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。
遠場語音識別技術以前端信號處理和后端語音識別為主，以讓語音更清晰，后送入后端的語音識別引擎進行識別。河北蘋果語音識別
沒有任何一個公司可以全線打造所有的產品。語音識別的產業趨勢當語音產業需求四處開花的同時，行業的發展速度反過來會受限于平臺服務商的供給能力。跳出具體案例來看，行業下一步發展的本質邏輯是：在具體每個點的投入產出是否達到一個普遍接受的界限。離這個界限越近，行業就越會接近滾雪球式發展的臨界點，否則整體增速就會相對平緩。不管是家居、金融、教育或者其他場景，如果解決問題都是非常高投入并且長周期的事情，那對此承擔成本的一方就會猶豫，這相當于試錯成本過高。如果投入后，沒有可感知的新體驗或者銷量促進，那對此承擔成本的一方也會猶豫，顯然這會影響值不值得上的判斷。而這兩個事情，歸根結底都必須由平臺方解決，產品方或者解決方案方對此無能為力，這是由智能語音交互的基礎技術特征所決定。從技術來看，整個語音交互鏈條有五項單點技術：喚醒、麥克風陣列、語音識別、自然語言處理、語音合成，其它技術點比如聲紋識別、哭聲檢測等數十項技術通用性略弱，但分別出現在不同的場景下，并會在特定場景下成為關鍵。看起來關聯的技術已經相對龐雜，但切換到商業視角我們就會發現，找到這些技術距離打造一款體驗上佳的產品仍然有絕大距離。山西語音識別教程更重要的是體現在世界范圍內的各行各業在設計和部署語音識別系統時均采用了各種深度學習方法。
而且有的產品在可用性方面達到了很好的性能，例如微軟公司的Whisper、貝爾實驗室的***TO、麻省理工學院的SUMMIT系統、IBM的ViaVioce系統。英國劍橋大學SteveYoung開創的語音識別工具包HTK(HiddenMarkovToolKit)，是一套開源的基于HMM的語音識別軟件工具包，它采用模塊化設計，而且配套了非常詳細的HTKBook文檔，這既方便了初學者的學習、實驗(HTKBook文檔做得很好)，也為語音識別的研究人員提供了專業且便于搭建的開發平臺。HTK自1995年發布以來，被采用。即便如今，大部分人在接受語音專業啟蒙教育時，依然還是要通過HTK輔助將理論知識串聯到工程實踐中。可以說，HTK對語音識別行業的發展意義重大。進入21世紀頭幾年，基于GMM-HMM的框架日臻成熟完善，人們對語音識別的要求已經不再滿足于簡單的朗讀和對話，開始將目光著眼于生活中的普通場景，因此研究的重點轉向了具有一定識別難度的日常流利對話、電話通話、會議對話、新聞廣播等一些貼近人類實際應用需求的場景。但是在這些任務上，基于GMM-HMM框架的語音識別系統的表現并不能令人滿意。識別率達到80%左右后，就無法再取得突破。人們發現一直占據主流的GMM-HMM框架也不是wan能的。
選用業界口碑較好的訊飛離線語音識別庫，該庫采用巴科斯范式語言描述語音識別的語法，可以支持的離線命令詞的合，滿足語音撥號軟件的工作需求。其中，編寫的語法文檔主要部分如下：!start;:[];:我想|我要|請|幫我;:[];:給!id(10001)|打給!id(10001)|打電話給!id(10001)|撥打!id(10001)|呼叫!id(10001);:打電話!id(10001)|打個電話!id(10001)|撥打電話!id(10001)|撥電話!id(10001)|撥個電話!id(10001)|的電話!id(10001);:丁偉|李平;本文件覆蓋了電話呼叫過程中的基本語法，其中中的數據，需要根據用戶數據庫進行補充，其它、、中的內容，用戶根據自己的生活習慣和工作需要進行完善。另外，語音撥號軟件的應用數據庫為電話薄數據庫，電話薄中的用戶姓名是構建語法文檔的關鍵數據；音頻采集模塊采用增強型Linux聲音架構ALSA庫實現。語音撥號軟件工作流程語音撥號軟件的工作流程如圖2所示，電話薄數據庫、語音識別控制模塊、訊飛離線識別引擎和ALSA庫相互配合，共同完成語音識別的啟動、識別和結束。具體流程如下：（1）構建BNF文檔：控制模塊搜索本地電話薄數據庫，導出用戶數據信息，按照巴科斯范式語法，生成基于本地數據庫的語法文檔；。實時語音識別適用于長句語音輸入、音視頻字幕、會議等場景。
隨著語音識別技術的不斷發展和進步，也應用到越來越多的產品跟領域中。它們都少不了語音識別芯片、語音識別模塊的支持。那么市面上有哪些語音識別模塊好用呢？哪些領域又運用到語音識別技術呢？語音識別模塊具有語音識別及播報功能，需要掛spl-Flash，存儲詞條或者語音播放內容。還具備有工業級性能，同時還具有識別率高、簡單易用、更新詞條方便等優勢。語音識別模塊被廣泛應用在AI人工智能產品、智能家居遙控、智能玩具等多種領域上。語音識別技術應用領域有哪些語音識別技術的應用領域：智能家電遙控如今很多家電都已經智能化了，用一個小小的遙控器就可以把家里所有的電器用語音操控起來，比如客廳的電視、空調、窗簾等。以前要一個個遙控器換著操控，如今只需要結合到一個遙控器就可以讓這些操作輕松實現。語音識別技術的應用領域：智能玩具語音識別技術的智能化也讓玩具行業進行了變革，越來越多的智能玩具被研發出來，比如智能語音娃娃、智能語音兒童機器人。語音識別的精度和速度取決于實際應用環境。北京錄音語音識別
隨著人工智能的火熱，現階段越來越多的產品都想要加入語音功能。河北蘋果語音識別
先行者叮咚音箱的出師不利，更是加重了其它人的觀望心態。真正讓眾多玩家從觀望轉為積極參與的轉折點是逐步曝光的Echo銷量，近千萬的美國銷量讓整個世界震驚。這是智能設備從未達到過的高點，在Echo以前除了AppleWatch與手環，像恒溫器、攝像頭這樣的產品突破百萬銷量已是驚人表現。這種銷量以及智能音箱的AI屬性促使下半年，國內各大巨頭幾乎是同時轉度，積極打造自己的智能音箱。未來，回看整個發展歷程，是一個明確的分界點。在此之前，全行業是突飛猛進，之后則開始進入對細節領域滲透和打磨的階段，人們關注的焦點也不再是單純的技術指標，而是回歸到體驗，回歸到一種“新的交互方式到底能給我們帶來什么價值”這樣更為一般的、純粹的商業視角。技術到產品再到是否需要與具體的形象進行交互結合，比如人物形象；流程自動化是否要與語音結合；酒店場景應該如何使用這種技術來提升體驗，諸如此類終都會一一呈現在從業者面前。而此時行業的主角也會從原來的產品方過渡到平臺提供方，AIoT縱深過大，沒有任何一個公司可以全線打造所有的產品。語音識別的產業趨勢當語音產業需求四處開花的同時。
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