CNN本質上也可以看作是從語音信號中不斷抽取特征的一個過程。CNN相比于傳統(tǒng)的DNN模型，在相同性能情況下，前者的參數(shù)量更少。綜上所述，對于建模能力來說，DNN適合特征映射到空間，LSTM具有長短時記憶能力，CNN擅長減少語音信號的多樣性，因此一個好的語音識別系統(tǒng)是這些網絡的組合。端到端時代語音識別的端到端方法主要是代價函數(shù)發(fā)生了變化，但神經網絡的模型結構并沒有太大變化。總體來說，端到端技術解決了輸入序列的長度遠大于輸出序列長度的問題。端到端技術主要分成兩類：一類是CTC方法，另一類是Sequence-to-Sequence方法。傳統(tǒng)語音識別DNN-HMM架構里的聲學模型，每一幀輸入都對應一個標簽類別，標簽需要反復的迭代來確保對齊更準確。采用CTC作為損失函數(shù)的聲學模型序列，不需要預先對數(shù)據(jù)對齊，只需要一個輸入序列和一個輸出序列就可以進行訓練。CTC關心的是預測輸出的序列是否和真實的序列相近，而不關心預測輸出序列中每個結果在時間點上是否和輸入的序列正好對齊。CTC建模單元是音素或者字，因此它引入了Blank。對于一段語音，CTC輸出的是尖峰的序列，尖峰的位置對應建模單元的Label，其他位置都是Blank。Sequence-to-Sequence方法原來主要應用于機器翻譯領域。
語音識別可以作為一種廣義的自然語言處理技術，是用于人與人、人與機器進行更順暢的交流的技術。黑龍江語音識別在線
語音文件“/timit/test/dr5/fnlp0/”的波形圖、語譜圖和標注SwitchBoard——對話式電話語音庫，采樣率為8kHz，包含來自美國各個地區(qū)543人的2400條通話錄音。研究人員用這個數(shù)據(jù)庫做語音識別測試已有20多年的歷史。LibriSpeech——英文語音識別數(shù)據(jù)庫，總共1000小時，采樣率為16kHz。包含朗讀式語音和對應的文本。Thchs-30——清華大學提供的一個中文示例，并配套完整的發(fā)音詞典，其數(shù)據(jù)集有30小時，采樣率為16kHz。AISHELL-1——希爾貝殼開源的178小時中文普通話數(shù)據(jù)，采樣率為16kHz。包含400位來自中國不同口音地區(qū)的發(fā)音人的語音，語料內容涵蓋財經、科技、體育、娛樂、時事新聞等。語音識別數(shù)據(jù)庫還有很多，包括16kHz和8kHz的數(shù)據(jù)。海天瑞聲、數(shù)據(jù)堂等數(shù)據(jù)庫公司提供大量的商用數(shù)據(jù)庫，可用于工業(yè)產品的開發(fā)。08語音識別評價指標假設"我們明天去動物園"的語音識別結果如下：識別結果包含了刪除、插入和替換錯誤。度量語音識別性能的指標有許多個，通常使用測試集上的詞錯誤率(WordErrorRate，WER)來判斷整個系統(tǒng)的性能，其公式定義如下：其中，NRef表示測試集所有的詞數(shù)量，NDel表示識別結果相對于實際標注發(fā)生刪除錯誤的詞數(shù)量，NSub發(fā)生替換錯誤的詞數(shù)量。河北語音識別工具語音識別的基本原理是現(xiàn)有的識別技術按照識別對象可以分為特定人識別和非特定人識別。
取距離近的樣本所對應的詞標注為該語音信號的發(fā)音。該方法對解決孤立詞識別是有效的，但對于大詞匯量、非特定人連續(xù)語音識別就無能為力。因此，進入80年代后，研究思路發(fā)生了重大變化，從傳統(tǒng)的基于模板匹配的技術思路開始轉向基于統(tǒng)計模型（HMM）的技術思路。HMM的理論基礎在1970年前后就已經由Baum等人建立起來，隨后由CMU的Baker和IBM的Jelinek等人將其應用到語音識別當中。HMM模型假定一個音素含有3到5個狀態(tài)，同一狀態(tài)的發(fā)音相對穩(wěn)定，不同狀態(tài)間是可以按照一定概率進行跳轉；某一狀態(tài)的特征分布可以用概率模型來描述，使用的模型是GMM。因此GMM-HMM框架中，HMM描述的是語音的短時平穩(wěn)的動態(tài)性，GMM用來描述HMM每一狀態(tài)內部的發(fā)音特征。基于GMM-HMM框架，研究者提出各種改進方法，如結合上下文信息的動態(tài)貝葉斯方法、區(qū)分性訓練方法、自適應訓練方法、HMM/NN混合模型方法等。這些方法都對語音識別研究產生了深遠影響，并為下一代語音識別技術的產生做好了準備。自上世紀90年代語音識別聲學模型的區(qū)分性訓練準則和模型自適應方法被提出以后，在很長一段內語音識別的發(fā)展比較緩慢，語音識別錯誤率那條線一直沒有明顯下降。DNN-HMM時代2006年，Hinton提出深度置信網絡。
