feed-forwardsequentialmemorynetwork，F(xiàn)SMN)，在DNN的隱層旁增加了一個“記憶模塊”，這個記憶模塊用來存儲對判斷當(dāng)前語音幀有用的語音信號的歷史信息和未來信息，并且只需等待有限長度的未來語音幀。隨后，科大訊飛進(jìn)一步提出了深度全序列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DFCNN)。2018年，阿里巴巴改良并開源了語音識別模型DFSMN(DeepFSMN)。2018年，中科院自動化所率先把Transformer應(yīng)用到語音識別任務(wù)，并進(jìn)一步拓展到中文語音識別。不管是在研究成果還是在產(chǎn)品性能體驗(yàn)上，國內(nèi)的語音行業(yè)整體水平已經(jīng)達(dá)到甚至超越了國際水平。2016年10月，時任百度首席科學(xué)家的吳恩達(dá)在對微軟的語音識別技術(shù)與人類水平持平的消息表示祝賀的同時聲稱，百度的漢語語音識別在2015年就已經(jīng)超越了人類的平均水平，也就是說百度比微軟提前一年實(shí)現(xiàn)了這一成績。當(dāng)前語音識別系統(tǒng)依然面臨著不少應(yīng)用挑戰(zhàn)，其中包括以下主要問題：魯棒性。目前語音識別準(zhǔn)確率超過人類水平主要還是在受限的場景下，比如在安靜環(huán)境的情況下，而一旦加入干擾信號，尤其是環(huán)境噪聲和人聲干擾，性能往往會明顯下降。因此，如何在復(fù)雜場景(包括非平穩(wěn)噪聲、混響、遠(yuǎn)場)下，提高語音識別的魯棒性，研發(fā)"能用=>好用"的語音識別產(chǎn)品。這些進(jìn)步不僅體現(xiàn)在該領(lǐng)域發(fā)表的學(xué)術(shù)論文激增上。山西語音識別在線
傳統(tǒng)的人機(jī)交互依靠復(fù)雜的鍵盤或按鈕來實(shí)現(xiàn)，隨著科技的發(fā)展，一些新型的人機(jī)交互方式也隨之誕生，帶給人們?nèi)碌捏w驗(yàn)。基于語音識別的人機(jī)交互方式是目前熱門的技術(shù)之一。但是語音識別功能算法復(fù)雜、計算量大，一般在計算機(jī)上實(shí)現(xiàn)，即使是嵌入式方面，多數(shù)方案也需要運(yùn)算能力強(qiáng)的ARM或DSP，并且外擴(kuò)RAM、FLASH等資源，增加了硬件成本，這些特點(diǎn)無疑限制了語音識別技術(shù)的應(yīng)用，尤其是嵌入式領(lǐng)域。本系統(tǒng)采用的主控MCU為Atmel公司的ATMEGA128，語音識別功能則采用ICRoute公司的單芯片LD3320。LD3320內(nèi)部集成優(yōu)化過的語音識別算法，無需外部FLASH，RAM資源，可以很好地完成非特定人的語音識別任務(wù)。1整體方案設(shè)計1．1語音識別原理在計算機(jī)系統(tǒng)中，語音信號本身的不確定性、動態(tài)性和連續(xù)性是語音識別的難點(diǎn)。主流的語音識別技術(shù)是基于統(tǒng)計模式識別的基本理論。2．1控制器電路控制器選用Atmel公司生產(chǎn)的ATMEGA128芯片，采用先進(jìn)的RISC結(jié)構(gòu)，內(nèi)置128KBFLASH，4KBSRAM，4KBE2PROM等豐富資源。該芯片是業(yè)界高性能、低功耗的8位微處理器，并在8位單片機(jī)市場有著廣泛應(yīng)用。2．2LD3320語音識別電路LD3320芯片是一款“語音識別”芯片。 深圳無限語音識別服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)在口音、方言、噪聲等場景下的語音識別也達(dá)到了可用狀態(tài)。
