湖北語(yǔ)音識(shí)別學(xué)習(xí)

    機(jī)器必然要超越人類的五官，能夠看到人類看不到的世界，聽(tīng)到人類聽(tīng)不到的世界。語(yǔ)音識(shí)別的產(chǎn)業(yè)歷程語(yǔ)音識(shí)別這半個(gè)多世紀(jì)的產(chǎn)業(yè)歷程中，其中的共有三個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，兩個(gè)和技術(shù)有關(guān)，一個(gè)和應(yīng)用有關(guān)。關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)是1988年的一篇博士論文，開(kāi)發(fā)了基于隱馬爾科夫模型（HMM）的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)——Sphinx，當(dāng)時(shí)實(shí)現(xiàn)這一系統(tǒng)的正是現(xiàn)在的投資人李開(kāi)復(fù)。從1986年到2010年，雖然混合高斯模型效果得到持續(xù)改善，而被應(yīng)用到語(yǔ)音識(shí)別中，并且確實(shí)提升了語(yǔ)音識(shí)別的效果，但實(shí)際上語(yǔ)音識(shí)別已經(jīng)遭遇了技術(shù)天花板，識(shí)別的準(zhǔn)確率很難超過(guò)90%。很多人可能還記得，在1998年前后IBM、微軟都曾經(jīng)推出和語(yǔ)音識(shí)別相關(guān)的軟件，但終并未取得成功。第二個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)是2009年深度學(xué)習(xí)被系統(tǒng)應(yīng)用到語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域中。這導(dǎo)致識(shí)別的精度再次大幅提升，終突破90%，并且在標(biāo)準(zhǔn)環(huán)境下逼近98%。有意思的是，盡管技術(shù)取得了突破，也涌現(xiàn)出了一些與此相關(guān)的產(chǎn)品，比如Siri、GoogleAssistant等，但與其引起的關(guān)注度相比，這些產(chǎn)品實(shí)際取得的成績(jī)則要遜色得多。Siri剛一面世的時(shí)候，時(shí)任GoogleCEO的施密特就高呼，這會(huì)對(duì)Google的搜索業(yè)務(wù)產(chǎn)生根本性威脅，但事實(shí)上直到AmazonEcho的面世，這種根本性威脅才真的有了具體的載體。語(yǔ)音識(shí)別目前已使用在生活的各個(gè)方面：手機(jī)端的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)。湖北語(yǔ)音識(shí)別學(xué)習(xí)

    Siri、Alexa等虛擬助手的出現(xiàn)，讓自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)得到了更廣的運(yùn)用與發(fā)展。自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別(ASR)是一種將口語(yǔ)轉(zhuǎn)換為文本的過(guò)程。該技術(shù)正在不斷應(yīng)用于即時(shí)通訊應(yīng)用程序、搜索引擎、車載系統(tǒng)和家庭自動(dòng)化中。盡管所有這些系統(tǒng)都依賴于略有不同的技術(shù)流程，但這些所有系統(tǒng)的第一步都是相同的：捕獲語(yǔ)音數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為機(jī)器可讀的文本。但ASR系統(tǒng)如何工作？它如何學(xué)會(huì)辨別語(yǔ)音？本文將簡(jiǎn)要介紹自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別。我們將研究語(yǔ)音轉(zhuǎn)換成文本的過(guò)程、如何構(gòu)建ASR系統(tǒng)以及未來(lái)對(duì)ASR技術(shù)的期望。那么，我們開(kāi)始吧！ASR系統(tǒng)：它們?nèi)绾芜\(yùn)作？因此，從基礎(chǔ)層面來(lái)看，我們知道自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別看起來(lái)如下：音頻數(shù)據(jù)輸入，文本數(shù)據(jù)輸出。但是，從輸入到輸出，音頻數(shù)據(jù)需要變成機(jī)器可讀的數(shù)據(jù)。這意味著數(shù)據(jù)通過(guò)聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型進(jìn)行發(fā)送。這兩個(gè)過(guò)程是這樣的：聲學(xué)模型確定了語(yǔ)言中音頻信號(hào)和語(yǔ)音單位之間的關(guān)系，而語(yǔ)言模型將聲音與單詞及單詞序列進(jìn)行匹配。這兩個(gè)模型允許ASR系統(tǒng)對(duì)音頻輸入進(jìn)行概率檢查，以預(yù)測(cè)其中的單詞和句子。然后，系統(tǒng)會(huì)選出具有**高置信度等級(jí)的預(yù)測(cè)。**有時(shí)語(yǔ)言模型可以優(yōu)先考慮某些因其他因素而被認(rèn)為更有可能的預(yù)測(cè)。因此，如果通過(guò)ASR系統(tǒng)運(yùn)行短語(yǔ)。江蘇語(yǔ)音識(shí)別代碼語(yǔ)音識(shí)別的基本原理是現(xiàn)有的識(shí)別技術(shù)按照識(shí)別對(duì)象可以分為特定人識(shí)別和非特定人識(shí)別。

