共振峰的位置、帶寬和幅度決定元音音色，改變聲道形狀可改變共振峰，改變音色。語(yǔ)音可分為濁音和清音，其中濁音是由聲帶振動(dòng)并激勵(lì)聲道而得到的語(yǔ)音，清音是由氣流高速?zèng)_過(guò)某處收縮的聲道所產(chǎn)生的語(yǔ)音。語(yǔ)音的產(chǎn)生過(guò)程可進(jìn)一步抽象成如圖1-2所示的激勵(lì)模型，包含激勵(lì)源和聲道部分。在激勵(lì)源部分，沖擊序列發(fā)生器以基音周期產(chǎn)生周期性信號(hào)，經(jīng)過(guò)聲帶振動(dòng)，相當(dāng)于經(jīng)過(guò)聲門波模型，肺部氣流大小相當(dāng)于振幅；隨機(jī)噪聲發(fā)生器產(chǎn)生非周期信號(hào)。聲道模型模擬口腔、鼻腔等聲道qi官，后產(chǎn)生語(yǔ)音信號(hào)。我們要發(fā)濁音時(shí)，聲帶振動(dòng)形成準(zhǔn)周期的沖擊序列。發(fā)清音時(shí)，聲帶松弛，相當(dāng)于發(fā)出一個(gè)隨機(jī)噪聲。圖1-2產(chǎn)生語(yǔ)音的激勵(lì)模型，人耳是聲音的感知qi官，分為外耳、中耳和內(nèi)耳三部分。外耳的作用包括聲源的定位和聲音的放大。外耳包含耳翼和外耳道，耳翼的作用是保護(hù)耳孔，并具有定向作用。外耳道同其他管道一樣也有共振頻率，大約是3400Hz。鼓膜位于外耳道內(nèi)端，聲音的振動(dòng)通過(guò)鼓膜傳到內(nèi)耳。中耳由三塊聽小骨組成，作用包括放大聲壓和保護(hù)內(nèi)耳。中耳通過(guò)咽鼓管與鼻腔相通，其作用是調(diào)節(jié)中耳壓力。內(nèi)耳的耳蝸實(shí)現(xiàn)聲振動(dòng)到神經(jīng)沖動(dòng)的轉(zhuǎn)換，并傳遞到大腦。語(yǔ)音識(shí)別主要是將人類語(yǔ)音中的詞匯內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可讀的輸入。江蘇語(yǔ)音識(shí)別率
什么是語(yǔ)音識(shí)別？語(yǔ)音識(shí)別(AutomaticSpeechRecognition,ASR)：通俗地講語(yǔ)音識(shí)別就是將人類的聲音信號(hào)轉(zhuǎn)化為文字或者指令的過(guò)程。語(yǔ)音識(shí)別以語(yǔ)音為研究對(duì)象，它是語(yǔ)音信號(hào)處理的一個(gè)重要研究方向，是模式識(shí)別的一個(gè)分支。語(yǔ)音識(shí)別的研究涉及微機(jī)技術(shù)、人工智能、數(shù)字信號(hào)處理、模式識(shí)別、聲學(xué)、語(yǔ)言學(xué)和認(rèn)知科學(xué)等許多學(xué)科領(lǐng)域，是一個(gè)多學(xué)科綜合性研究領(lǐng)域。語(yǔ)音識(shí)別基本原理語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)基本原理：其中：預(yù)處理模塊濾除原始語(yǔ)音信號(hào)中的次要信息及背景噪音等，包括抗混疊濾波、預(yù)加重、模/數(shù)轉(zhuǎn)換、自動(dòng)增益控制等處理過(guò)程，將語(yǔ)音信號(hào)數(shù)字化；特征提取模塊對(duì)語(yǔ)音的聲學(xué)參數(shù)進(jìn)行分析后提取出語(yǔ)音特征參數(shù)，形成特征矢量序列。特征提取和選擇是構(gòu)建系統(tǒng)的關(guān)鍵，對(duì)識(shí)別效果極為重要。由于語(yǔ)音信號(hào)本質(zhì)上屬于非平穩(wěn)信號(hào)，目前對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的分析是建立在短時(shí)平穩(wěn)性假設(shè)之上的。在對(duì)語(yǔ)音信號(hào)作短時(shí)平穩(wěn)假設(shè)后，通過(guò)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行加窗，實(shí)現(xiàn)短時(shí)語(yǔ)音片段上的特征提取。這些短時(shí)片段被稱為幀，以幀為單位的特征序列構(gòu)成語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的輸入。由于梅爾倒譜系數(shù)及感知線性預(yù)測(cè)系數(shù)能夠從人耳聽覺特性的角度準(zhǔn)確刻畫語(yǔ)音信號(hào)，已經(jīng)成為目前主流的語(yǔ)音特征。為補(bǔ)償幀間假設(shè)。重慶語(yǔ)音識(shí)別器實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別適用于長(zhǎng)句語(yǔ)音輸入、音視頻字幕、會(huì)議等場(chǎng)景。