在人與機器設備交互中，言語是方便自然并且直接的方式之一。同時隨著技術的進步，越來越多的人們也期望設備能夠具備與人進行言語溝通的能力，因此語音識別這一技術也越來越受到人們關注。尤其隨著深度學習技術應用在語音識別技術中，使得語音識別的性能得到了很大的提升，也使得語音識別技術的普及成為了現(xiàn)實，深圳魚亮科技專業(yè)語音識別技術提供商，提供：語音喚醒，語音識別，文字翻譯，AI智能會議，信號處理，降噪等語音識別技術。語音識別的精度和速度取決實際應用環(huán)境。
但依然流暢、準確。整體使用下來，直觀感受是在語音輸入的大前提下、結合了谷歌翻譯等類似的翻譯軟件，實時翻譯、準翻譯。在這兩種模式下，完成輸入后，同樣可以像普通話模式一樣，輕點VOICEM380語音識別鍵，對內容進行終的整合調整。同樣，準確度相當ok。我挑戰(zhàn)了一下，普通話模式在輸入長度上的極限。快速讀了一段文字，單次普通話模式的輸入極限是一分零三秒、316個字符。時長上完全實現(xiàn)了官方的宣傳，字符長度上，目測是因為個人語速不夠，而受到了限制。類似的，我測試了一下，VOICEM380語音識別功能在距離上的極限。在相同語速、相同音量下，打開語音識別功能，不斷后退，在聲源與電腦中間不存在障礙的情況下，方圓三米的距離是完全不會影響這個功能實現(xiàn)的。由此可以看到，在一個小型會議室，羅技VOICEM380的語音識別功能，是完全可以很好的輔助會議記錄的。有關M380語音識別功能三大模式之間的轉換，也是非常便捷。單擊VOICEM380語音識別鍵，如出現(xiàn)的一模式并非我們所需要的模式，只需輕輕雙擊VOICEM380語音識別鍵，即可瞬間切換至下一模式；再次啟動輸入功能時，會自動優(yōu)先彈出上次結束的功能。有關M380后要強調的一點，便是它的離在線融合模式。近年來，該領域受益于深度學習和大數(shù)據(jù)技術的進步。甘肅語音識別源碼
伴隨著語音識別系統(tǒng)走向實用化，語音識別在細化模型的設計、參數(shù)提取和優(yōu)化、系統(tǒng)的自適應方面取得進展。黑龍江語音識別在線
MarkGales和SteveYoung在2007年對HMM在語音識別中的應用做了詳細闡述。隨著統(tǒng)計模型的成功應用，HMM開始了對語音識別數(shù)十年的統(tǒng)治，直到現(xiàn)今仍被看作是領域內的主流技術。在DARPA的語音研究計劃的資助下，又誕生了一批的語音識別系統(tǒng)，其中包括李開復()在卡耐基梅隆大學攻讀博士學位時開發(fā)的SPHINX系統(tǒng)。該系統(tǒng)也是基于統(tǒng)計模型的非特定說話人連續(xù)語音識別系統(tǒng)，其采用了如下技術：①用HMM對語音狀態(tài)的轉移概率建模；②用高斯混合模型(GaussianMixtureModel，GMM)對語音狀態(tài)的觀察值概率建模。這種把上述二者相結合的方法，稱為高斯混合模型-隱馬爾可夫模型(GaussianMixtureModel-HiddenMarkovModel，GMM-HMM)[9]。在深度學習熱潮出現(xiàn)之前，GMM-HMM一直是語音識別主流的技術。值得注意的是，在20世紀80年代末，隨著分布式知識表達和反向傳播算法(Backpropagation，BP)的提出，解決了非線性學習問題，于是關于神經網絡的研究興起，人工神經網絡(ArtificialNeuralNetwork，ANN)被應用到語音領域并且掀起了一定的熱潮。這是具有里程碑意義的事件。它為若干年后深度學習在語音識別中的崛起奠定了一定的基礎。但是由于人工神經網絡其自身的缺陷還未得到完全解決。黑龍江語音識別在線