多個渠道積累了大量的文本語料或語音語料，這為模型訓練提供了基礎，使得構建通用的大規模語言模型和聲學模型成為可能。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，但是語料的標注需要長期的積累和沉淀，大規模語料資源的積累需要被提高到戰略高度。語音識別在移動端和音箱的應用上為火熱，語音聊天機器人、語音助手等軟件層出不窮。許多人初次接觸語音識別可能歸功于蘋果手機的語音助手Siri。Siri技術來源于美國**部高級研究規劃局（DARPA）的CALO計劃：初衷是一個讓軍方簡化處理繁重復雜的事務，并具備認知能力進行學習、組織的數字助理，其民用版即為Siri虛擬個人助理。Siri公司成立于2007年，以文字聊天服務為主，之后與大名鼎鼎的語音識別廠商Nuance合作實現了語音識別功能。2010年，Siri被蘋果收購。2011年蘋果將該技術隨同iPhone4S發布，之后對Siri的功能仍在不斷提升完善?，F在，Siri成為蘋果iPhone上的一項語音控制功能，可以讓手機變身為一臺智能化機器人。通過自然語言的語音輸入，可以調用各種APP，如天氣預報、地圖導航、資料檢索等，還能夠通過不斷學習改善性能，提供對話式的應答服務。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。浙江英語語音識別
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543人的2400條通話錄音。研究人員用這個數據庫做語音識別測試已有20多年的歷史。LibriSpeech——英文語音識別數據庫，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，并配套完整的發音詞典，其數據集有30小時，采樣率為16kHz。AISHELL-1——希爾貝殼開源的178小時中文普通話數據，采樣率為16kHz。包含400位來自中國不同口音地區的發音人的語音，語料內容涵蓋財經、科技、體育、娛樂、時事新聞等。語音識別數據庫還有很多，包括16kHz和8kHz的數據。海天瑞聲、數據堂等數據庫公司提供大量的商用數據庫，可用于工業產品的開發。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)來判斷整個系統的性能，其公式定義如下：其中，NRef表示測試集所有的詞數量，NDel表示識別結果相對于實際標注發生刪除錯誤的詞數量，NSub發生替換錯誤的詞數量。浙江英語語音識別該系統分析該人的特定聲音，并使用它來微調對該人語音的識別，從而提高準確性。
即識別準確率為，相較于2013年的準確率提升了接近20個百分點。這種水平的準確率已經接近正常人類。2016年10月18日，微軟語音團隊在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，微軟語音團隊研究人員通過改進語音識別系統中基于神經網絡的聲學模型和語言模型，在之前的基礎上引入了CNN-BLSTM(ConvolutionalNeuralNetworkCombinedwithBidirectionalLongShort-TermMemory，帶有雙向LSTM的卷積神經網絡)模型，用于提升語音建模的效果。2017年8月20日，微軟語音團隊再次將這一紀錄刷新，在Switchboard測試中將詞錯誤率從，即識別準確率達到，與谷歌一起成為了行業。另外，亞馬遜(Amazon)公司在語音行業可謂后發制人，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用服務。Echo智能音箱一經推出，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品，至今累計銷量已超過2000萬臺。投資機構摩根士丹利分析師稱智能音箱是繼iPad之后"成功的消費電子產品"。國內語音識別現狀國內早的語音識別研究開始于1958年，中國科學院聲學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。