那就每家都要建立自己云服務(wù)穩(wěn)定，確保響應(yīng)速度，適配自己所選擇的硬件平臺(tái)，逐項(xiàng)整合具體的內(nèi)容（比如音樂(lè)、有聲讀物）。這從產(chǎn)品方或者解決方案商的視角來(lái)看是不可接受的。這時(shí)候就會(huì)催生相應(yīng)的平臺(tái)服務(wù)商，它要同時(shí)解決技術(shù)、內(nèi)容接入和工程細(xì)節(jié)等問(wèn)題，終達(dá)成試錯(cuò)成本低、體驗(yàn)卻足夠好的目標(biāo)。平臺(tái)服務(wù)并不需要閉門造車，平臺(tái)服務(wù)的前提是要有能屏蔽產(chǎn)品差異的操作系統(tǒng)，這是AI+IOT的特征，也是有所參照的，亞馬遜過(guò)去近10年里是同步著手做兩件事：一個(gè)是持續(xù)推出面向終端用戶的產(chǎn)品，比如Echo，EchoShow等；一個(gè)是把所有產(chǎn)品所內(nèi)置的系統(tǒng)Alexa進(jìn)行平臺(tái)化，面向設(shè)備端和技能端同步開放SDK和調(diào)試發(fā)布平臺(tái)。雖然GoogleAssistant號(hào)稱單點(diǎn)技術(shù)更為，但從各方面的結(jié)果來(lái)看Alexa是當(dāng)之無(wú)愧的為的系統(tǒng)平臺(tái)，可惜的是Alexa并不支持中文以及相應(yīng)的后臺(tái)服務(wù)。國(guó)內(nèi)則缺乏亞馬遜這種統(tǒng)治力的系統(tǒng)平臺(tái)提供商，當(dāng)前的平臺(tái)提供商分為兩個(gè)陣營(yíng)：一類是以百度、阿里、訊飛、小米、騰訊為的傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)或者上市公司；一類是以聲智等為的新興人工智能公司。新興的人工智能公司相比傳統(tǒng)公司產(chǎn)品和服務(wù)上的歷史包袱更輕，因此在平臺(tái)服務(wù)上反倒是可以主推一些更為面向未來(lái)、有特色的基礎(chǔ)服務(wù)。
在識(shí)別時(shí)可以將待識(shí)別的語(yǔ)音的特征參數(shù)與聲學(xué)模型進(jìn)行匹配，得到識(shí)別結(jié)果。目前的主流語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)多采用隱馬爾可夫模型HMM進(jìn)行聲學(xué)模型建模。（4）語(yǔ)言模型訓(xùn)練語(yǔ)言模型是用來(lái)計(jì)算一個(gè)句子出現(xiàn)概率的模型，簡(jiǎn)單地說(shuō)，就是計(jì)算一個(gè)句子在語(yǔ)法上是否正確的概率。因?yàn)榫渥拥臉?gòu)造往往是規(guī)律的，前面出現(xiàn)的詞經(jīng)常預(yù)示了后方可能出現(xiàn)的詞語(yǔ)。它主要用于決定哪個(gè)詞序列的可能性更大，或者在出現(xiàn)了幾個(gè)詞的時(shí)候預(yù)測(cè)下一個(gè)即將出現(xiàn)的詞語(yǔ)。它定義了哪些詞能跟在上一個(gè)已經(jīng)識(shí)別的詞的后面（匹配是一個(gè)順序的處理過(guò)程），這樣就可以為匹配過(guò)程排除一些不可能的單詞。語(yǔ)言建模能夠有效的結(jié)合漢語(yǔ)語(yǔ)法和語(yǔ)義的知識(shí)，描述詞之間的內(nèi)在關(guān)系，從而提高識(shí)別率，減少搜索范圍。對(duì)訓(xùn)練文本數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行語(yǔ)法、語(yǔ)義分析，經(jīng)過(guò)基于統(tǒng)計(jì)模型訓(xùn)練得到語(yǔ)言模型。（5）語(yǔ)音解碼和搜索算法解碼器是指語(yǔ)音技術(shù)中的識(shí)別過(guò)程。針對(duì)輸入的語(yǔ)音信號(hào)，根據(jù)己經(jīng)訓(xùn)練好的HMM聲學(xué)模型、語(yǔ)言模型及字典建立一個(gè)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)搜索算法在該網(wǎng)絡(luò)中尋找一條路徑，這個(gè)路徑就是能夠以概率輸出該語(yǔ)音信號(hào)的詞串，這樣就確定這個(gè)語(yǔ)音樣本所包含的文字了。所以，解碼操作即指搜索算法。語(yǔ)音識(shí)別，通常稱為自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別。
