并能產生興趣投身于這個行業。語音識別的技術歷程現代語音識別可以追溯到1952年，Davis等人研制了能識別10個英文數字發音的實驗系統，從此正式開啟了語音識別的進程。語音識別發展已經有70多年，但從技術方向上可以大體分為三個階段。從1993年到2017年在Switchboard上語音識別率的進展情況，從圖中也可以看出1993年到2009年，語音識別一直處于GMM-HMM時代，語音識別率提升緩慢，尤其是2000年到2009年語音識別率基本處于停滯狀態；2009年隨著深度學習技術，特別是DNN的興起，語音識別框架變為DNN-HMM，語音識別進入了DNN時代，語音識別準率得到了提升；2015年以后，由于“端到端”技術興起，語音識別進入了百花齊放時代，語音界都在訓練更深、更復雜的網絡，同時利用端到端技術進一步大幅提升了語音識別的性能，直到2017年微軟在Swichboard上達到詞錯誤率，從而讓語音識別的準確性超越了人類，當然這是在一定限定條件下的實驗結果，還不具有普遍性。GMM-HMM時代70年代，語音識別主要集中在小詞匯量、孤立詞識別方面，使用的方法也主要是簡單的模板匹配方法，即首先提取語音信號的特征構建參數模板，然后將測試語音與參考模板參數進行一一比較和匹配。這些進步不僅體現在該領域發表的學術論文激增上。廣州量子語音識別介紹
直接調用即可開啟語音識別功能。RunASR函數代碼如下：用戶說完話后，LD3320通過打分的方式，將關鍵詞列表中特征**相似的一個作為輸出。然后LD3320會產生一個中斷信號，此時MCU跳入中斷函數讀取C5寄存器的值，該值即為識別結果，得到結果后，用戶可以根據數值來實現一些功能，比如讀取到1，說明是“播放音樂”，那么可以調用前面的PlaySound函數來播放音樂。語音識別控制的關鍵點在于語音識別的準確率。表1給出了測試結果，當然也可以在識別列表中加入更多的關鍵詞來做測試。通過測試結果可以看出，LD3320的識別率在95％上，能夠滿足用戶需求。4結語本文討論了基于AVR單片機的語音識別系統設計的可行性，并給出了設計方案。通過多次測試結果表明，本系統具有電路運行穩定，語音識別率高，成本低等優點。同時借助于LD3320的MP3播放功能，該系統具有一定的交互性和娛樂性。移植性方面，系統通過簡單的修改，可以很方便地將LD3320驅動程序移植到各種嵌入式系統中。隨著人們對人工智能功能的需求，語音識別技術將越來越受到人們的關注，相信不久的將來，語音識別將會擁有更廣闊的應用。內蒙古語音識別教程它融合了語言學、計算機科學和電氣工程領域的知識和研究。
隨著語音識別技術的不斷發展和進步，也應用到越來越多的產品跟領域中。它們都少不了語音識別芯片、語音識別模塊的支持。那么市面上有哪些語音識別模塊好用呢？哪些領域又運用到語音識別技術呢？語音識別模塊具有語音識別及播報功能，需要掛spl-Flash，存儲詞條或者語音播放內容。還具備有工業級性能，同時還具有識別率高、簡單易用、更新詞條方便等優勢。語音識別模塊被廣泛應用在AI人工智能產品、智能家居遙控、智能玩具等多種領域上。語音識別技術應用領域有哪些語音識別技術的應用領域：智能家電遙控如今很多家電都已經智能化了，用一個小小的遙控器就可以把家里所有的電器用語音操控起來，比如客廳的電視、空調、窗簾等。以前要一個個遙控器換著操控，如今只需要結合到一個遙控器就可以讓這些操作輕松實現。語音識別技術的應用領域：智能玩具語音識別技術的智能化也讓玩具行業進行了變革，越來越多的智能玩具被研發出來，比如智能語音娃娃、智能語音兒童機器人。
解碼就是在該空間進行搜索的過程。由于該理論相對成熟，更多的是工程優化的問題，所以不論是學術還是產業目前關注的較少。語音識別的技術趨勢語音識別主要趨于遠場化和融合化的方向發展，但在遠場可靠性還有很多難點沒有突破，比如多輪交互、多人噪雜等場景還有待突破，還有需求較為迫切的人聲分離等技術。新的技術應該徹底解決這些問題，讓機器聽覺遠超人類的感知能力。這不能只是算法的進步，需要整個產業鏈的共同技術升級，包括更為先進的傳感器和算力更強的芯片。單從遠場語音識別技術來看，仍然存在很多挑戰，包括：（1）回聲消除技術。由于喇叭非線性失真的存在，單純依靠信號處理手段很難將回聲消除干凈，這也阻礙了語音交互系統的推廣，現有的基于深度學習的回聲消除技術都沒有考慮相位信息，直接求取的是各個頻帶上的增益，能否利用深度學習將非線性失真進行擬合，同時結合信號處理手段可能是一個好的方向。（2）噪聲下的語音識別仍有待突破。信號處理擅長處理線性問題，深度學習擅長處理非線性問題，而實際問題一定是線性和非線性的疊加，因此一定是兩者融合才有可能更好地解決噪聲下的語音識別問題。。
不使用訓練的系統被稱為“說話者無關”系統。
Bothlent（?亮）是專注于提供AI?程化的平臺，旨在匯聚?批跨?業的專業前列?才，為??AI?業B端客戶、IT從業者、在校?學?提供?程化加速?案、教育培訓和咨詢等服務。?亮科技關注語?識別、??智能、機器學習等前沿科技，致?打造國內?流AI技術服務商品牌。公司秉承“價值驅動連接、連接創造價值”的理念，重品牌，產品發布以來迅速在市場上崛起，市場占有率不斷攀升，并快速取得包括科?訊?、國芯、FireFly等平臺及技術社區在內的渠道合作。未來，我們將進一步加大投入智能識別、大數據、云計算、AI工業4.0前沿技術，融合智慧城市、智慧社區、養老服務等應用組合模式，締造AI智能機器人服務新時代。怎么構建語音識別系統？語音識別系統構建總體包括兩個部分：訓練和識別。貴州谷歌語音識別
語音識別與鍵盤、鼠標或觸摸屏等應是融合關系。廣州量子語音識別介紹
3）上述兩個問題的共性是目前的深度學習用到了語音信號各個頻帶的能量信息，而忽略了語音信號的相位信息，尤其是對于多通道而言，如何讓深度學習更好的利用相位信息可能是未來的一個方向。（4）另外，在較少數據量的情況下，如何通過遷移學習得到一個好的聲學模型也是研究的熱點方向。例如方言識別，若有一個比較好的普通話聲學模型，如何利用少量的方言數據得到一個好的方言聲學模型，如果做到這點將極大擴展語音識別的應用范疇。這方面已經取得了一些進展，但更多的是一些訓練技巧，距離目標還有一定差距。（5）語音識別的目的是讓機器可以理解人類，因此轉換成文字并不是終的目的。如何將語音識別和語義理解結合起來可能是未來更為重要的一個方向。語音識別里的LSTM已經考慮了語音的歷史時刻信息，但語義理解需要更多的歷史信息才能有幫助，因此如何將更多上下文會話信息傳遞給語音識別引擎是一個難題。（6）讓機器聽懂人類語言，靠聲音信息還不夠，“聲光電熱力磁”這些物理傳感手段，下一步必然都要融合在一起，只有這樣機器才能感知世界的真實信息，這是機器能夠學習人類知識的前提條件。而且，機器必然要超越人類的五官，能夠看到人類看不到的世界。
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