聽到人類聽不到的世界。語音識別的產業歷程語音識別這半個多世紀的產業歷程中，其有三個關鍵節點，兩個和技術有關，一個和應用有關。，開發了個基于模型的語音識別系統，當時實現這一系統。雖然混合高斯模型效果得到持續改善，而被應用到語音識別中，并且確實提升了語音識別的效果，但實際上語音識別已經遭遇了技術天花板，識別的準確率很難超過90%。很多人可能還記得，都曾經推出和語音識別相關的軟件，但終并未取得成功。第二個關鍵節點是深度學習被系統應用到語音識別領域中。這導致識別的精度再次大幅提升，終突破90%，并且在標準環境下逼近98%。有意思的是，盡管技術取得了突破，也涌現出了一些與此相關的產品，但與其引起的關注度相比，這些產品實際取得的成績則要遜色得多。剛一面世的時候，這會對搜索業務產生根本性威脅，但事實上直到的面世，這種根本性威脅才真的有了具體的載體。第三個關鍵點正是出現。
實時語音識別功能優勢有哪些？青海語音識別模塊
特別是在Encoder層，將傳統的RNN完全用Attention替代，從而在機器翻譯任務上取得了更優的結果，引起了極大關注。隨后，研究人員把Transformer應用到端到端語音識別系統中，也取得了非常明顯的改進效果。另外，生成式對抗網絡(GenerativeAdversarialNetwork，GAN)是近年來無監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網絡在無監督學習方面展現出了較大的研究潛質和較好的應用前景。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絡模型實現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計的建模方式。在2010年以前，語音識別行業水平普遍還停留在80%的準確率以下。機器學習相關模型算法的應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降低到。青海語音識別模塊可以刪減一組可能的轉錄語句以保持易處理性。
將相似度高的模式所屬的類別作為識別中間候選結果輸出。為了提高識別的正確率，在后處理模塊中對上述得到的候選識別結果繼續處理，包括通過Lattice重打分融合更高元的語言模型、通過置信度度量得到識別結果的可靠程度等。終通過增加約束，得到更可靠的識別結果。語音識別的技術有哪些？語音識別技術=早期基于信號處理和模式識別+機器學習+深度學習+數值分析+高性能計算+自然語言處理語音識別技術的發展可以說是有一定的歷史背景，上世紀80年代，語音識別研究的重點已經開始逐漸轉向大詞匯量、非特定人連續語音識別。到了90年代以后，語音識別并沒有什么重大突破，直到大數據與深度神經網絡時代的到來，語音識別技術才取得了突飛猛進的進展。語音識別技術的發展語音識別技術起始于20世紀50年代。這一時期，語音識別的研究主要集中在對元音、輔音、數字以及孤立詞的識別。20世紀60年代，語音識別研究取得實質性進展。線性預測分析和動態規劃的提出較好地解決了語音信號模型的產生和語音信號不等長兩個問題，并通過語音信號的線性預測編碼，有效地解決了語音信號的特征提取。20世紀70年代，語音識別技術取得突破性進展。基于動態規劃的動態時間規整（DynamicTimeWarp?ing。
LSTM)的循環神經網絡RNN，能夠通過遺忘門和輸出門忘記部分信息來解決梯度消失的問題。由LSTM也衍生出了許多變體，較為常用的是門控循環單元(GatedRecurrentUnit，GRU)，在訓練數據很大的情況下GRU相比LSTM參數更少，因此更容易收斂，從而能節省很多時間。LSTM及其變體使得識別效果再次得到提升，尤其是在近場的語音識別任務上達到了可以滿足人們日常生活的標準。另外，時延神經網絡(TimeDelayNeuralNetwork，TDNN)也獲得了不錯的識別效果，它可以適應語音的動態時域變化，能夠學習到特征之間的時序依賴。深度學習技術在近十幾年中，一直保持著飛速發展的狀態，它也推動語音識別技術不斷取得突破。尤其是近幾年，基于端到端的語音識別方案逐漸成了行業中的關注重點，CTC(ConnectionistTemporalClassification)算法就是其中一個較為經典的算法。在LSTM-CTC的框架中，后一層往往會連接一個CTC模型，用它來替換HMM。CTC的作用是將Softmax層的輸出向量直接輸出成序列標簽，這樣就實現了輸入語音和輸出結果的直接映射，也實現了對整個語音的序列建模。2012年，Graves等人又提出了循環神經網絡變換器RNNTransducer，它是CTC的一個擴展，能夠整合聲學模型與語言模型，同時進行優化。需要對發生在數千個離散時間步驟前的事件進行記憶，這對語音識別很重要。
隨著科學技術的不斷發展，智能語音技術已經融入了人們的生活當中，給人們的生活帶來了巨大的方便，其中很多智能家居都會使用離線語音識別模塊，這種技術的科技含量非常高，而且它的使用性能也非常好，通過離線語音技術的控制，人們不需要有任何的網絡限制，就可以對智能家居進行智能化操控。人們之所以如此的重視智能家居技術，是因為人們生活當中需要智能化來提高生活效率，提高人們的生活質量，所以物聯網發展以離線語音識別模塊為主的技術突飛猛進，并且已經應用到了各個領域當中，在智能化家居當中，智能語音電視，智能冰箱，以及智能照明系統，全部都已經應用了離線語音識別技術。離線語音識別模塊而且這項技術的實用性非常強，隨著技術的不斷創新，離線語音識別的局限性變得越來越小，人們可以不需要和app的操控，不需要連接網絡，就可以通過離線語音識別模塊來進行智能化操控，簡化了使用智能家居的操作流程，而且智能化離線語音識別的能力非常強，應用到家居生活當中，得到了很好的口碑。所以人們如果想要了解更多關于離線語音識別模塊，小編可以分享更多知識，讓人們了解離線語音技術的成熟度，并且在今后的智能家居使用過程當中。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。江蘇遠場語音識別
信號處理和特征提取可以視作音頻數據的預處理部分，一般來說，一段高保真、無噪聲的語言是非常難得的。青海語音識別模塊
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。青海語音識別模塊
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