英國倫敦大學的科學家Fry和Denes等人di一次利用統計學的原理構建出了一個可以識別出4個元音和9個輔音的音素識別器。在同一年，美國麻省理工學院林肯實驗室的研究人員則shou次實現了可以針對非特定人的可識別10個元音音素的識別器。語音識別技術的發展歷史，主要包括模板匹配、統計模型和深度學習三個階段。di一階段：模板匹配(DTW)20世紀60年代，一些重要的語音識別的經典理論先后被提出和發表出來。1964年，Martin為了解決語音時長不一致的問題，提出了一種時間歸一化的方法，該方法可以可靠地檢測出語音的端點，這可以有效地降低語音時長對識別結果的影響，使語音識別結果的可變性減小了。1966年，卡耐基梅隆大學的Reddy利用動態音素的方法進行了連續語音識別，這是一項開創性的工作。1968年，前蘇聯科學家Vintsyukshou次提出將動態規劃算法應用于對語音信號的時間規整。雖然在他的工作中，動態時間規整的概念和算法原型都有體現，但在當時并沒有引起足夠的重視。這三項研究工作，為此后幾十年語音識別的發展奠定了堅實的基礎。雖然在這10年中語音識別理論取得了明顯的進步。但是這距離實現真正實用且可靠的語音識別系統的目標依舊十分遙遠。20世紀70年代。市面上有哪些語音識別模塊好用呢？江西安卓語音識別
它相對于GMM-HMM系統并沒有什么優勢可言，研究人員還是更傾向于基于統計模型的方法。在20世紀80年代還有一個值得一提的事件，美國3eec6ee2-7378-4724-83b5-9b技術署(NIST)在1987年di一次舉辦了NIST評測，這項評測在后來成為了全球語音評測。20世紀90年代，語音識別進入了一個技術相對成熟的時期，主流的GMM-HMM框架得到了更廣的應用，在領域中的地位越發穩固。聲學模型的說話人自適應(SpeakerAdaptation)方法和區分性訓練(DiscriminativeTraining)準則的提出，進一步提升了語音識別系統的性能。1994年提出的大后驗概率估計(MaximumAPosterioriEstimation，MAP)和1995年提出的*大似然線性回歸(MaximumLikelihoodLinearRegression，MLLR)，幫助HMM實現了說話人自適應。*大互信息量(MaximumMutualInformation，MMI)和*小分類錯誤(MinimumClassificationError，MCE)等聲學模型的區分性訓練準則相繼被提出，使用這些區分性準則去更新GMM-HMM的模型參數，可以讓模型的性能得到提升。此外，人們開始使用以音素字詞單元作為基本單元。一些支持大詞匯量的語音識別系統被陸續開發出來，這些系統不但可以做到支持大詞匯量非特定人連續語音識別。上海遠場語音識別語音識別主要是將人類語音中的詞匯內容轉換為計算機可讀的輸入。
智能音箱玩家們對這款產品的認識還都停留在：亞馬遜出了一款叫Echo的產品，功能和Siri類似。先行者科大訊飛叮咚音箱的出師不利，更是加重了其它人的觀望心態。真正讓眾多玩家從觀望轉為積極參與的轉折點是逐步曝光的Echo銷量，2016年底，Echo近千萬的美國銷量讓整個世界震驚。這是智能設備從未達到過的高點，在Echo以前除了AppleWatch與手環，像恒溫器、攝像頭這樣的產品突破百萬銷量已是驚人表現。這種銷量以及智能音箱的AI屬性促使2016年下半年，國內各大巨頭幾乎是同時轉變應有的態度，積極打造自己的智能音箱。未來，回看整個發展歷程，2019年是一個明確的分界點。在此之前，全行業是突飛猛進，但2019年之后則開始進入對細節領域滲透和打磨的階段，人們關注的焦點也不再是單純的技術指標，而是回歸到體驗，回歸到一種“新的交互方式到底能給我們帶來什么價值”這樣更為一般的、純粹的商業視角。技術到產品再到是否需要與具體的形象進行交互結合，比如人物形象；流程自動化是否要與語音結合；場景應該如何使用這種技術來提升體驗，諸如此類終都會一一呈現在從業者面前。而此時行業的主角也會從原來的產品方過渡到平臺提供方，AIoT縱深過大。
