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，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。聲學模型和語言模型都是當今基于統計的語音識別算法的重要組成部分。貴州語音識別文字
即在解碼端通過搜索技術尋找優詞串的方法。連續語音識別中的搜索，就是尋找一個詞模型序列以描述輸入語音信號，從而得到詞解碼序列。搜索所依據的是對公式中的聲學模型打分和語言模型打分。在實際使用中，往往要依據經驗給語言模型加上一個高權重，并設置一個長詞懲罰分數。語音識別本質上是一種模式識別的過程，未知語音的模式與已知語音的參考模式逐一進行比較，佳匹配的參考模式被作為識別結果。當今語音識別技術的主流算法，主要有基于動態時間規整（DTW）算法、基于非參數模型的矢量量化（VQ）方法、基于參數模型的隱馬爾可夫模型（HMM）的方法、以及近年來基于深度學習和支持向量機等語音識別方法。站在巨人的肩膀上：開源框架目前開源世界里提供了多種不同的語音識別工具包，為開發者構建應用提供了很大幫助。但這些工具各有優劣，需要根據具體情況選擇使用。下表為目前相對流行的工具包間的對比，大多基于傳統的HMM和N-Gram語言模型的開源工具包。對于普通用戶而言，大多數人都會知道Siri或Cortana這樣的產品。而對于研發工程師來說，更靈活、更具專注性的解決方案更符合需求，很多公司都會研發自己的語音識別工具。（1）CMUSphinix是卡內基梅隆大學的研究成果。遼寧語音識別設置大數據與深度神經網絡時代的到來，語音識別技術取得了突飛猛進的進步。
并能產生興趣投身于這個行業。語音識別的技術歷程現代語音識別可以追溯到1952年，Davis等人研制了世界上個能識別10個英文數字發音的實驗系統，從此正式開啟了語音識別的進程。語音識別發展到已經有70多年，但從技術方向上可以大體分為三個階段。下圖是從1993年到2017年在Switchboard上語音識別率的進展情況，從圖中也可以看出1993年到2009年，語音識別一直處于GMM-HMM時代，語音識別率提升緩慢，尤其是2000年到2009年語音識別率基本處于停滯狀態；2009年隨著深度學習技術，特別是DNN的興起，語音識別框架變為DNN-HMM，語音識別進入了DNN時代，語音識別精細率得到了提升；2015年以后，由于“端到端”技術興起，語音識別進入了百花齊放時代，語音界都在訓練更深、更復雜的網絡，同時利用端到端技術進一步大幅提升了語音識別的性能，直到2017年微軟在Swichboard上達到詞錯誤率，從而讓語音識別的準確性超越了人類，當然這是在一定限定條件下的實驗結果，還不具有普遍代表性。GMM-HMM時代70年代，語音識別主要集中在小詞匯量、孤立詞識別方面，使用的方法也主要是簡單的模板匹配方法，即首先提取語音信號的特征構建參數模板，然后將測試語音與參考模板參數進行一一比較和匹配。
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。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。
Bothlent（?亮）是專注于提供AI?程化的平臺，旨在匯聚?批跨?業的專業前列?才，為??AI?業B端客戶、IT從業者、在校?學?提供?程化加速?案、教育培訓和咨詢等服務。?亮科技關注語?識別、??智能、機器學習等前沿科技，致?打造國內?流AI技術服務商品牌。公司秉承“價值驅動連接、連接創造價值”的理念，重品牌，產品發布以來迅速在市場上崛起，市場占有率不斷攀升，并快速取得包括科?訊?、國芯、FireFly等平臺及技術社區在內的渠道合作。未來，我們將進一步加大投入智能識別、大數據、云計算、AI工業4.0前沿技術，融合智慧城市、智慧社區、養老服務等應用組合模式，締造AI智能機器人服務新時代。舌頭部位不同可以發出多種音調，組合變化多端的輔音，可產生大量的、相似的發音，這對語音識別提出了挑戰。重慶c語音識別
通過語音信號處理和模式識別讓機器自動識別和理解人類的語音。貴州語音識別文字
自2015年以來，谷歌、亞馬遜、百度等公司陸續開始了對CTC模型的研發和使用，并且都獲得了不錯的性能提升。2014年，基于Attention(注意力機制)的端到端技術在機器翻譯領域中得到了廣的應用并取得了較好的實驗結果，之后很快被大規模商用。于是，JanChorowski在2015年將Attention的應用擴展到了語音識別領域，結果大放異彩。在近的兩年里，有一種稱為Seq2Seq(SequencetoSequence)的基于Attention的語音識別模型在學術界引起了極大的關注，相關的研究取得了較大的進展。在加拿大召開的國際智能語音領域的會議ICASSP2018上，谷歌公司發表的研究成果顯示，在英語語音識別任務上，基于Attention的Seq2Seq模型表現強勁，它的識別結果已經超越了其他語音識別模型。但Attention模型的對齊關系沒有先后順序的限制，完全靠數據驅動得到，對齊的盲目性會導致訓練和解碼時間過長。而CTC的前向后向算法可以引導輸出序列與輸入序列按時間順序對齊。因此CTC和Attention模型各有優勢，可把兩者結合起來。構建HybridCTC/Attention模型，并采用多任務學習，以取得更好的效果。2017年，Google和多倫多大學提出一種稱為Transformer的全新架構，這種架構在Decoder和Encoder中均采用Attention機制。貴州語音識別文字