技術和產業之間形成了比較好的正向迭代效應，落地場景越多，得到的真實數據越多，挖掘的用戶需求也更準確，這幫助了語音識別技術快速進步，也基本滿足了產業需求，解決了很多實際問題，這也是語音識別相對其他AI技術為明顯的優勢。不過，我們也要看到，語音識別的內涵必須不斷擴展，狹義語音識別必須走向廣義語音識別，致力于讓機器聽懂人類語言，這才能將語音識別研究帶到更高維度。我們相信，多技術、多學科、多傳感的融合化將是未來人工智能發展的主流趨勢。在這種趨勢下，我們還有很多未來的問題需要探討，比如鍵盤、鼠標、觸摸屏和語音交互的關系怎么變化？搜索、電商、社交是否再次重構？硬件是否逆襲變得比軟件更加重要？產業鏈中的傳感、芯片、操作系統、產品和內容廠商之間的關系又該如何變化？大多數人會認為研發語音識別技術是一條艱難的道路，投入會巨大，道路會很漫長。深圳量子語音識別內容
DTW）技術基本成熟，特別提出了矢量量化（Vec?torQuantization，VQ）和隱馬爾可夫模型（HiddenMar?kovModel，HMM）理論。20世紀80年代，語音識別任務開始從孤立詞、連接詞的識別轉向大詞匯量、非特定人、連續語音的識別，識別算法也從傳統的基于標準模板匹配的方法轉向基于統計模型的方法。在聲學模型方面，由于HMM能夠很好的描述語音時變性和平穩性，開始被應用于大詞匯量連續語音識別（LargeVocabularyContinousSpeechRecognition，LVCSR）的聲學建模；在語言模型方面，以N元文法的統計語言模型開始應用于語音識別系統。在這一階段，基于HMM/VQ、HMM/高斯混合模型、HMM/人工神經網絡的語音建模方法開始應用于LVCSR系統，語音識別技術取得新突破。20世紀90年代以后，伴隨著語音識別系統走向實用化，語音識別在細化模型的設計、參數提取和優化、系統的自適應方面取得較大進展。同時，人們更多地關注話者自適應、聽覺模型、快速搜索識別算法以及進一步的語言模型的研究等課題。此外，語音識別技術開始與其他領域相關技術進行結合，以提高識別的準確率，便于實現語音識別技術的產品化。怎么構建語音識別系統？語音識別系統構建總體包括兩個部分：訓練和識別。廣西語音識別系統語音必定將成為未來主要的人機互動接口之一。
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，直到2009年深度學習技術的長足發展才使得語音識別的精度提高，雖然還無法進行無限制領域、無限制人群的應用，但也在大多數場景中提供了一種便利高效的溝通方式。本篇文章將從技術和產業兩個角度來回顧一下語音識別發展的歷程和現狀，并分析一些未來趨勢，希望能幫助更多年輕技術人員了解語音行業，并能產生興趣投身于這個行業。語音識別，通常稱為自動語音識別，英文是AutomaticSpeechRecognition，縮寫為ASR，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，一般都是可以理解的文本內容，也有可能是二進制編碼或者字符序列。但是，我們一般理解的語音識別其實都是狹義的語音轉文字的過程，簡稱語音轉文本識別（SpeechToText,STT）更合適，這樣就能與語音合成(TextToSpeech,TTS)對應起來。語音識別是一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和前沿學科，是人機自然交互技術中的關鍵環節。但是，語音識別自誕生以來的半個多世紀，一直沒有在實際應用過程得到普遍認可，一方面這與語音識別的技術缺陷有關，其識別精度和速度都達不到實際應用的要求。
并能產生興趣投身于這個行業。語音識別的技術歷程現代語音識別可以追溯到1952年，Davis等人研制了世界上個能識別10個英文數字發音的實驗系統，從此正式開啟了語音識別的進程。語音識別發展到已經有70多年，但從技術方向上可以大體分為三個階段。下圖是從1993年到2017年在Switchboard上語音識別率的進展情況，從圖中也可以看出1993年到2009年，語音識別一直處于GMM-HMM時代，語音識別率提升緩慢，尤其是2000年到2009年語音識別率基本處于停滯狀態；2009年隨著深度學習技術，特別是DNN的興起，語音識別框架變為DNN-HMM，語音識別進入了DNN時代，語音識別精細率得到了提升；2015年以后，由于“端到端”技術興起，語音識別進入了百花齊放時代，語音界都在訓練更深、更復雜的網絡，同時利用端到端技術進一步大幅提升了語音識別的性能，直到2017年微軟在Swichboard上達到詞錯誤率，從而讓語音識別的準確性超越了人類，當然這是在一定限定條件下的實驗結果，還不具有普遍代表性。GMM-HMM時代70年代，語音識別主要集中在小詞匯量、孤立詞識別方面，使用的方法也主要是簡單的模板匹配方法，即首先提取語音信號的特征構建參數模板，然后將測試語音與參考模板參數進行一一比較和匹配。
也被稱為自動語音識別技術（ASR)，計算機語音識別或語音到文本（STT)技術。
feed-forwardsequentialmemorynetwork，FSMN)，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，科大訊飛進一步提出了深度全序列卷積神經網絡(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應用到語音識別任務，并進一步拓展到中文語音識別。不管是在研究成果還是在產品性能體驗上，國內的語音行業整體水平已經達到甚至超越了國際水平。2016年10月，時任百度首席科學家的吳恩達在對微軟的語音識別技術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年就已經超越了人類的平均水平，也就是說百度比微軟提前一年實現了這一成績。當前語音識別系統依然面臨著不少應用挑戰，其中包括以下主要問題：魯棒性。目前語音識別準確率超過人類水平主要還是在受限的場景下，比如在安靜環境的情況下，而一旦加入干擾信號，尤其是環境噪聲和人聲干擾，性能往往會明顯下降。因此，如何在復雜場景(包括非平穩噪聲、混響、遠場)下，提高語音識別的魯棒性，研發"能用=>好用"的語音識別產品。語音識別與鍵盤、鼠標或觸摸屏等應是融合關系。湖北云語音識別
語音識別，通常稱為自動語音識別。深圳量子語音識別內容
語音識別的原理?語音識別是將語音轉換為文本的技術，是自然語言處理的一個分支。前臺主要步驟分為信號搜集、降噪和特征提取三步，提取的特征在后臺由經過語音大數據訓練得到的語音模型對其進行解碼，終把語音轉化為文本，實現達到讓機器識別和理解語音的目的。根據公開資料顯示，目前語音識別的技術成熟度較高，已達到95%的準確度。然而，需要指出的是，從95%到99%的準確度帶來的改變才是質的飛躍，將使人們從偶爾使用語音變到常常使用。以下我們來舉例，當我們說“jin天天氣怎么樣”時，機器是怎么進行語音識別的？?2語義識別?語義識別是人工智能的重要分支之一，解決的是“聽得懂”的問題。其大的作用是改變人機交互模式，將人機交互由原始的鼠標、鍵盤交互轉變為語音對話的方式。此外，我們認為目前的語義識別行業還未出現壟斷者，新進入的創業公司仍具備一定機會。語義識別是自然語言處理(NLP)技術的重要組成部分。NLP在實際應用中大的困難還是語義的復雜性，此外，深度學習算法也不是語義識別領域的優算法。但隨著整個AI行業發展進程加速，將為NLP帶來長足的進步從1996年至今，國內至今仍在運營的人工智能公司接近400家。深圳量子語音識別內容