另一方面，與業界對語音識別的期望過高有關，實際上語音識別與鍵盤、鼠標或觸摸屏等應是融合關系，而非替代關系。深度學習技術自2009年興起之后，已經取得了長足進步。語音識別的精度和速度取決于實際應用環境，但在安靜環境、標準口音、常見詞匯場景下的語音識別率已經超過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當前發展比較火熱的原因。隨著技術的發展，現在口音、方言、噪聲等場景下的語音識別也達到了可用狀態，特別是遠場語音識別已經隨著智能音箱的興起成為全球消費電子領域應用為成功的技術之一。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。當然，當前技術還存在很多不足，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域、無限制人群的應用，但是至少從應用實踐中我們看到了一些希望。本篇文章將從技術和產業兩個角度來回顧一下語音識別發展的歷程和現狀，并分析一些未來趨勢，希望能幫助更多年輕技術人員了解語音行業。在醫療保健領域，語音識別可以在醫療記錄過程的前端或后端實現。遼寧語音識別工具
還可能存在語種混雜現象，如中英混雜(尤其是城市白領)、普通話與方言混雜，但商業機構在這方面的投入還不多，對于中英混雜語音一般*能識別簡單的英文詞匯(如"你家Wi-Fi密碼是多少")，因此如何有效提升多語種識別的準確率，也是當前語音識別技術面臨的挑戰之一。語音識別建模方法語音識別建模方法主要分為模板匹配、統計模型和深度模型幾種類型，以下分別介紹DTW、GMM-HMM、DNN-HMM和端到端模型。往往會因為語速、語調等差異導致這個詞的發音特征和時間長短各不相同。這樣就造成通過采樣得到的語音數據在時間軸上無法對齊的情況。如果時間序列無法對齊，那么傳統的歐氏距離是無法有效地衡量出這兩個序列間真實的相似性的。而DTW的提出就是為了解決這一問題，它是一種將兩個不等長時間序列進行對齊并且衡量出這兩個序列間相似性的有效方法。DTW采用動態規劃的算法思想，通過時間彎折，實現P和Q兩條語音的不等長匹配，將語音匹配相似度問題轉換為**優路徑問題。DTW是模板匹配法中的典型方法，非常適合用于小詞匯量孤立詞語音識別系統。但DTW過分依賴端點檢測，不適合用于連續語音識別，DTW對特定人的識別效果較好。動態時間規整（DTW），它是在馬爾可夫鏈的基礎上發展起來的。甘肅遠場語音識別神經網絡已經逐漸用于語音識別，例如音素分類，孤立單詞識別，視聽語音識別、視聽說話者識別和說話者適應。
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），DFCNN使用大量的卷積直接對整句語音信號進行建模，主要借鑒了圖像識別的網絡配置，每個卷積層使用小卷積核，并在多個卷積層之后再加上池化層，通過累積非常多卷積池化層對，從而可以看到更多的歷史信息。2018年，阿里提出LFR-DFSMN（LowerFrameRate-DeepFeedforwardSequentialMemoryNetworks）。該模型將低幀率算法和DFSMN算法進行融合，語音識別錯誤率相比上一代技術降低20%，解碼速度提升3倍。FSMN通過在FNN的隱層添加一些可學習的記憶模塊，從而可以有效的對語音的長時相關性進行建模。而DFSMN是通過跳轉避免深層網絡的梯度消失問題，可以訓練出更深層的網絡結構。2019年，百度提出了流式多級的截斷注意力模型SMLTA，該模型是在LSTM和CTC的基礎上引入了注意力機制來獲取更大范圍和更有層次的上下文信息。其中流式表示可以直接對語音進行一個小片段一個小片段的增量解碼；多級表示堆疊多層注意力模型；截斷則表示利用CTC模型的尖峰信息，把語音切割成一個一個小片段，注意力模型和解碼可以在這些小片段上展開。在線語音識別率上。
