu)成語音識別系統(tǒng)的輸入。由于梅爾倒譜系數(shù)及感知線性預(yù)測系數(shù)能夠從人耳聽覺特性的角度準確刻畫語音信號，已經(jīng)成為目前主流的語音特征。為補償幀間假設(shè)。廣西語音識別系統(tǒng)
深圳魚亮科技有限公司是國內(nèi)一家多年來專注從事智能家居，語音識別算法，機器人交互系統(tǒng)，降噪的老牌企業(yè)。公司位于龍華街道清華社區(qū)建設(shè)東路青年創(chuàng)業(yè)園B棟3層12號，成立于2017-11-03。公司的產(chǎn)品營銷網(wǎng)絡(luò)遍布國內(nèi)各大市場。公司主要經(jīng)營智能家居，語音識別算法，機器人交互系統(tǒng)，降噪等產(chǎn)品，我們依托高素質(zhì)的技術(shù)人員和銷售隊伍，本著誠信經(jīng)營、理解客戶需求為經(jīng)營原則，公司通過良好的信譽和周到的售前、售后服務(wù)，贏得用戶的信賴和支持。公司與行業(yè)上下游之間建立了長久親密的合作關(guān)系，確保智能家居，語音識別算法，機器人交互系統(tǒng)，降噪在技術(shù)上與行業(yè)內(nèi)保持同步。產(chǎn)品質(zhì)量按照行業(yè)標準進行研發(fā)生產(chǎn)，絕不因價格而放棄質(zhì)量和聲譽。深圳魚亮科技有限公司以誠信為原則，以安全、便利為基礎(chǔ)，以優(yōu)惠價格為智能家居，語音識別算法，機器人交互系統(tǒng)，降噪的客戶提供貼心服務(wù)，努力贏得客戶的認可和支持，歡迎新老客戶來我們公司參觀。