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。而這也是語音識別技術當前發展比較火熱的原因。寧夏長語音識別
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。上海語音識別系統一個眾所周知的應用是自動語音識別，以應對不同的說話速度。
訓練通常來講都是離線完成的，將海量的未知語音通過話筒變成信號之后加在識別系統的輸入端，經過處理后再根據語音特點建立模型，對輸入的信號進行分析，并提取信號中的特征，在此基礎上建立語音識別所需的模板。識別則通常是在線完成的，對用戶實時語音進行自動識別。這個過程又基本可以分為“前端”和“后端”兩個模塊。前端主要的作用就是進行端點檢測、降噪、特征提取等。后端的主要作用是利用訓練好的“聲音模型”和“語音模型”對用戶的語音特征向量進行統計模式識別，得到其中包含的文字信息。語音識別技術的應用語音識別技術有著應用領域和市場前景。在語音輸入控制系統中，它使得人們可以甩掉鍵盤，通過識別語音中的要求、請求、命令或詢問來作出正確的響應，這樣既可以克服人工鍵盤輸入速度慢，極易出差錯的缺點，又有利于縮短系統的反應時間，使人機交流變得簡便易行，比如用于聲控語音撥號系統、聲控智能玩具、智能家電等領域。在智能對話查詢系統中，人們通過語音命令，可以方便地從遠端的數據庫系統中查詢與提取有關信息，享受自然、友好的數據庫檢索服務，例如信息網絡查詢、醫療服務、銀行服務等。語音識別技術還可以應用于自動口語翻譯。
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，該模型比百度上一代DeepPeak2模型提升相對15%的性能。開源語音識別Kaldi是業界語音識別框架的基石。
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。
將匹配度高的識別結果提供給用戶。ASR技術已經被應用到各種智能終端，為人們提供了一種嶄新的人機交互體驗，但多數都是基于在線引擎實現。本文針對離線網絡環境，結合特定領域內的應用場景，提出了一套實用性強，成本較低的語音識別解決方案，實現非特定人連續語音識別功能。第二章本文從方案的主要功能模塊入手，對涉及到的關鍵要素進行詳細的分析描述，同時對實現過程中的關鍵事項進行具體分析，并提出應對措施。第三章根據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。1低成本的語音識別解決方案（1）主要功能劃分在特定領域內的語音識別，主要以命令發布為主，以快捷實現人機交互為目的。比如在電話通信領域，我們常以“呼叫某某某”、“幫我查找某某某電話”為語音輸入，這些輸入語音語法結構單一，目的明確，場景性較強，本方案決定采用命令模式實現語音識別功能。方案主要包括四個功能模塊：語音控制模塊、音頻采集模塊、語音識別離線引擎和應用數據庫模塊，各模塊的主要功能及要求如圖1所示。圖1低成本語音識別解決方案功能模塊語音控制模塊作為方案實現的模塊，主要用于實現語音識別的控制管理功能。語音識別在移動端和音箱的應用上為火熱，語音聊天機器人、語音助手等軟件層出不窮。上海語音識別系統
也被稱為自動語音識別技術（ASR)，計算機語音識別或語音到文本（STT)技術。寧夏長語音識別
ASR）原理語音識別技術是讓機器通過識別把語音信號轉變為文本，進而通過理解轉變為指令的技術。目的就是給機器賦予人的聽覺特性，聽懂人說什么，并作出相應的行為。語音識別系統通常由聲學識別模型和語言理解模型兩部分組成，分別對應語音到音節和音節到字的計算。一個連續語音識別系統大致包含了四個主要部分：特征提取、聲學模型、語言模型和解碼器等。（1）語音輸入的預處理模塊對輸入的原始語音信號進行處理，濾除掉其中的不重要信息以及背景噪聲，并進行語音信號的端點檢測（也就是找出語音信號的始末）、語音分幀（可以近似理解為，一段語音就像是一段視頻，由許多幀的有序畫面構成，可以將語音信號切割為單個的“畫面”進行分析）等處理。（2）特征提取在去除語音信號中對于語音識別無用的冗余信息后，保留能夠反映語音本質特征的信息進行處理，并用一定的形式表示出來。也就是提取出反映語音信號特征的關鍵特征參數形成特征矢量序列，以便用于后續處理。（3）聲學模型訓練聲學模型可以理解為是對聲音的建模，能夠把語音輸入轉換成聲學表示的輸出，準確的說，是給出語音屬于某個聲學符號的概率。根據訓練語音庫的特征參數訓練出聲學模型參數。寧夏長語音識別
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