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。。
語音識別與鍵盤、鼠標或觸摸屏等應是融合關系，而非替代關系。新疆英語語音識別
LSTM)的循環神經網絡RNN，能夠通過遺忘門和輸出門忘記部分信息來解決梯度消失的問題。由LSTM也衍生出了許多變體，較為常用的是門控循環單元(GatedRecurrentUnit，GRU)，在訓練數據很大的情況下GRU相比LSTM參數更少，因此更容易收斂，從而能節省很多時間。LSTM及其變體使得識別效果再次得到提升，尤其是在近場的語音識別任務上達到了可以滿足人們日常生活的標準。另外，時延神經網絡(TimeDelayNeuralNetwork，TDNN)也獲得了不錯的識別效果，它可以適應語音的動態時域變化，能夠學習到特征之間的時序依賴。深度學習技術在近十幾年中，一直保持著飛速發展的狀態，它也推動語音識別技術不斷取得突破。尤其是近幾年，基于端到端的語音識別方案逐漸成了行業中的關注重點，CTC(ConnectionistTemporalClassification)算法就是其中一個較為經典的算法。在LSTM-CTC的框架中，后一層往往會連接一個CTC模型，用它來替換HMM。CTC的作用是將Softmax層的輸出向量直接輸出成序列標簽，這樣就實現了輸入語音和輸出結果的直接映射，也實現了對整個語音的序列建模。2012年，Graves等人又提出了循環神經網絡變換器RNNTransducer，它是CTC的一個擴展，能夠整合聲學模型與語言模型，同時進行優化。云南語音識別翻譯隨著人工智能的火熱，現階段越來越多的產品都想要加入語音功能。
即識別準確率為，相較于2013年的準確率提升了接近20個百分點。這種水平的準確率已經接近正常人類。2016年10月18日，微軟語音團隊在Switchboard語音識別測試中打破了自己的好成績，將詞錯誤率降低至。次年，微軟語音團隊研究人員通過改進語音識別系統中基于神經網絡的聲學模型和語言模型，在之前的基礎上引入了CNN-BLSTM(ConvolutionalNeuralNetworkCombinedwithBidirectionalLongShort-TermMemory，帶有雙向LSTM的卷積神經網絡)模型，用于提升語音建模的效果。2017年8月20日，微軟語音團隊再次將這一紀錄刷新，在Switchboard測試中將詞錯誤率從，即識別準確率達到，與谷歌一起成為了行業。另外，亞馬遜(Amazon)公司在語音行業可謂后發制人，其在2014年底正式推出了Echo智能音箱，并通過該音箱搭載的Alexa語音助理，為使用者提供種種應用服務。Echo智能音箱一經推出，在消費市場上取得了巨大的成功。如今已成為美國使用廣的智能家居產品，至今累計銷量已超過2000萬臺。投資機構摩根士丹利分析師稱智能音箱是繼iPad之后"成功的消費電子產品"。國內語音識別現狀國內早的語音識別研究開始于1958年，中國科學院聲學所研究出一種電子管電路，該電子管可以識別10個元音。1973年。
在過去功能型操作系統的打造過程中，國內的程序員們更多的是使用者的角色，但智能型操作系統雖然也可以參照其他，但這次必須自己來從頭打造完整的系統。（國外巨頭不管在中文相關的技術上還是內容整合上事實上都非常薄弱，不存在國內市場的可能性）隨著平臺服務商兩邊的問題解決的越來越好，基礎的計算模式則會逐漸發生改變，人們的數據消費模式會與不同。個人的計算設備（當前主要是手機、筆記本、Pad）會根據不同場景進一步分化。比如在車上、家里、酒店、工作場景、路上、業務辦理等會根據地點和業務進行分化。但分化的同時背后的服務則是統一的，每個人可以自由的根據場景做設備的遷移，背后的服務雖然會針對不同的場景進行優化，但在個人偏好這樣的點上則是統一的。人與數字世界的接口，在現在越來越統一于具體的產品形態（比如手機），但隨著智能型系統的出現，這種統一則會越來越統一于系統本身。作為結果這會帶來數據化程度的持續加深，我們越來越接近一個數據化的世界。總結從技術進展和產業發展來看，語音識別雖然還不能解決無限制場景、無限制人群的通用識別問題，但是已經能夠在各個真實場景中普遍應用并且得到規模驗證。更進一步的是。
在安靜環境、標準口音、常見詞匯場景下的語音識別率已經超過 95%。
在識別時可以將待識別的語音的特征參數與聲學模型進行匹配，得到識別結果。目前的主流語音識別系統多采用隱馬爾可夫模型HMM進行聲學模型建模。（4）語言模型訓練語言模型是用來計算一個句子出現概率的模型，簡單地說，就是計算一個句子在語法上是否正確的概率。因為句子的構造往往是規律的，前面出現的詞經常預示了后方可能出現的詞語。它主要用于決定哪個詞序列的可能性更大，或者在出現了幾個詞的時候預測下一個即將出現的詞語。它定義了哪些詞能跟在上一個已經識別的詞的后面（匹配是一個順序的處理過程），這樣就可以為匹配過程排除一些不可能的單詞。語言建模能夠有效的結合漢語語法和語義的知識，描述詞之間的內在關系，從而提高識別率，減少搜索范圍。對訓練文本數據庫進行語法、語義分析，經過基于統計模型訓練得到語言模型。（5）語音解碼和搜索算法解碼器是指語音技術中的識別過程。針對輸入的語音信號，根據己經訓練好的HMM聲學模型、語言模型及字典建立一個識別網絡，根據搜索算法在該網絡中尋找一條路徑，這個路徑就是能夠以概率輸出該語音信號的詞串，這樣就確定這個語音樣本所包含的文字了。所以，解碼操作即指搜索算法。當前技術還存在很多不足，如對于強噪聲、超遠場、強干擾、多語種、大詞匯等場景下的語音識別還需很大提升。福建語音識別
一些語音識別系統需要“訓練”(也稱為“注冊”)，其中個體說話者將文本或孤立的詞匯讀入系統。新疆英語語音識別
純粹從語音識別和自然語言理解的技術乃至功能的視角看這款產品，相對于等并未有什么本質性改變，變化只是把近場語音交互變成了遠場語音交互。正式面世于銷量已經超過千萬，同時在扮演類似角色的漸成生態，其后臺的第三方技能已經突破10000項。借助落地時從近場到遠場的突破，亞馬遜一舉從這個賽道的落后者變為行業。但自從遠場語音技術規模落地以后，語音識別領域的產業競爭已經開始從研發轉為應用。研發比的是標準環境下純粹的算法誰更有優勢，而應用比較的是在真實場景下誰的技術更能產生優異的用戶體驗，而一旦比拼真實場景下的體驗，語音識別便失去存在的價值，更多作為產品體驗的一個環節而存在。語音識別似乎進入了一個相對平靜期，在一路狂奔過后紛紛開始反思自己的定位和下一步的打法。語音賽道里的標志產品——智能音箱，以一種***的姿態出現在大眾面前。智能音箱玩家們對這款產品的認識還都停留在：亞馬遜出了一款產品，功能類似。
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