甘肅語音識(shí)別學(xué)習(xí)

    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、有聲讀物）。這從產(chǎn)品方或者解決方案商的視角來看是不可接受的。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)果來看Alexa是當(dāng)之無愧的為的系統(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：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、有特色的基礎(chǔ)服務(wù)。

     語音識(shí)別與鍵盤、鼠標(biāo)或觸摸屏等應(yīng)是融合關(guān)系。甘肅語音識(shí)別學(xué)習(xí)

    需要及時(shí)同步更新本地語法詞典，以保證離線語音識(shí)別的準(zhǔn)度；（3）音頻數(shù)據(jù)在離線引擎中的解析占用CPU資源，因此音頻采集模塊在數(shù)據(jù)采集時(shí)，需要開啟靜音檢測功能，將首端的靜音切除，不僅可以為語音識(shí)別排除干擾，同時(shí)能有效降低離線引擎對(duì)處理器的占用率；（4）為保證功能的實(shí)用性和語音識(shí)別的準(zhǔn)度，需要在語音采集過程中增加異常處理操作。首先在離線引擎中需要開啟后端靜音檢測功能，若在規(guī)定時(shí)間內(nèi)，未收到有效語音數(shù)據(jù)，則自動(dòng)停止本次語音識(shí)別；其次，需要在離線引擎中開啟識(shí)別門限控制，如果識(shí)別結(jié)果未能達(dá)到所設(shè)定的門限，則本次語音識(shí)別失敗；（5）通過語音識(shí)別接口，向引擎系統(tǒng)獲取語音識(shí)別結(jié)果時(shí)，需要反復(fù)調(diào)用以取得引擎系統(tǒng)的識(shí)別狀態(tài)，在這個(gè)過程中，應(yīng)適當(dāng)降低接口的調(diào)用頻率，以防止CPU資源的浪費(fèi)。2語音呼叫軟件的實(shí)現(xiàn)語音呼叫軟件廣泛應(yīng)用于電話通信領(lǐng)域，是一款典型的在特定領(lǐng)域內(nèi)，實(shí)現(xiàn)非特定人連續(xù)語音識(shí)別功能的應(yīng)用軟件。由于其部署場景較多，部分場景處于離線的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，適合采用本方案進(jìn)行軟件設(shè)計(jì)。，語音識(shí)別準(zhǔn)確率的高低是影響方案可行性的關(guān)鍵要素，離線引擎作為語音識(shí)別，它的工作性能直接關(guān)系到軟件的可用性。本軟件在實(shí)現(xiàn)過程中。湖南語音識(shí)別率信號(hào)處理和特征提取可以視作音頻數(shù)據(jù)的預(yù)處理部分，一般來說，一段高保真、無噪聲的語言是非常難得的。

    它相對(duì)于GMM-HMM系統(tǒng)并沒有什么優(yōu)勢可言，研究人員還是更傾向于基于統(tǒng)計(jì)模型的方法。在20世紀(jì)80年代還有一個(gè)值得一提的事件，美國3eec6ee2-7378-4724-83b5-9b技術(shù)署(NIST)在1987年di一次舉辦了NIST評(píng)測，這項(xiàng)評(píng)測在后來成為了全球語音評(píng)測。20世紀(jì)90年代，語音識(shí)別進(jìn)入了一個(gè)技術(shù)相對(duì)成熟的時(shí)期，主流的GMM-HMM框架得到了更廣的應(yīng)用，在領(lǐng)域中的地位越發(fā)穩(wěn)固。聲學(xué)模型的說話人自適應(yīng)(SpeakerAdaptation)方法和區(qū)分性訓(xùn)練(DiscriminativeTraining)準(zhǔn)則的提出，進(jìn)一步提升了語音識(shí)別系統(tǒng)的性能。1994年提出的大后驗(yàn)概率估計(jì)(MaximumAPosterioriEstimation，MAP)和1995年提出的*大似然線性回歸(MaximumLikelihoodLinearRegression，MLLR)，幫助HMM實(shí)現(xiàn)了說話人自適應(yīng)。*大互信息量(MaximumMutualInformation，MMI)和*小分類錯(cuò)誤(MinimumClassificationError，MCE)等聲學(xué)模型的區(qū)分性訓(xùn)練準(zhǔn)則相繼被提出，使用這些區(qū)分性準(zhǔn)則去更新GMM-HMM的模型參數(shù)，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(shí)別系統(tǒng)被陸續(xù)開發(fā)出來，這些系統(tǒng)不但可以做到支持大詞匯量非特定人連續(xù)語音識(shí)別。