    語(yǔ)音識(shí)別在噪聲中比在安靜的環(huán)境下要難得多。目前主流的技術(shù)思路是，通過(guò)算法提升降低誤差。首先，在收集的原始語(yǔ)音中，提取抗噪性較高的語(yǔ)音特征。然后，在模型訓(xùn)練的時(shí)候，結(jié)合噪聲處理算法訓(xùn)練語(yǔ)音模型，使模型在噪聲環(huán)境里的魯棒性較高。在語(yǔ)音解碼的過(guò)程中進(jìn)行多重選擇，從而提高語(yǔ)音識(shí)別在噪聲環(huán)境中的準(zhǔn)確率。完全消除噪聲的干擾，目前而言，還停留在理論層面。（3）模型的有效性識(shí)別系統(tǒng)中的語(yǔ)言模型、詞法模型在大詞匯量、連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別中還不能完全正確的發(fā)揮作用，需要有效地結(jié)合語(yǔ)言學(xué)、心理學(xué)及生理學(xué)等其他學(xué)科的知識(shí)。并且，語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)從實(shí)驗(yàn)室演示系統(tǒng)向商品的轉(zhuǎn)化過(guò)程中還有許多具體細(xì)節(jié)技術(shù)問(wèn)題需要解決。智能語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)研發(fā)方向許多用戶已經(jīng)能享受到語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)帶來(lái)的方便，比如智能手機(jī)的語(yǔ)音操作等。但是，這與實(shí)現(xiàn)真正的人機(jī)交流還有相當(dāng)遙遠(yuǎn)的距離。目前，計(jì)算機(jī)對(duì)用戶語(yǔ)音的識(shí)別程度不高，人機(jī)交互上還存在一定的問(wèn)題，智能語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)技術(shù)還有很長(zhǎng)的一段路要走，必須取得突破性的進(jìn)展，才能做到更好的商業(yè)應(yīng)用，這也是未來(lái)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展方向。在語(yǔ)音識(shí)別的商業(yè)化落地中，需要內(nèi)容、算法等各個(gè)方面的協(xié)同支撐。

    3）上述兩個(gè)問(wèn)題的共性是目前的深度學(xué)習(xí)用到了語(yǔ)音信號(hào)各個(gè)頻帶的能量信息，而忽略了語(yǔ)音信號(hào)的相位信息，尤其是對(duì)于多通道而言，如何讓深度學(xué)習(xí)更好的利用相位信息可能是未來(lái)的一個(gè)方向。（4）另外，在較少數(shù)據(jù)量的情況下，如何通過(guò)遷移學(xué)習(xí)得到一個(gè)好的聲學(xué)模型也是研究的熱點(diǎn)方向。例如方言識(shí)別，若有一個(gè)比較好的普通話聲學(xué)模型，如何利用少量的方言數(shù)據(jù)得到一個(gè)好的方言聲學(xué)模型，如果做到這點(diǎn)將極大擴(kuò)展語(yǔ)音識(shí)別的應(yīng)用范疇。這方面已經(jīng)取得了一些進(jìn)展，但更多的是一些訓(xùn)練技巧，距離目標(biāo)還有一定差距。（5）語(yǔ)音識(shí)別的目的是讓機(jī)器可以理解人類，因此轉(zhuǎn)換成文字并不是終的目的。如何將語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)義理解結(jié)合起來(lái)可能是未來(lái)更為重要的一個(gè)方向。語(yǔ)音識(shí)別里的LSTM已經(jīng)考慮了語(yǔ)音的歷史時(shí)刻信息，但語(yǔ)義理解需要更多的歷史信息才能有幫助，因此如何將更多上下文會(huì)話信息傳遞給語(yǔ)音識(shí)別引擎是一個(gè)難題。（6）讓機(jī)器聽(tīng)懂人類語(yǔ)言，靠聲音信息還不夠，“聲光電熱力磁”這些物理傳感手段，下一步必然都要融合在一起，只有這樣機(jī)器才能感知世界的真實(shí)信息，這是機(jī)器能夠?qū)W習(xí)人類知識(shí)的前提條件。而且，機(jī)器必然要超越人類的五官，能夠看到人類看不到的世界。

