它將執行以下操作：進行聲音輸入：“嘿Siri，現在幾點了？”通過聲學模型運行語音數據，將其分解為語音部分。·通過語言模型運行該數據。輸出文本數據：“嘿Siri，現在幾點了？”在這里，值得一提的是，如果自動語音識別系統是語音用戶界面的一部分，則ASR模型將不是***在運行的機器學習模型。許多自動語音識別系統都與自然語言處理(NLP)和文本語音轉換(TTS)系統配合使用，以執行其給定的角色。也就是說，深入研究語音用戶界面本身就是個完整的話題。要了解更多信息，請查看此文章。那么，現在知道了ASR系統如何運作，但需要構建什么？建立ASR系統：數據的重要性ASR系統應該具有靈活性。它需要識別各種各樣的音頻輸入（語音樣本），并根據該數據做出準確的文本輸出，以便做出相應的反應。為實現這一點，ASR系統需要的數據是標記的語音樣本和轉錄形式。比這要復雜一些（例如，數據標記過程非常重要且經常被忽略），但為了讓大家明白，在此將其簡化。ASR系統需要大量的音頻數據。為什么？因為語言很復雜。對同一件事有很多種講述方式，句子的意思會隨著單詞的位置和重點而改變。還考慮到世界上有很多不同的語言，在這些語言中。 動態時間規整是一種用于測量可能隨時間或速度變化的兩個序列之間相似性的算法。上海語音識別云
語音識別技術飛速發展，又取得了幾個突破性的進展。1970年，來自前蘇聯的Velichko和Zagoruyko將模式識別的概念引入語音識別中。同年，Itakura提出了線性預測編碼(LinearPredictiveCoding，LPC)技術，并將該技術應用于語音識別。1978年，日本人Sakoe和Chiba在前蘇聯科學家Vintsyuk的工作基礎上，成功地使用動態規劃算法將兩段不同長度的語音在時間軸上進行了對齊，這就是我們現在經常提到的動態時間規整(DynamicTimeWarping，DTW)。該算法把時間規整和距離的計算有機地結合起來，解決了不同時長語音的匹配問題。在一些要求資源占用率低、識別人比較特定的環境下，DTW是一種很經典很常用的模板匹配算法。這些技術的提出完善了語音識別的理論研究，并且使得孤立詞語音識別系統達到了一定的實用性。此后，以IBM公司和Bell實驗室為的語音研究團隊開始將研究重點放到大詞匯量連續語音識別系統(LargeVocabularyContinuousSpeechRecognition，LVCSR)，因為這在當時看來是更有挑戰性和更有價值的研究方向。20世紀70年代末，Linda的團隊提出了矢量量化(VectorQuantization。VQ)的碼本生成方法，該項工作對于語音編碼技術具有重大意義。廣州電子類語音識別特征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。
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）。
自2015年以來，谷歌、亞馬遜、百度等公司陸續開始了對CTC模型的研發和使用，并且都獲得了不錯的性能提升。2014年，基于Attention(注意力機制)的端到端技術在機器翻譯領域中得到了廣的應用并取得了較好的實驗結果，之后很快被大規模商用。于是，JanChorowski在2015年將Attention的應用擴展到了語音識別領域，結果大放異彩。在近的兩年里，有一種稱為Seq2Seq(SequencetoSequence)的基于Attention的語音識別模型在學術界引起了極大的關注，相關的研究取得了較大的進展。在加拿大召開的國際智能語音領域的會議ICASSP2018上，谷歌公司發表的研究成果顯示，在英語語音識別任務上，基于Attention的Seq2Seq模型表現強勁，它的識別結果已經超越了其他語音識別模型。但Attention模型的對齊關系沒有先后順序的限制，完全靠數據驅動得到，對齊的盲目性會導致訓練和解碼時間過長。而CTC的前向后向算法可以引導輸出序列與輸入序列按時間順序對齊。因此CTC和Attention模型各有優勢，可把兩者結合起來。構建HybridCTC/Attention模型，并采用多任務學習，以取得更好的效果。2017年，Google和多倫多大學提出一種稱為Transformer的全新架構，這種架構在Decoder和Encoder中均采用Attention機制。識別說話人簡化為已經對特定人語音訓練的系統中翻譯語音的任務，作為安全過程的一部分來驗證說話人的身份。
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。語音命令可用于發起電話呼叫、選擇無線電臺或從兼容的智能手機、MP3播放器或音樂加載閃存驅動器播放音樂。上海語音識別云
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。上海語音識別云
語音識別是一門綜合性學科，涉及的領域非常廣，包括聲學、語音學、語言學、信號處理、概率統計、信息論、模式識別和深度學習等。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，關鍵技術包括高斯混合模型(GaussianMixtureModel，GMM)、隱馬爾可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)、深度神經網絡(DeepNeuralNetwork，DNN)，以及基于這些模型形成的GMM-HMM、DNN-HMM和端到端(End-to-End，E2E)系統。語言模型和解碼器也非常關鍵，直接影響語音識別實際應用的效果。為了讓讀者更好地理解語音信號的特性，接下來我們首先介紹語音的產生和感知機制。語音的產生和感知人的發音qi官包括：肺、氣管、聲帶、喉、咽、鼻腔、口腔和唇。肺部產生的氣流沖擊聲帶，產生振動。聲帶每開啟和閉合一次的時間是一個基音周期(Pitchperiod)T，其倒數為基音頻率(F0=1/T，基頻)，范圍在70Hz~450Hz。基頻越高，聲音越尖細，如小孩的聲音比大人尖，就是因為其基頻更高。基頻隨時間的變化，也反映聲調的變化。人的發音qi官聲道主要由口腔和鼻腔組成，它是對發音起重要作用的qi官，氣流在聲道會產生共振。前面五個共振峰頻率(F1、F2、F3、F4和F5)。反映了聲道的主要特征。上海語音識別云
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