機器必然要超越人類的五官，能夠看到人類看不到的世界，聽到人類聽不到的世界。語音識別的產業歷程語音識別這半個多世紀的產業歷程中，其中的共有三個關鍵節點，兩個和技術有關，一個和應用有關。關鍵節點是1988年的一篇博士論文，開發了基于隱馬爾科夫模型（HMM）的語音識別系統——Sphinx，當時實現這一系統的正是現在的投資人李開復。從1986年到2010年，雖然混合高斯模型效果得到持續改善，而被應用到語音識別中，并且確實提升了語音識別的效果，但實際上語音識別已經遭遇了技術天花板，識別的準確率很難超過90%。很多人可能還記得，在1998年前后IBM、微軟都曾經推出和語音識別相關的軟件，但終并未取得成功。第二個關鍵節點是2009年深度學習被系統應用到語音識別領域中。這導致識別的精度再次大幅提升，終突破90%，并且在標準環境下逼近98%。有意思的是，盡管技術取得了突破，也涌現出了一些與此相關的產品，比如Siri、GoogleAssistant等，但與其引起的關注度相比，這些產品實際取得的成績則要遜色得多。Siri剛一面世的時候，時任GoogleCEO的施密特就高呼，這會對Google的搜索業務產生根本性威脅，但事實上直到AmazonEcho的面世，這種根本性威脅才真的有了具體的載體。實時語音識別功能優勢有哪些？
LSTM通過輸入門、輸出門和遺忘門可以更好的控制信息的流動和傳遞，具有長短時記憶能力。雖然LSTM的計算復雜度會比DNN增加，但其整體性能比DNN有相對20%左右穩定提升。BLSTM是在LSTM基礎上做的進一步改進，不僅考慮語音信號的歷史信息對當前幀的影響，還要考慮未來信息對當前幀的影響，因此其網絡中沿時間軸存在正向和反向兩個信息傳遞過程，這樣該模型可以更充分考慮上下文對于當前語音幀的影響，能夠極大提高語音狀態分類的準確率。BLSTM考慮未來信息的代價是需要進行句子級更新，模型訓練的收斂速度比較慢，同時也會帶來解碼的延遲，對于這些問題，業屆都進行了工程優化與改進，即使現在仍然有很多大公司使用的都是該模型結構。圖像識別中主流的模型就是CNN，而語音信號的時頻圖也可以看作是一幅圖像，因此CNN也被引入到語音識別中。要想提高語音識別率，就需要克服語音信號所面臨的多樣性，包括說話人自身、說話人所處的環境、采集設備等，這些多樣性都可以等價為各種濾波器與語音信號的卷積。而CNN相當于設計了一系列具有局部關注特性的濾波器，并通過訓練學習得到濾波器的參數，從而從多樣性的語音信號中抽取出不變的部分。
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，比如智能語音娃娃、智能語音兒童機器人。湖南語音識別在線
語音識別應用包括語音用戶界面，例如語音撥號、呼叫路由、多用戶設備控制、搜索、簡單的數據輸入等。浙江英語語音識別
什么是語音識別？語音識別(AutomaticSpeechRecognition,ASR)：通俗地講語音識別就是將人類的聲音信號轉化為文字或者指令的過程。語音識別以語音為研究對象，它是語音信號處理的一個重要研究方向，是模式識別的一個分支。語音識別的研究涉及微機技術、人工智能、數字信號處理、模式識別、聲學、語言學和認知科學等許多學科領域，是一個多學科綜合性研究領域。語音識別基本原理語音識別系統基本原理：其中：預處理模塊濾除原始語音信號中的次要信息及背景噪音等，包括抗混疊濾波、預加重、模/數轉換、自動增益控制等處理過程，將語音信號數字化；特征提取模塊對語音的聲學參數進行分析后提取出語音特征參數，形成特征矢量序列。特征提取和選擇是構建系統的關鍵，對識別效果極為重要。由于語音信號本質上屬于非平穩信號，目前對語音信號的分析是建立在短時平穩性假設之上的。在對語音信號作短時平穩假設后，通過對語音信號進行加窗，實現短時語音片段上的特征提取。這些短時片段被稱為幀，以幀為單位的特征序列構成語音識別系統的輸入。由于梅爾倒譜系數及感知線性預測系數能夠從人耳聽覺特性的角度準確刻畫語音信號，已經成為目前主流的語音特征。為補償幀間假設。浙江英語語音識別