四川語音識別

來源: 發(fā)布時間:2023-11-29

    Google將其應(yīng)用于語音識別領(lǐng)域,取得了非常好的效果,將詞錯誤率降低至。如下圖所示,Google提出新系統(tǒng)的框架由三個部分組成:Encoder編碼器組件,它和標(biāo)準(zhǔn)的聲學(xué)模型相似,輸入的是語音信號的時頻特征;經(jīng)過一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),映射成高級特征henc,然后傳遞給Attention組件,其使用henc特征學(xué)習(xí)輸入x和預(yù)測子單元之間的對齊方式,子單元可以是一個音素或一個字。,attention模塊的輸出傳遞給Decoder,生成一系列假設(shè)詞的概率分布,類似于傳統(tǒng)的語言模型。端到端技術(shù)的突破,不再需要HMM來描述音素內(nèi)部狀態(tài)的變化,而是將語音識別的所有模塊統(tǒng)一成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,使語音識別朝著更簡單、更高效、更準(zhǔn)確的方向發(fā)展。語音識別的技術(shù)現(xiàn)狀目前,主流語音識別框架還是由3個部分組成:聲學(xué)模型、語言模型和解碼器,有些框架也包括前端處理和后處理。隨著各種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及端到端技術(shù)的興起,聲學(xué)模型是近幾年非常熱門的方向,業(yè)界都紛紛發(fā)布自己新的聲學(xué)模型結(jié)構(gòu),刷新各個數(shù)據(jù)庫的識別記錄。由于中文語音識別的復(fù)雜性,國內(nèi)在聲學(xué)模型的研究進(jìn)展相對更快一些,主流方向是更深更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)融合端到端技術(shù)。2018年,科大訊飛提出深度全序列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DFCNN)。

    語言建模也用于許多其他自然語言處理應(yīng)用,如文檔分類或統(tǒng)計機(jī)器翻譯。四川語音識別

    作為人機(jī)交互領(lǐng)域重要的研究對象,語音識別技術(shù)已經(jīng)成為信息社會不可或缺的組成部分。目前基于在線引擎和語音芯片實現(xiàn)的語音技術(shù)方案,其適用性和使用成本均限制了技術(shù)的應(yīng)用和推廣。通過對離線語音識別引擎的研究,結(jié)合特定領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用特點,提出一套適用性強(qiáng),成本較低的語音識別解決方案,可以在離線的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,實現(xiàn)非特定人的連續(xù)語音識別功能。根據(jù)本方案設(shè)計語音撥號軟件,并對語音撥號軟件的功能進(jìn)行科學(xué)的測試驗證。語音識別技術(shù),又稱為自動語音識別(AutomaticSpeechRecognition,ASR),它是以語音為研究對象,通過語音信號處理和模式識別讓機(jī)器理解人類語言,并將其轉(zhuǎn)換為計算機(jī)可輸入的數(shù)字信號的一門技術(shù)。語音識別技術(shù)將繁瑣的輸入勞動交給機(jī)器處理,在解放人類雙手的同時,還可以有效提高人機(jī)交互效率,信息化高度發(fā)達(dá),已經(jīng)成為信息社會不可或缺的組成部分。語音識別引擎是ASR技術(shù)的**模塊,它可以工作在識別模式和命令模式。在識別模式下,引擎系統(tǒng)在后臺提供詞庫和識別模板,用戶無需對識別語法進(jìn)行改動,根據(jù)引擎提供的語法模式即可完成既定的人機(jī)交互操作;但在命令模式下,用戶需要構(gòu)建自己的語法詞典,引擎系統(tǒng)根據(jù)用戶構(gòu)建的語法詞典。黑龍江實時語音識別需要對發(fā)生在數(shù)千個離散時間步驟前的事件進(jìn)行記憶,這對語音識別很重要。

    但是已經(jīng)能夠在各個真實場景中普遍應(yīng)用并且得到規(guī)模驗證。更進(jìn)一步的是,技術(shù)和產(chǎn)業(yè)之間形成了比較好的正向迭代效應(yīng),落地場景越多,得到的真實數(shù)據(jù)越多,挖掘的用戶需求也更準(zhǔn)確,這幫助了語音識別技術(shù)快速進(jìn)步,也基本滿足了產(chǎn)業(yè)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(shù)為明顯的優(yōu)勢。不過,我們也要看到,語音識別的內(nèi)涵必須不斷擴(kuò)展,狹義語音識別必須走向廣義語音識別,致力于讓機(jī)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(shù)、多學(xué)科、多傳感的融合化將是未來人工智能發(fā)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(biāo)、觸摸屏和語音交互的關(guān)系怎么變化?搜索、電商、社交是否再次重構(gòu)?硬件是否逆襲變得比軟件更加重要?產(chǎn)業(yè)鏈中的傳感、芯片、操作系統(tǒng)、產(chǎn)品和內(nèi)容廠商之間的關(guān)系又該如何變化?。