    而且有的產(chǎn)品在可用性方面達(dá)到了很好的性能，例如微軟公司的Whisper、貝爾實(shí)驗(yàn)室的***TO、麻省理工學(xué)院的SUMMIT系統(tǒng)、IBM的ViaVioce系統(tǒng)。英國劍橋大學(xué)SteveYoung開創(chuàng)的語音識(shí)別工具包HTK(HiddenMarkovToolKit)，是一套開源的基于HMM的語音識(shí)別軟件工具包，它采用模塊化設(shè)計(jì)，而且配套了非常詳細(xì)的HTKBook文檔，這既方便了初學(xué)者的學(xué)習(xí)、實(shí)驗(yàn)(HTKBook文檔做得很好)，也為語音識(shí)別的研究人員提供了專業(yè)且便于搭建的開發(fā)平臺(tái)。HTK自1995年發(fā)布以來，被采用。即便如今，大部分人在接受語音專業(yè)啟蒙教育時(shí)，依然還是要通過HTK輔助將理論知識(shí)串聯(lián)到工程實(shí)踐中?？梢哉f，HTK對(duì)語音識(shí)別行業(yè)的發(fā)展意義重大。進(jìn)入21世紀(jì)頭幾年，基于GMM-HMM的框架日臻成熟完善，人們對(duì)語音識(shí)別的要求已經(jīng)不再滿足于簡單的朗讀和對(duì)話，開始將目光著眼于生活中的普通場景，因此研究的重點(diǎn)轉(zhuǎn)向了具有一定識(shí)別難度的日常流利對(duì)話、電話通話、會(huì)議對(duì)話、新聞廣播等一些貼近人類實(shí)際應(yīng)用需求的場景。但是在這些任務(wù)上，基于GMM-HMM框架的語音識(shí)別系統(tǒng)的表現(xiàn)并不能令人滿意。識(shí)別率達(dá)到80%左右后，就無法再取得突破。人們發(fā)現(xiàn)一直占據(jù)主流的GMM-HMM框架也不是wan能的。語音交互提供了更自然、更便利、更高效的溝通形式，語音必定將成為未來主要的人機(jī)互動(dòng)接口之一。

    即識(shí)別準(zhǔn)確率為，相較于2013年的準(zhǔn)確率提升了接近20個(gè)百分點(diǎn)。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(duì)在Switchboard語音識(shí)別測試中打破了自己的好成績，將詞錯(cuò)誤率降低至。次年，微軟語音團(tuán)隊(duì)研究人員通過改進(jìn)語音識(shí)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(duì)再次將這一紀(jì)錄刷新，在Switchboard測試中將詞錯(cuò)誤率從，即識(shí)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(fèi)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(jì)銷量已超過2000萬臺(tái)。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(fèi)電子產(chǎn)品"。國內(nèi)語音識(shí)別現(xiàn)狀國內(nèi)早的語音識(shí)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(shí)別10個(gè)元音。1973年。語音識(shí)別是項(xiàng)融多學(xué)科知識(shí)的前沿技術(shù)，覆蓋數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)、聲學(xué)與語言學(xué)、計(jì)算機(jī)與人工智能等基礎(chǔ)前沿學(xué)科。重慶語音識(shí)別模塊

語音識(shí)別另外兩個(gè)技術(shù)部分：語言模型和解碼器，目前來看并沒有太大的技術(shù)變化。甘肅語音識(shí)別學(xué)習(xí)

    用來描述雙重隨機(jī)過程。HMM有算法成熟、效率高、易于訓(xùn)練等優(yōu)點(diǎn)，被***應(yīng)用于語音識(shí)別、手寫字識(shí)別和天氣預(yù)報(bào)等多個(gè)領(lǐng)域，目前仍然是語音識(shí)別中的主流技術(shù)。HMM包含S1、S2、S3、S4和S55個(gè)狀態(tài)，每個(gè)狀態(tài)對(duì)應(yīng)多幀觀察值，這些觀察值是特征序列(o1、o2、o3、o4,...,oT)，沿時(shí)刻t遞增，多樣化而且不局限取值范圍，因此其概率分布不是離散的，而是連續(xù)的。自然界中的很多信號(hào)可用高斯分布表示，包括語音信號(hào)。由于不同人發(fā)音會(huì)存在較大差異，具體表現(xiàn)是，每個(gè)狀態(tài)對(duì)應(yīng)的觀察值序列呈現(xiàn)多樣化，單純用一個(gè)高斯函數(shù)來刻畫其分布往往不夠，因此更多的是采用多高斯組合的GMM來表征更復(fù)雜的分布。這種用GMM作為HMM狀態(tài)產(chǎn)生觀察值的概率密度函數(shù)(pdf)的模型就是GMM-HMM，每個(gè)狀態(tài)對(duì)應(yīng)的GMM由2個(gè)高斯函數(shù)組合而成。其能夠?qū)?fù)雜的語音變化情況進(jìn)行建模。把GMM-HMM的GMM用DNN替代，HMM的轉(zhuǎn)移概率和初始狀態(tài)概率保持不變。把GMM-HMM的GMM用DNN替代DNN的輸出節(jié)點(diǎn)與所有HMM(包括"a"、"o"等音素)的發(fā)射狀態(tài)一一對(duì)應(yīng)，因此可通過DNN的輸出得到每個(gè)狀態(tài)的觀察值概率。DNN-HMM4.端到端從2015年，端到端模型開始流行，并被應(yīng)用于語音識(shí)別領(lǐng)域。甘肅語音識(shí)別學(xué)習(xí)