主流方向是更深更復雜的神經網絡技術融合端到端技術。2018年，科大訊飛提出深度全序列卷積神經網絡（DFCNN），DFCNN使用大量的卷積直接對整句語音信號進行建模，主要借鑒了圖像識別的網絡配置，每個卷積層使用小卷積核，并在多個卷積層之后再加上池化層，通過累積非常多卷積池化層對，從而可以看到更多的歷史信息。2018年，阿里提出LFR-DFSMN（LowerFrameRate-DeepFeedforwardSequentialMemoryNetworks）。該模型將低幀率算法和DFSMN算法進行融合，語音識別錯誤率相比上一代技術降低20%，解碼速度提升3倍。FSMN通過在FNN的隱層添加一些可學習的記憶模塊，從而可以有效的對語音的長時相關性進行建模。而DFSMN是通過跳轉避免深層網絡的梯度消失問題，可以訓練出更深層的網絡結構。2019年，百度提出了流式多級的截斷注意力模型SMLTA，該模型是在LSTM和CTC的基礎上引入了注意力機制來獲取更大范圍和更有層次的上下文信息。其中流式表示可以直接對語音進行一個小片段一個小片段的增量解碼；多級表示堆疊多層注意力模型；截斷則表示利用CTC模型的尖峰信息，把語音切割成一個一個小片段，注意力模型和解碼可以在這些小片段上展開。在線語音識別率上。實時語音識別就是對音頻流進行實時識別。甘肅語音識別公司
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。河南語音識別系統實時語音識別功能優勢有哪些？
語音識別是一門綜合性學科，涉及的領域非常廣，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。語音識別的基礎理論包括語音的產生和感知過程、語音信號基礎知識、語音特征提取等，關鍵技術包括高斯混合模型(GaussianMixtureModel，GMM)、隱馬爾可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)、深度神經網絡(DeepNeuralNetwork，DNN)，以及基于這些模型形成的GMM-HMM、DNN-HMM和端到端(End-to-End，E2E)系統。語言模型和解碼器也非常關鍵，直接影響語音識別實際應用的效果。為了讓讀者更好地理解語音信號的特性，接下來我們首先介紹語音的產生和感知機制。語音的產生和感知人的發音qi官包括：肺、氣管、聲帶、喉、咽、鼻腔、口腔和唇。肺部產生的氣流沖擊聲帶，產生振動。聲帶每開啟和閉合一次的時間是一個基音周期(Pitchperiod)T，其倒數為基音頻率(F0=1/T，基頻)，范圍在70Hz~450Hz。基頻越高，聲音越尖細，如小孩的聲音比大人尖，就是因為其基頻更高。基頻隨時間的變化，也反映聲調的變化。人的發音qi官聲道主要由口腔和鼻腔組成，它是對發音起重要作用的qi官，氣流在聲道會產生共振。前面五個共振峰頻率(F1、F2、F3、F4和F5)。反映了聲道的主要特征。
然后在Reg_RW．c文件中找到HARD_PARA_PORT對應條件宏的代碼段，保留AVR的SPI接口代碼。3．2應用程序實現在代碼中預先設定幾個單詞：“你好”，“播放音樂”，“打開”。當用戶說“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果，然后再次轉換到語音識別狀態。3．2．1MP3播放代碼LD3320支持MP3數據播放，播放聲音的操作順序為：通用初始化→MP3播放用初始化→調節播放音量→開始播放。將MP3數據順序放入數據寄存器，芯片播放完一定數量的數據時會發出中斷請求，在中斷函數中連續送入聲音數據，直到聲音數據結束。MP3播放函數實現代碼如下：由于MCU容量限制，選取測試的MP3文件不能太大。首先在計算機上將MP3文件的二進制數據轉為標準C數組格式文件，然后將該文件加入工程中。源代碼中MP3文件存儲在外擴的SPIFLASH中，工程中需要注釋和移除全部相關代碼。MP3數據讀取函數是LD_ReloadMp3Data，只需將讀取的SPIFLASH數據部分改成以數組數據讀取的方式即可。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→添加關鍵詞→開啟語音識別。在源代碼中的RunASR函數已經實現了上面的過程。將語音片段輸入轉化為文本輸出的過程就是語音識別。
DBN），促使了深度神經網絡（DNN）研究的復蘇。2009年，Hinton將DNN應用于語音的聲學建模，在TIMIT上獲得了當時比較好的結果。2011年底，微軟研究院的俞棟、鄧力又把DNN技術應用在了大詞匯量連續語音識別任務上，降低了語音識別錯誤率。從此語音識別進入DNN-HMM時代。DNN-HMM主要是用DNN模型代替原來的GMM模型，對每一個狀態進行建模，DNN帶來的好處是不再需要對語音數據分布進行假設，將相鄰的語音幀拼接又包含了語音的時序結構信息，使得對于狀態的分類概率有了明顯提升，同時DNN還具有強大環境學習能力，可以提升對噪聲和口音的魯棒性。簡單來說，DNN就是給出輸入的一串特征所對應的狀態概率。由于語音信號是連續的，不僅各個音素、音節以及詞之間沒有明顯的邊界，各個發音單位還會受到上下文的影響。雖然拼幀可以增加上下文信息，但對于語音來說還是不夠。而遞歸神經網絡（RNN）的出現可以記住更多歷史信息，更有利于對語音信號的上下文信息進行建模。由于簡單的RNN存在梯度和梯度消散問題，難以訓練，無法直接應用于語音信號建模上，因此學者進一步探索，開發出了很多適合語音建模的RNN結構，其中有名的就是LSTM。
在語音識別中，豐富的樣本數據是推動系統性能快速提升的重要前提。云南遠場語音識別
多人語音識別和離線語音識別也是當前需要重點解決的問題。甘肅語音識別公司
訓練通常來講都是離線完成的，將海量的未知語音通過話筒變成信號之后加在識別系統的輸入端，經過處理后再根據語音特點建立模型，對輸入的信號進行分析，并提取信號中的特征，在此基礎上建立語音識別所需的模板。識別則通常是在線完成的，對用戶實時語音進行自動識別。這個過程又基本可以分為“前端”和“后端”兩個模塊。前端主要的作用就是進行端點檢測、降噪、特征提取等。后端的主要作用是利用訓練好的“聲音模型”和“語音模型”對用戶的語音特征向量進行統計模式識別，得到其中包含的文字信息。語音識別技術的應用語音識別技術有著應用領域和市場前景。在語音輸入控制系統中，它使得人們可以甩掉鍵盤，通過識別語音中的要求、請求、命令或詢問來作出正確的響應，這樣既可以克服人工鍵盤輸入速度慢，極易出差錯的缺點，又有利于縮短系統的反應時間，使人機交流變得簡便易行，比如用于聲控語音撥號系統、聲控智能玩具、智能家電等領域。在智能對話查詢系統中，人們通過語音命令，可以方便地從遠端的數據庫系統中查詢與提取有關信息，享受自然、友好的數據庫檢索服務，例如信息網絡查詢、醫療服務、銀行服務等。語音識別技術還可以應用于自動口語翻譯。甘肅語音識別公司