     實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別功能優(yōu)勢(shì)有哪些？

    語(yǔ)音識(shí)別的原理?語(yǔ)音識(shí)別是將語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文本的技術(shù)，是自然語(yǔ)言處理的一個(gè)分支。前臺(tái)主要步驟分為信號(hào)搜集、降噪和特征提取三步，提取的特征在后臺(tái)由經(jīng)過(guò)語(yǔ)音大數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的語(yǔ)音模型對(duì)其進(jìn)行解碼，終把語(yǔ)音轉(zhuǎn)化為文本，實(shí)現(xiàn)達(dá)到讓機(jī)器識(shí)別和理解語(yǔ)音的目的。根據(jù)公開(kāi)資料顯示，目前語(yǔ)音識(shí)別的技術(shù)成熟度較高，已達(dá)到95%的準(zhǔn)確度。然而，需要指出的是，從95%到99%的準(zhǔn)確度帶來(lái)的改變才是質(zhì)的飛躍，將使人們從偶爾使用語(yǔ)音變到常常使用。以下我們來(lái)舉例，當(dāng)我們說(shuō)“jin天天氣怎么樣”時(shí)，機(jī)器是怎么進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的？?2語(yǔ)義識(shí)別?語(yǔ)義識(shí)別是人工智能的重要分支之一，解決的是“聽(tīng)得懂”的問(wèn)題。其大的作用是改變?nèi)藱C(jī)交互模式，將人機(jī)交互由原始的鼠標(biāo)、鍵盤交互轉(zhuǎn)變?yōu)檎Z(yǔ)音對(duì)話的方式。此外，我們認(rèn)為目前的語(yǔ)義識(shí)別行業(yè)還未出現(xiàn)壟斷者，新進(jìn)入的創(chuàng)業(yè)公司仍具備一定機(jī)會(huì)。語(yǔ)義識(shí)別是自然語(yǔ)言處理(NLP)技術(shù)的重要組成部分。NLP在實(shí)際應(yīng)用中大的困難還是語(yǔ)義的復(fù)雜性，此外，深度學(xué)習(xí)算法也不是語(yǔ)義識(shí)別領(lǐng)域的優(yōu)算法。但隨著整個(gè)AI行業(yè)發(fā)展進(jìn)程加速，將為NLP帶來(lái)長(zhǎng)足的進(jìn)步從1996年至今，國(guó)內(nèi)至今仍在運(yùn)營(yíng)的人工智能公司接近400家。在安靜環(huán)境、標(biāo)準(zhǔn)口音、常見(jiàn)詞匯場(chǎng)景下的語(yǔ)音識(shí)別率已經(jīng)超過(guò) 95%。吉林實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別

也被稱為自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)（ASR)，計(jì)算機(jī)語(yǔ)音識(shí)別或語(yǔ)音到文本（STT)技術(shù)。湖北語(yǔ)音識(shí)別學(xué)習(xí)

    DFCNN使用大量的卷積直接對(duì)整句語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行建模，主要借鑒了圖像識(shí)別的網(wǎng)絡(luò)配置，每個(gè)卷積層使用小卷積核，并在多個(gè)卷積層之后再加上池化層，通過(guò)累積非常多卷積池化層對(duì)，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(jìn)行融合，語(yǔ)音識(shí)別錯(cuò)誤率相比上一代技術(shù)降低20%，解碼速度提升3倍。FSMN通過(guò)在FNN的隱層添加一些可學(xué)習(xí)的記憶模塊，從而可以有效的對(duì)語(yǔ)音的長(zhǎng)時(shí)相關(guān)性進(jìn)行建模。而DFSMN是通過(guò)跳轉(zhuǎn)避免深層網(wǎng)絡(luò)的梯度消失問(wèn)題，可以訓(xùn)練出更深層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。2019年，百度提出了流式多級(jí)的截?cái)嘧⒁饬δＰ蚐MLTA，該模型是在LSTM和CTC的基礎(chǔ)上引入了注意力機(jī)制來(lái)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(duì)語(yǔ)音進(jìn)行一個(gè)小片段一個(gè)小片段的增量解碼；多級(jí)表示堆疊多層注意力模型；截?cái)鄤t表示利用CTC模型的尖峰信息，把語(yǔ)音切割成一個(gè)一個(gè)小片段，注意力模型和解碼可以在這些小片段上展開(kāi)。在線語(yǔ)音識(shí)別率上，該模型比百度上一代DeepPeak2模型提升相對(duì)15%的性能。開(kāi)源語(yǔ)音識(shí)別Kaldi是業(yè)界語(yǔ)音識(shí)別框架的基石。

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