亞馬遜的Echo音箱剛開始推出的兩三年，國內的智能音箱市場還不溫不火，不為消費者所接受，因此銷量非常有限。但自2017年以來，智能家居逐漸普及，音箱市場開始火熱，為搶占語音入口，阿里巴巴、百度、小米、華為等大公司紛紛推出了各自的智能音箱。據Canalys報告，2019年第1季度中國市場智能音箱出貨量全球占比51%，超過美國，成為全球*大的智能音箱市場。據奧維云網(AVC)數據顯示，2019年上半年中國智能音箱市場銷量為1556萬臺，同比增長233%。隨著語音市場的擴大，國內涌現出一批具有強大競爭力的語音公司和研究團隊，包括云知聲、思必馳、出門問問、聲智科技、北科瑞聲、天聰智能等。他們推出的語音產品和解決方案主要針對特定場景，如車載導航、智能家居、醫院的病歷輸入、智能客服、會議系統、證券柜臺業務等，因為采用深度定制，識別效果和產品體驗更佳。在市場上獲得了不錯的反響。針對智能硬件的離線識別，云知聲和思必馳等公司還研發出專門的語音芯片，進一步降低功耗，提高產品的性價比。在國內語音應用突飛猛進的同時，各大公司和研究團隊紛紛在國際學術會議和期刊上發表研究成果。2015年，張仕良等人提出了前饋型序列記憶網絡。舌頭部位不同可以發出多種音調，組合變化多端的輔音，可產生大量的、相似的發音，這對語音識別提出了挑戰。
然后在Reg_RW．c文件中找到HARD_PARA_PORT對應條件宏的代碼段，保留AVR的SPI接口代碼。3．2應用程序實現在代碼中預先設定幾個單詞：“你好”，“播放音樂”，“打開”。當用戶說“播放音樂”時，MCU控制LD3320播放一段音樂，如果是其他詞語，則在串口中打印識別結果，然后再次轉換到語音識別狀態。3．2．1MP3播放代碼LD3320支持MP3數據播放，播放聲音的操作順序為：通用初始化→MP3播放用初始化→調節播放音量→開始播放。將MP3數據順序放入數據寄存器，芯片播放完一定數量的數據時會發出中斷請求，在中斷函數中連續送入聲音數據，直到聲音數據結束。MP3播放函數實現代碼如下：由于MCU容量限制，選取測試的MP3文件不能太大。首先在計算機上將MP3文件的二進制數據轉為標準C數組格式文件，然后將該文件加入工程中。源代碼中MP3文件存儲在外擴的SPIFLASH中，工程中需要注釋和移除全部相關代碼。MP3數據讀取函數是LD_ReloadMp3Data，只需將讀取的SPIFLASH數據部分改成以數組數據讀取的方式即可。3．2．2語音識別程序LD3320語音識別芯片完成的操作順序為：通用初始化→ASR初始化→添加關鍵詞→開啟語音識別。在源代碼中的RunASR函數已經實現了上面的過程。實時語音識別就是對音頻流進行實時識別。甘肅遠場語音識別
隨著人工智能的火熱，現階段越來越多的產品都想要加入語音功能。遼寧語音識別工具
沒有任何一個公司可以全線打造所有的產品。語音識別的產業趨勢當語音產業需求四處開花的同時，行業的發展速度反過來會受限于平臺服務商的供給能力。跳出具體案例來看，行業下一步發展的本質邏輯是：在具體每個點的投入產出是否達到一個普遍接受的界限。離這個界限越近，行業就越會接近滾雪球式發展的臨界點，否則整體增速就會相對平緩。不管是家居、金融、教育或者其他場景，如果解決問題都是非常高投入并且長周期的事情，那對此承擔成本的一方就會猶豫，這相當于試錯成本過高。如果投入后，沒有可感知的新體驗或者銷量促進，那對此承擔成本的一方也會猶豫，顯然這會影響值不值得上的判斷。而這兩個事情，歸根結底都必須由平臺方解決，產品方或者解決方案方對此無能為力，這是由智能語音交互的基礎技術特征所決定。從技術來看，整個語音交互鏈條有五項單點技術：喚醒、麥克風陣列、語音識別、自然語言處理、語音合成，其它技術點比如聲紋識別、哭聲檢測等數十項技術通用性略弱，但分別出現在不同的場景下，并會在特定場景下成為關鍵。看起來關聯的技術已經相對龐雜，但切換到商業視角我們就會發現，找到這些技術距離打造一款體驗上佳的產品仍然有絕大距離。遼寧語音識別工具
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