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，因為隨著互聯網上智能硬件的普及，產生了各種互聯網的入口方式，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個英文數字發音的系統。1960年英國的Denes等人研制了世界上語音識別（ASR）系統。大規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性的進展。上世紀80年代以后，語音識別研究的重點逐漸轉向更通用的大詞匯量、非特定人的連續語音識別。90年代以來，語音識別的研究一直沒有太大進步。但是，在語音識別技術的應用及產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據的積累，語音識別技術得到了突飛猛進的發展。深度學習研究使用預訓練的多層神經網絡，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，他們使用深層神經網絡模型后，語音識別錯誤率降低了三分之一，成為近20年來語音識別技術方面快的進步。另外，隨著手機等移動終端的普及。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。寧夏英語語音識別
Siri、Alexa等虛擬助手的出現，讓自動語音識別系統得到了更廣的運用與發展。自動語音識別(ASR)是一種將口語轉換為文本的過程。該技術正在不斷應用于即時通訊應用程序、搜索引擎、車載系統和家庭自動化中。盡管所有這些系統都依賴于略有不同的技術流程，但這些所有系統的第一步都是相同的：捕獲語音數據并將其轉換為機器可讀的文本。但ASR系統如何工作？它如何學會辨別語音？本文將簡要介紹自動語音識別。我們將研究語音轉換成文本的過程、如何構建ASR系統以及未來對ASR技術的期望。那么，我們開始吧！ASR系統：它們如何運作？因此，從基礎層面來看，我們知道自動語音識別看起來如下：音頻數據輸入，文本數據輸出。但是，從輸入到輸出，音頻數據需要變成機器可讀的數據。這意味著數據通過聲學模型和語言模型進行發送。這兩個過程是這樣的：聲學模型確定了語言中音頻信號和語音單位之間的關系，而語言模型將聲音與單詞及單詞序列進行匹配。這兩個模型允許ASR系統對音頻輸入進行概率檢查，以預測其中的單詞和句子。然后，系統會選出具有**高置信度等級的預測。**有時語言模型可以優先考慮某些因其他因素而被認為更有可能的預測。因此，如果通過ASR系統運行短語。廣州數字語音識別介紹語音識別與鍵盤、鼠標或觸摸屏等應是融合關系。
DBN），促使了深度神經網絡（DNN）研究的復蘇。2009年，Hinton將DNN應用于語音的聲學建模，在TIMIT上獲得了當時比較好的結果。2011年底，微軟研究院的俞棟、鄧力又把DNN技術應用在了大詞匯量連續語音識別任務上，降低了語音識別錯誤率。從此語音識別進入DNN-HMM時代。DNN-HMM主要是用DNN模型代替原來的GMM模型，對每一個狀態進行建模，DNN帶來的好處是不再需要對語音數據分布進行假設，將相鄰的語音幀拼接又包含了語音的時序結構信息，使得對于狀態的分類概率有了明顯提升，同時DNN還具有強大環境學習能力，可以提升對噪聲和口音的魯棒性。簡單來說，DNN就是給出輸入的一串特征所對應的狀態概率。由于語音信號是連續的，不僅各個音素、音節以及詞之間沒有明顯的邊界，各個發音單位還會受到上下文的影響。雖然拼幀可以增加上下文信息，但對于語音來說還是不夠。而遞歸神經網絡（RNN）的出現可以記住更多歷史信息，更有利于對語音信號的上下文信息進行建模。由于簡單的RNN存在梯度和梯度消散問題，難以訓練，無法直接應用于語音信號建模上，因此學者進一步探索，開發出了很多適合語音建模的RNN結構，其中有名的就是LSTM。
