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。大數據與深度神經網絡時代的到來，語音識別技術取得了突飛猛進的進步。湖北實時語音識別
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，比如兼容性方面新興公司做的會更加徹底，這種兼容性對于一套產品同時覆蓋國內國外市場是相當有利的。類比過去的Android，語音交互的平臺提供商們其實面臨更大的挑戰，發展過程可能會更加的曲折。過去經常被提到的操作系統的概念在智能語音交互背景下事實上正被賦予新的內涵，它日益被分成兩個不同但必須緊密結合的部分。過去的Linux以及各種變種承擔的是功能型操作系統的角色，而以Alexa的新型系統則承擔的則是智能型系統的角色。前者完成完整的硬件和資源的抽象和管理，后者則讓這些硬件以及資源得到具體的應用，兩者相結合才能輸出終用戶可感知的體驗。功能型操作系統和智能型操作系統注定是一種一對多的關系，不同的AIoT硬件產品在傳感器（深度攝像頭、雷達等）、顯示器上（有屏、無屏、小屏、大屏等）具有巨大差異，這會導致功能型系統的持續分化（可以和Linux的分化相對應）。這反過來也就意味著一套智能型系統，必須同時解決與功能型系統的適配以及對不同后端內容以及場景進行支撐的雙重責任。這兩邊在操作上，屬性具有巨大差異。解決前者需要參與到傳統的產品生產制造鏈條中去。山東語音識別機可以刪減一組可能的轉錄語句以保持易處理性。
主流的語音識別系統框架03語音識別發展歷史羅馬城不是***建成的，語音識別近些年的爆發也并非一朝一夕可以做到的，而是經過了一段漫長的發展歷程。從初的語音識別雛形，到高達90%以上準確率的現在，經過了大約100年的時間。在電子計算機被發明之前的20世紀20年dai，sheng產的一種叫作"RadioRex"的玩具狗被認為是世界上早的語音識別器。每當有人喊出"Rex"這個詞時，這只狗就從底座上彈出來，以此回應人類的"呼喚"。但是實際上，它使用的技術并不是真正意義上的語音識別技術，而是使用了一個特殊的彈簧，每當該彈簧接收到頻率為500Hz的聲音時，它就會被自動釋放，而500Hz恰好就是人們喊出"Rex"時的***個共振峰的頻率。"RadioRex"玩具狗被視為語音識別的雛形。真正意義上的語音識別研究起源于20世紀50年代。先是美國的AT&TBell實驗室的Davis等人成功開發出了世界上di一個孤立詞語音識別系統——Audry系統，該系統能夠識別10個英文數字的發音，正確率高達98%。1956年，美國普林斯頓大學的實驗室使用模擬濾波器組提取出元音的頻譜后，通過模板匹配。建立了針對特定說話人的包括10個單音節詞的語音識別系統。1959年。
數據化的“文字”更容易觸發個人對信息的重視程度，有效避免信息的遺漏。會議紀要更準確。系統能夠提供對與會人員發言內容的高保真記錄，且可以通過文字定位并回聽語音，達到聲文對應，輔助記錄人員更好的理解會議思想、提升紀要結論或紀要決議的準確度。數據安全性強。系統應用后能夠降低對記錄人員的要求，一名普通的人員在會后簡單編輯即可出稿，不需要外聘速錄人員，內部參與的員工也可控制到少，故只需做好設備的安全管控，就能有效保障會議信息安全。實現價值提高工作效率。系統的實時語音轉寫、歷史語音轉寫等功能，能夠輔助秘書及文員快速完成會議記錄的整理、編制、校對、歸檔等工作，減少會議紀要的誤差率，提升工作人員的工作質量和工作效率。會議安全性增強。系統采用本地化部署加語音轉寫引擎加密，確保會議數據安全，改變了傳統會議模式的會議內容保密隱患問題。節約企業成本。系統的功能是實現語音實時轉寫、會議信息管理。可根據轉寫內容快速檢索錄音內容，提取會議紀要，實現便捷的會議錄音管理，此技術可節約會議人力成本約50%。開啟會議工作智能化。系統實現了會議管理與人工智能的接軌，為后續推動辦公業務與人工智能、大數據的融合奠定了基礎。通過語音信號處理和模式識別讓機器自動識別和理解人類的語音。
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。
隨著技術的發展，現在口音、方言、噪聲等場景下的語音識別也達到了可用狀態。廣州量子語音識別
語音識別自半個世紀前誕生以來，一直處于不溫不火的狀態。湖北實時語音識別
多個渠道積累了大量的文本語料或語音語料，這為模型訓練提供了基礎，使得構建通用的大規模語言模型和聲學模型成為可能。在語音識別中，豐富的樣本數據是推動系統性能快速提升的重要前提，但是語料的標注需要長期的積累和沉淀，大規模語料資源的積累需要被提高到戰略高度。語音識別在移動端和音箱的應用上為火熱，語音聊天機器人、語音助手等軟件層出不窮。許多人初次接觸語音識別可能歸功于蘋果手機的語音助手Siri。Siri技術來源于美國**部高級研究規劃局（DARPA）的CALO計劃：初衷是一個讓軍方簡化處理繁重復雜的事務，并具備認知能力進行學習、組織的數字助理，其民用版即為Siri虛擬個人助理。Siri公司成立于2007年，以文字聊天服務為主，之后與大名鼎鼎的語音識別廠商Nuance合作實現了語音識別功能。2010年，Siri被蘋果收購。2011年蘋果將該技術隨同iPhone4S發布，之后對Siri的功能仍在不斷提升完善。現在，Siri成為蘋果iPhone上的一項語音控制功能，可以讓手機變身為一臺智能化機器人。通過自然語言的語音輸入，可以調用各種APP，如天氣預報、地圖導航、資料檢索等，還能夠通過不斷學習改善性能，提供對話式的應答服務。語音識別。湖北實時語音識別