機器必然要超越人類的五官，能夠看到人類看不到的世界，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，其中的共有三個關鍵節點，兩個和技術有關，一個和應用有關。關鍵節點是1988年的一篇博士論文，開發了基于隱馬爾科夫模型（HMM）的語音識別系統——Sphinx，當時實現這一系統的正是現在的投資人李開復。從1986年到2010年，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，在1998年前后IBM、微軟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2009年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，比如Siri、GoogleAssistant等，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。Siri剛一面世的時候，時任GoogleCEO的施密特就高呼，這會對Google的搜索業務產生根本性威脅，但事實上直到AmazonEcho的面世，這種根本性威脅才真的有了具體的載體。語音識別是門綜合性學科，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。
用來描述雙重隨機過程。HMM有算法成熟、效率高、易于訓練等優點，被***應用于語音識別、手寫字識別和天氣預報等多個領域，目前仍然是語音識別中的主流技術。HMM包含S1、S2、S3、S4和S55個狀態，每個狀態對應多幀觀察值，這些觀察值是特征序列(o1、o2、o3、o4,...,oT)，沿時刻t遞增，多樣化而且不局限取值范圍，因此其概率分布不是離散的，而是連續的。自然界中的很多信號可用高斯分布表示，包括語音信號。由于不同人發音會存在較大差異，具體表現是，每個狀態對應的觀察值序列呈現多樣化，單純用一個高斯函數來刻畫其分布往往不夠，因此更多的是采用多高斯組合的GMM來表征更復雜的分布。這種用GMM作為HMM狀態產生觀察值的概率密度函數(pdf)的模型就是GMM-HMM，每個狀態對應的GMM由2個高斯函數組合而成。其能夠對復雜的語音變化情況進行建模。把GMM-HMM的GMM用DNN替代，HMM的轉移概率和初始狀態概率保持不變。把GMM-HMM的GMM用DNN替代DNN的輸出節點與所有HMM(包括"a"、"o"等音素)的發射狀態一一對應，因此可通過DNN的輸出得到每個狀態的觀察值概率。DNN-HMM4.端到端從2015年，端到端模型開始流行，并被應用于語音識別領域。可以刪減一組可能的轉錄語句以保持易處理性。青海云語音識別
語音識別是項融合多學科知識的前沿技術，覆蓋了數學與統計學、聲學與語言學、計算機與人工智能等基礎學科。江西安卓語音識別
該芯片集成了語音識別處理器和一些外部電路，包括A／D、D／A轉換器、麥克風接口、聲音輸出接口等，而且可以播放MP3。不需要外接任何的輔助芯片如FLASH，RAM等，直接集成到產品中即可以實現語音識別、聲控、人機對話功能。MCU通信采用SPI總線方式，時鐘不能超過1．5MHz。麥克風工作電路，音頻輸出只需將揚聲器連接到SPOP和SPON即可。使用SPI總線方式時，LD3320的MD要設為高電平，SPIS設為低電平。SPI總線的引腳有SDI，SDO，SDCK以及SCS。INTB為中斷端口，當有識別結果或MP3數據不足時，會觸發中斷，通知MCU處理。RSTB引腳是LD3320復位端，低電平有效。LED1，LED2作為上電指示燈。3軟件系統設計軟件設計主要有兩部分，分別為移植LD3320官方代碼和編寫語音識別應用程序。3．1移植LD3320源代碼LD3320源代碼是基于51單片機實現的，SPI部分采用的是軟件模擬方式，但在播放MP3數據時會有停頓現象，原因是51單片機主頻較低，導致SPI速率很慢，不能及時更新MP3數據。移植到ATMEGA128需要修改底層寄存器讀寫函數、中斷函數等。底層驅動在Reg_RW．c文件中，首先在Reg_RW．h使用HARD_PARA_PORT宏定義，以支持硬件SPI。江西安卓語音識別