3）上述兩個問題的共性是目前的深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(shù)據(jù)量的情況下，如何通過遷移學(xué)習(xí)得到一個好的聲學(xué)模型也是研究的熱點(diǎn)方向。例如方言識別，若有一個比較好的普通話聲學(xué)模型，如何利用少量的方言數(shù)據(jù)得到一個好的方言聲學(xué)模型，如果做到這點(diǎn)將極大擴(kuò)展語音識別的應(yīng)用范疇。這方面已經(jīng)取得了一些進(jìn)展，但更多的是一些訓(xùn)練技巧，距離目標(biāo)還有一定差距。（5）語音識別的目的是讓機(jī)器可以理解人類，因此轉(zhuǎn)換成文字并不是終的目的。如何將語音識別和語義理解結(jié)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(jīng)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(jī)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(jī)器才能感知世界的真實(shí)信息，這是機(jī)器能夠?qū)W習(xí)人類知識的前提條件。而且，機(jī)器必然要超越人類的五官，能夠看到人類看不到的世界。
語音文件“/timit/test/dr5/fnlp0/”的波形圖、語譜圖和標(biāo)注SwitchBoard——對話式電話語音庫，采樣率為8kHz，包含來自美國各個地區(qū)543人的2400條通話錄音。研究人員用這個數(shù)據(jù)庫做語音識別測試已有20多年的歷史。LibriSpeech——英文語音識別數(shù)據(jù)庫，總共1000小時，采樣率為16kHz。包含朗讀式語音和對應(yīng)的文本。Thchs-30——清華大學(xué)提供的一個中文示例，并配套完整的發(fā)音詞典，其數(shù)據(jù)集有30小時，采樣率為16kHz。AISHELL-1——希爾貝殼開源的178小時中文普通話數(shù)據(jù)，采樣率為16kHz。包含400位來自中國不同口音地區(qū)的發(fā)音人的語音，語料內(nèi)容涵蓋財經(jīng)、科技、體育、娛樂、時事新聞等。語音識別數(shù)據(jù)庫還有很多，包括16kHz和8kHz的數(shù)據(jù)。海天瑞聲、數(shù)據(jù)堂等數(shù)據(jù)庫公司提供大量的商用數(shù)據(jù)庫，可用于工業(yè)產(chǎn)品的開發(fā)。08語音識別評價指標(biāo)假設(shè)"我們明天去動物園"的語音識別結(jié)果如下：識別結(jié)果包含了刪除、插入和替換錯誤。度量語音識別性能的指標(biāo)有許多個，通常使用測試集上的詞錯誤率(WordErrorRate，WER)來判斷整個系統(tǒng)的性能，其公式定義如下：其中，NRef表示測試集所有的詞數(shù)量，NDel表示識別結(jié)果相對于實(shí)際標(biāo)注發(fā)生刪除錯誤的詞數(shù)量，NSub發(fā)生替換錯誤的詞數(shù)量。一般都是可以理解的文本內(nèi)容，也有可能是二進(jìn)制編碼或者字符序列。
亞馬遜的Echo音箱剛開始推出的兩三年，國內(nèi)的智能音箱市場還不溫不火，不為消費(fèi)者所接受，因此銷量非常有限。但自2017年以來，智能家居逐漸普及，音箱市場開始火熱，為搶占語音入口，阿里巴巴、百度、小米、華為等大公司紛紛推出了各自的智能音箱。據(jù)Canalys報告，2019年第1季度中國市場智能音箱出貨量全球占比51%，超過美國，成為全球*大的智能音箱市場。據(jù)奧維云網(wǎng)(AVC)數(shù)據(jù)顯示，2019年上半年中國智能音箱市場銷量為1556萬臺，同比增長233%。隨著語音市場的擴(kuò)大，國內(nèi)涌現(xiàn)出一批具有強(qiáng)大競爭力的語音公司和研究團(tuán)隊，包括云知聲、思必馳、出門問問、聲智科技、北科瑞聲、天聰智能等。他們推出的語音產(chǎn)品和解決方案主要針對特定場景，如車載導(dǎo)航、智能家居、醫(yī)院的病歷輸入、智能客服、會議系統(tǒng)、證券柜臺業(yè)務(wù)等，因?yàn)椴捎蒙疃榷ㄖ疲R別效果和產(chǎn)品體驗(yàn)更佳。在市場上獲得了不錯的反響。針對智能硬件的離線識別，云知聲和思必馳等公司還研發(fā)出專門的語音芯片，進(jìn)一步降低功耗，提高產(chǎn)品的性價比。在國內(nèi)語音應(yīng)用突飛猛進(jìn)的同時，各大公司和研究團(tuán)隊紛紛在國際學(xué)術(shù)會議和期刊上發(fā)表研究成果。2015年，張仕良等人提出了前饋型序列記憶網(wǎng)絡(luò)。遠(yuǎn)場語音識別技術(shù)以前端信號處理和后端語音識別為主，以讓語音更清晰，后送入后端的語音識別引擎進(jìn)行識別。深圳無限語音識別服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)