而解決后者則更像應(yīng)用商店的開發(fā)者。這里面蘊(yùn)含著巨大的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。在過(guò)去功能型操作系統(tǒng)的打造過(guò)程中，國(guó)內(nèi)的程序員們更多的是使用者的角色，但智能型操作系統(tǒng)雖然也可以參照其他，但這次必須自己來(lái)從頭打造完整的系統(tǒng)。（國(guó)外巨頭不管在中文相關(guān)的技術(shù)上還是內(nèi)容整合上事實(shí)上都非常薄弱，不存在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的可能性）隨著平臺(tái)服務(wù)商兩邊的問(wèn)題解決的越來(lái)越好，基礎(chǔ)的計(jì)算模式則會(huì)逐漸發(fā)生改變，人們的數(shù)據(jù)消費(fèi)模式會(huì)與不同。個(gè)人的計(jì)算設(shè)備（當(dāng)前主要是手機(jī)、筆記本、Pad）會(huì)根據(jù)不同場(chǎng)景進(jìn)一步分化。比如在車上、家里、工作場(chǎng)景、路上、業(yè)務(wù)辦理等會(huì)根據(jù)地點(diǎn)和業(yè)務(wù)進(jìn)行分化。但分化的同時(shí)背后的服務(wù)則是統(tǒng)一的，每個(gè)人可以自由的根據(jù)場(chǎng)景做設(shè)備的遷移，背后的服務(wù)雖然會(huì)針對(duì)不同的場(chǎng)景進(jìn)行優(yōu)化，但在個(gè)人偏好這樣的點(diǎn)上則是統(tǒng)一的。人與數(shù)字世界的接口，在現(xiàn)在越來(lái)越統(tǒng)一于具體的產(chǎn)品形態(tài)（比如手機(jī)），但隨著智能型系統(tǒng)的出現(xiàn)，這種統(tǒng)一則會(huì)越來(lái)越統(tǒng)一于系統(tǒng)本身。作為結(jié)果這會(huì)帶來(lái)數(shù)據(jù)化程度的持續(xù)加深，我們?cè)絹?lái)越接近一個(gè)數(shù)據(jù)化的世界。總結(jié)從技術(shù)進(jìn)展和產(chǎn)業(yè)發(fā)展來(lái)看，語(yǔ)音識(shí)別雖然還不能解決無(wú)限制場(chǎng)景、無(wú)限制人群的通用識(shí)別問(wèn)題。從技術(shù)來(lái)看，整個(gè)語(yǔ)音交互鏈條有五項(xiàng)單點(diǎn)技術(shù)：?jiǎn)拘?、麥克風(fēng)陣列、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音合成。重慶語(yǔ)音識(shí)別器
語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)還可以應(yīng)用于自動(dòng)口語(yǔ)翻譯。江蘇語(yǔ)音識(shí)別率
它將執(zhí)行以下操作：進(jìn)行聲音輸入：“嘿Siri，現(xiàn)在幾點(diǎn)了？”通過(guò)聲學(xué)模型運(yùn)行語(yǔ)音數(shù)據(jù)，將其分解為語(yǔ)音部分?！ねㄟ^(guò)語(yǔ)言模型運(yùn)行該數(shù)據(jù)。輸出文本數(shù)據(jù)：“嘿Siri，現(xiàn)在幾點(diǎn)了？”在這里，值得一提的是，如果自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)是語(yǔ)音用戶界面的一部分，則ASR模型將不是***在運(yùn)行的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。許多自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)都與自然語(yǔ)言處理(NLP)和文本語(yǔ)音轉(zhuǎn)換(TTS)系統(tǒng)配合使用，以執(zhí)行其給定的角色。也就是說(shuō)，深入研究語(yǔ)音用戶界面本身就是個(gè)完整的話題。要了解更多信息，請(qǐng)查看此文章。那么，現(xiàn)在知道了ASR系統(tǒng)如何運(yùn)作，但需要構(gòu)建什么？建立ASR系統(tǒng)：數(shù)據(jù)的重要性ASR系統(tǒng)應(yīng)該具有靈活性。它需要識(shí)別各種各樣的音頻輸入（語(yǔ)音樣本），并根據(jù)該數(shù)據(jù)做出準(zhǔn)確的文本輸出，以便做出相應(yīng)的反應(yīng)。為實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，ASR系統(tǒng)需要的數(shù)據(jù)是標(biāo)記的語(yǔ)音樣本和轉(zhuǎn)錄形式。比這要復(fù)雜一些（例如，數(shù)據(jù)標(biāo)記過(guò)程非常重要且經(jīng)常被忽略），但為了讓大家明白，在此將其簡(jiǎn)化。ASR系統(tǒng)需要大量的音頻數(shù)據(jù)。為什么？因?yàn)檎Z(yǔ)言很復(fù)雜。對(duì)同一件事有很多種講述方式，句子的意思會(huì)隨著單詞的位置和重點(diǎn)而改變。還考慮到世界上有很多不同的語(yǔ)言，在這些語(yǔ)言中。 江蘇語(yǔ)音識(shí)別率
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