Hinton提出深度置信網絡（DBN），促使了深度神經網絡（DNN）研究的復蘇。2009年，Hinton將DNN應用于語音的聲學建模，在TIMIT上獲得了當時好的結果。2011年底，微軟研究院的俞棟、鄧力又把DNN技術應用在了大詞匯量連續語音識別任務上，降低了語音識別錯誤率。從此語音識別進入DNN-HMM時代。DNN-HMM主要是用DNN模型代替原來的GMM模型，對每一個狀態進行建模，DNN帶來的好處是不再需要對語音數據分布進行假設，將相鄰的語音幀拼接又包含了語音的時序結構信息，使得對于狀態的分類概率有了明顯提升，同時DNN還具有強大環境學習能力，可以提升對噪聲和口音的魯棒性。簡單來說，DNN就是給出輸入的一串特征所對應的狀態概率。由于語音信號是連續的，各個音素、音節以及詞之間沒有明顯的邊界，各個發音單位還會受到上下文的影響。雖然拼幀可以增加上下文信息，但對于語音來說還是不夠。而遞歸神經網絡（RNN）的出現可以記住更多歷史信息，更有利于對語音信號的上下文信息進行建模。由于簡單的RNN存在梯度炸和梯度消散問題，難以訓練，無法直接應用于語音信號建模上，因此學者進一步探索，開發出了很多適合語音建模的RNN結構，其中有名的就是LSTM。在語音識別的漫長歷史中，人工神經網絡的淺層和深層(例如遞歸網絡)。
MarkGales和SteveYoung在2007年對HMM在語音識別中的應用做了詳細闡述。隨著統計模型的成功應用，HMM開始了對語音識別數十年的統治，直到現今仍被看作是領域內的主流技術。在DARPA的語音研究計劃的資助下，又誕生了一批的語音識別系統，其中包括李開復()在卡耐基梅隆大學攻讀博士學位時開發的SPHINX系統。該系統也是基于統計模型的非特定說話人連續語音識別系統，其采用了如下技術：①用HMM對語音狀態的轉移概率建模；②用高斯混合模型(GaussianMixtureModel，GMM)對語音狀態的觀察值概率建模。這種把上述二者相結合的方法，稱為高斯混合模型-隱馬爾可夫模型(GaussianMixtureModel-HiddenMarkovModel，GMM-HMM)[9]。在深度學習熱潮出現之前，GMM-HMM一直是語音識別主流的技術。值得注意的是，在20世紀80年代末，隨著分布式知識表達和反向傳播算法(Backpropagation，BP)的提出，解決了非線性學習問題，于是關于神經網絡的研究興起，人工神經網絡(ArtificialNeuralNetwork，ANN)被應用到語音領域并且掀起了一定的熱潮。這是具有里程碑意義的事件。它為若干年后深度學習在語音識別中的崛起奠定了一定的基礎。但是由于人工神經網絡其自身的缺陷還未得到完全解決。而這也是語音識別技術當前發展比較火熱的原因。貴州語音識別云
實時語音識別適用于長句語音輸入、音視頻字幕、會議等場景。寧夏英語語音識別
那就每家都要建立自己云服務穩定，確保響應速度，適配自己所選擇的硬件平臺，逐項整合具體的內容（比如音樂、有聲讀物）。這從產品方或者解決方案商的視角來看是不可接受的。這時候就會催生相應的平臺服務商，它要同時解決技術、內容接入和工程細節等問題，終達成試錯成本低、體驗卻足夠好的目標。平臺服務并不需要閉門造車，平臺服務的前提是要有能屏蔽產品差異的操作系統，這是AI+IOT的特征，也是有所參照的，亞馬遜過去近10年里是同步著手做兩件事：一個是持續推出面向終端用戶的產品，比如Echo，EchoShow等；一個是把所有產品所內置的系統Alexa進行平臺化，面向設備端和技能端同步開放SDK和調試發布平臺。雖然GoogleAssistant號稱單點技術更為，但從各方面的結果來看Alexa是當之無愧的為的系統平臺，可惜的是Alexa并不支持中文以及相應的后臺服務。國內則缺乏亞馬遜這種統治力的系統平臺提供商，當前的平臺提供商分為兩個陣營：一類是以百度、阿里、訊飛、小米、騰訊為的傳統互聯網或者上市公司；一類是以聲智等為的新興人工智能公司。新興的人工智能公司相比傳統公司產品和服務上的歷史包袱更輕，因此在平臺服務上反倒是可以主推一些更為面向未來、有特色的基礎服務。
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