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。現在，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。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。陜西語音識別源碼
作為人機交互領域重要的研究對象，語音識別技術已經成為信息社會不可或缺的組成部分。目前基于在線引擎和語音芯片實現的語音技術方案，其適用性和使用成本均限制了技術的應用和推廣。通過對離線語音識別引擎的研究，結合特定領域內的應用特點，提出一套適用性強，成本較低的語音識別解決方案，可以在離線的網絡環境中，實現非特定人的連續語音識別功能。根據本方案設計語音撥號軟件，并對語音撥號軟件的功能進行科學的測試驗證。語音識別技術，又稱為自動語音識別（AutomaticSpeechRecognition，ASR），它是以語音為研究對象，通過語音信號處理和模式識別讓機器理解人類語言，并將其轉換為計算機可輸入的數字信號的一門技術。語音識別技術將繁瑣的輸入勞動交給機器處理，在解放人類雙手的同時，還可以有效提高人機交互效率，信息化高度發達，已經成為信息社會不可或缺的組成部分。語音識別引擎是ASR技術的**模塊，它可以工作在識別模式和命令模式。在識別模式下，引擎系統在后臺提供詞庫和識別模板，用戶無需對識別語法進行改動，根據引擎提供的語法模式即可完成既定的人機交互操作；但在命令模式下，用戶需要構建自己的語法詞典，引擎系統根據用戶構建的語法詞典。廣西語音識別字在安靜環境、標準口音、常見詞匯場景下的語音識別率已經超過 95%。
語音識別在噪聲中比在安靜的環境下要難得多。目前主流的技術思路是，通過算法提升降低誤差。首先，在收集的原始語音中，提取抗噪性較高的語音特征。然后，在模型訓練的時候，結合噪聲處理算法訓練語音模型，使模型在噪聲環境里的魯棒性較高。在語音解碼的過程中進行多重選擇，從而提高語音識別在噪聲環境中的準確率。完全消除噪聲的干擾，目前而言，還停留在理論層面。（3）模型的有效性識別系統中的語言模型、詞法模型在大詞匯量、連續語音識別中還不能完全正確的發揮作用，需要有效地結合語言學、心理學及生理學等其他學科的知識。并且，語音識別系統從實驗室演示系統向商品的轉化過程中還有許多具體細節技術問題需要解決。智能語音識別系統研發方向許多用戶已經能享受到語音識別技術帶來的方便，比如智能手機的語音操作等。但是，這與實現真正的人機交流還有相當遙遠的距離。目前，計算機對用戶語音的識別程度不高，人機交互上還存在一定的問題，智能語音識別系統技術還有很長的一段路要走，必須取得突破性的進展，才能做到更好的商業應用，這也是未來語音識別技術的發展方向。在語音識別的商業化落地中，需要內容、算法等各個方面的協同支撐。
語音識別服務具備識別準確率高、接入便捷、性能穩定等特點。語音識別服務開放實時語音識別、一句話識別和錄音文件識別三種服務形式，滿足不同類型開發者需求。語音識別功能采用百度語音識別庫，首先利用PyAudio庫錄制語音指令，保存為受支持的wav音頻文件，然后利用百度語音識別庫提供的方法實現語音識別，檢測識別結果，利用PyUserInput庫提供的方法模擬控制web頁面滾動。百度語音識別為開發者提供業界的語音服務,通過場景識別優化,為車載導航,智能家居和社交聊天等行業提供語音解決方案,準確率達到90%以上,讓您的應用繪“聲”繪色。實時語音識別應用場景有哪些？1、實時客服記錄將呼叫中心的語音實時轉寫到文字，可以實現實時質檢和監控2、會議訪談記錄將會議和訪談的音頻實時轉為文字，提升記錄效率，方便企業后期對會議內容進行整理3、視頻實時直播字幕將視頻或線上直播中的音頻實時轉為字幕，為觀眾提高直播觀感體驗。得益于深度學習研究的突破以及大量語音數據的積累，語音識別技術得到了突飛猛進的發展。
傳統語音識別系統的發音詞典、聲學模型和語言模型三大組件被融合為一個E2E模型，直接實現輸入語音到輸出文本的轉換，得到終的識別結果。E2E模型06語音識別開源工具HTK(HMMToolkit)是一個專門用于建立和處理HMM的實驗工具包，由劍橋大學的SteveYoung等人開發，非常適合GMM-HMM系統的搭建。Kaldi是一個開源的語音識別工具箱，它是基于C++編寫的，可以在Windows和UNIX平臺上編譯，主要由DanielPovey博士在維護。Kaldi適合DNN-HMM系統(包括Chain模型)的搭建，支持TDNN/TDNN-F等模型。其基于有限狀態轉換器(FST)進行訓練和解碼，可用于x-vector等聲紋識別系統的搭建。Espnet是一個端到端語音處理工具集，其側重于端到端語音識別和語音合成。Espnet是使用Python開發的，它將Chainer和Pytorch作為主要的深度學習引擎，并遵循Kaldi風格的數據處理方式，為語音識別和其他語音處理實驗提供完整的設置，支持CTC/Attention等模型。07語音識別常用數據庫TIMIT——經典的英文語音識別庫，其中包含，來自美國8個主要口音地區的630人的語音，每人10句，并包括詞和音素級的標注。一條語音的波形圖、語譜圖和標注。這個庫主要用來測試音素識別任務。不使用訓練的系統被稱為“說話者無關”系統。吉林語音識別代碼
語音識別還不能解決無限制場景、無限制人群通用識別問題，但是已在各個真實場景中普遍應用并得到規模驗證。陜西語音識別源碼
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。
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