    然后在Reg_RW.c文件中找到HARD_PARA_PORT對應(yīng)條件宏的代碼段,保留AVR的SPI接口代碼。3.2應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)在代碼中預(yù)先設(shè)定幾個單詞:“你好”,“播放音樂”,“打開”。當(dāng)用戶說“播放音樂”時,MCU控制LD3320播放一段音樂,如果是其他詞語,則在串口中打印識別結(jié)果,然后再次轉(zhuǎn)換到語音識別狀態(tài)。3.2.1MP3播放代碼LD3320支持MP3數(shù)據(jù)播放,播放聲音的操作順序為:通用初始化→MP3播放用初始化→調(diào)節(jié)播放音量→開始播放。將MP3數(shù)據(jù)順序放入數(shù)據(jù)寄存器,芯片播放完一定數(shù)量的數(shù)據(jù)時會發(fā)出中斷請求,在中斷函數(shù)中連續(xù)送入聲音數(shù)據(jù),直到聲音數(shù)據(jù)結(jié)束。MP3播放函數(shù)實現(xiàn)代碼如下:由于MCU容量限制,選取測試的MP3文件不能太大。首先在計算機(jī)上將MP3文件的二進(jìn)制數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為標(biāo)準(zhǔn)C數(shù)組格式文件,然后將該文件加入工程中。源代碼中MP3文件存儲在外擴(kuò)的SPIFLASH中,工程中需要注釋和移除全部相關(guān)代碼。MP3數(shù)據(jù)讀取函數(shù)是LD_ReloadMp3Data,只需將讀取的SPIFLASH數(shù)據(jù)部分改成以數(shù)組數(shù)據(jù)讀取的方式即可。3.2.2語音識別程序LD3320語音識別芯片完成的操作順序為:通用初始化→ASR初始化→添加關(guān)鍵詞→開啟語音識別。在源代碼中的RunASR函數(shù)已經(jīng)實現(xiàn)了上面的過程。由于中文語音識別的復(fù)雜性,國內(nèi)在聲學(xué)模型研究進(jìn)展更快,主流方向是更深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)融合端到端技術(shù)。

    2)初始化離線引擎:初始化訊飛離線語音庫,根據(jù)本地生成的語法文檔,構(gòu)建語法網(wǎng)絡(luò),輸入語音識別器中;(3)初始化聲音驅(qū)動:根據(jù)離線引擎的要求,初始化ALSA庫;(4)啟動數(shù)據(jù)采集:如果有用戶有語音識別請求,語音控制模塊啟動實時語音采集程序;(5)靜音切除:在語音數(shù)據(jù)的前端,可能存在部分靜音數(shù)據(jù),ALSA庫開啟靜音檢測功能,將靜音數(shù)據(jù)切除后傳送至語音識別引擎;(6)語音識別狀態(tài)檢測:語音控制模塊定時檢測引擎系統(tǒng)的語音識別狀態(tài),當(dāng)離線引擎有結(jié)果輸出時,提取語音識別結(jié)果;(7)結(jié)束語音采集:語音控制模塊通知ALSA,終止實時語音數(shù)據(jù)的采集;(8)語義解析:語音控制模塊根據(jù)語音識別的結(jié)果,完成語義解析,根據(jù)和的內(nèi)容,確定用戶需求,根據(jù)的內(nèi)容,確認(rèn)用戶信息;(9)語音識別結(jié)束:語音控制模塊將語義解析的結(jié)果上傳至用戶模塊,同時結(jié)束本次語音識別。根據(jù)項目需求,分別在中等、低等噪音的辦公室環(huán)境中,對語音撥號軟件功能進(jìn)行科學(xué)的測試驗證。 智能玩具語音識別技術(shù)的智能化也讓玩具行業(yè)進(jìn)行了變革,比如智能語音娃娃、智能語音兒童機(jī)器人。湖南長語音識別

技術(shù)的發(fā)展,現(xiàn)在口音、方言、噪聲等場景下的語音識別也達(dá)到了可用狀態(tài)。四川語音識別

    即識別準(zhǔn)確率為,相較于2013年的準(zhǔn)確率提升了接近20個百分點。這種水平的準(zhǔn)確率已經(jīng)接近正常人類。2016年10月18日,微軟語音團(tuán)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(tuán)隊研究人員通過改進(jìn)語音識別系統(tǒng)中基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲學(xué)模型和語言模型,在之前的基礎(chǔ)上引入了CNN-BLSTM(ConvolutionalNeuralNetworkCombinedwithBidirectionalLongShort-TermMemory,帶有雙向LSTM的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))模型,用于提升語音建模的效果。2017年8月20日,微軟語音團(tuán)隊再次將這一紀(jì)錄刷新,在Switchboard測試中將詞錯誤率從,即識別準(zhǔn)確率達(dá)到,與谷歌一起成為了行業(yè)。另外,亞馬遜(Amazon)公司在語音行業(yè)可謂后發(fā)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(yīng)用服務(wù)。Echo智能音箱一經(jīng)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(chǎn)品,至今累計銷量已超過2000萬臺。投資機(jī)構(gòu)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(chǎn)品"。國內(nèi)語音識別現(xiàn)狀國內(nèi)早的語音識別研究開始于1958年,中國科學(xué)院聲學(xué)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。四川語音識別

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