在醫(yī)療保健領(lǐng)域，語音識別可以在醫(yī)療記錄過程的前端或后端實(shí)現(xiàn)。山西語音識別在線
語音識別是一門綜合性學(xué)科，涉及的領(lǐng)域非常廣，包括聲學(xué)、語音學(xué)、語言學(xué)、信號處理、概率統(tǒng)計、信息論、模式識別和深度學(xué)習(xí)等。語音識別的基礎(chǔ)理論包括語音的產(chǎn)生和感知過程、語音信號基礎(chǔ)知識、語音特征提取等，關(guān)鍵技術(shù)包括高斯混合模型(GaussianMixtureModel，GMM)、隱馬爾可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(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(tǒng)。語言模型和解碼器也非常關(guān)鍵，直接影響語音識別實(shí)際應(yīng)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(chǎn)生和感知機(jī)制。語音的產(chǎn)生和感知人的發(fā)音qi官包括：肺、氣管、聲帶、喉、咽、鼻腔、口腔和唇。肺部產(chǎn)生的氣流沖擊聲帶，產(chǎn)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(shù)為基音頻率(F0=1/T，基頻)，范圍在70Hz~450Hz。基頻越高，聲音越尖細(xì)，如小孩的聲音比大人尖，就是因?yàn)槠浠l更高。基頻隨時間的變化，也反映聲調(diào)的變化。人的發(fā)音qi官聲道主要由口腔和鼻腔組成，它是對發(fā)音起重要作用的qi官，氣流在聲道會產(chǎn)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。山西語音識別在線
深圳魚亮科技有限公司發(fā)展規(guī)模團(tuán)隊不斷壯大，現(xiàn)有一支專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊，各種專業(yè)設(shè)備齊全。Bothlent是深圳魚亮科技有限公司的主營品牌，是專業(yè)的語音識別，音效算法，降噪算法，機(jī)器人，智能玩具，軟件服務(wù)，教育培訓(xùn)，芯片開發(fā)，電腦，筆記本，手機(jī)，耳機(jī)，智能穿戴，進(jìn)出口服務(wù)，云計算，計算機(jī)服務(wù)，軟件開發(fā)，底層技術(shù)開發(fā)，軟件服務(wù)進(jìn)出口，品牌代理服務(wù)。公司，擁有自己**的技術(shù)體系。我公司擁有強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力，多年來一直專注于語音識別，音效算法，降噪算法，機(jī)器人，智能玩具，軟件服務(wù)，教育培訓(xùn)，芯片開發(fā)，電腦，筆記本，手機(jī)，耳機(jī)，智能穿戴，進(jìn)出口服務(wù)，云計算，計算機(jī)服務(wù)，軟件開發(fā)，底層技術(shù)開發(fā)，軟件服務(wù)進(jìn)出口，品牌代理服務(wù)。的發(fā)展和創(chuàng)新，打造高指標(biāo)產(chǎn)品和服務(wù)。自公司成立以來，一直秉承“以質(zhì)量求生存，以信譽(yù)求發(fā)展”的經(jīng)營理念，始終堅持以客戶的需求和滿意為重點(diǎn)，為客戶提供良好的智能家居，語音識別算法，機(jī)器人交互系統(tǒng)，降噪，從而使公司不斷發(fā)展壯大。