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。語音識別的基礎理論包括語音的產生和感知過程、語音信號基礎知識、語音特征提取等。湖北語音識別代碼
技術和產業之間形成了比較好的正向迭代效應，落地場景越多，得到的真實數據越多，挖掘的用戶需求也更準確，這幫助了語音識別技術快速進步，也基本滿足了產業需求，解決了很多實際問題，這也是語音識別相對其他AI技術為明顯的優勢。不過，我們也要看到，語音識別的內涵必須不斷擴展，狹義語音識別必須走向廣義語音識別，致力于讓機器聽懂人類語言，這才能將語音識別研究帶到更高維度。我們相信，多技術、多學科、多傳感的融合化將是未來人工智能發展的主流趨勢。在這種趨勢下，我們還有很多未來的問題需要探討，比如鍵盤、鼠標、觸摸屏和語音交互的關系怎么變化？搜索、電商、社交是否再次重構？硬件是否逆襲變得比軟件更加重要？產業鏈中的傳感、芯片、操作系統、產品和內容廠商之間的關系又該如何變化？北京長語音識別在語音對話場景采買一句話識別（短語音）接口或者實時語音識別（長語音流）接口，都屬于流式語音識別。
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。
數據化的“文字”更容易觸發個人對信息的重視程度，有效避免信息的遺漏。會議紀要更準確。系統能夠提供對與會人員發言內容的高保真記錄，且可以通過文字定位并回聽語音，達到聲文對應，輔助記錄人員更好的理解會議思想、提升紀要結論或紀要決議的準確度。數據安全性強。系統應用后能夠降低對記錄人員的要求，一名普通的人員在會后簡單編輯即可出稿，不需要外聘速錄人員，內部參與的員工也可控制到少，故只需做好設備的安全管控，就能有效保障會議信息安全。實現價值提高工作效率。系統的實時語音轉寫、歷史語音轉寫等功能，能夠輔助秘書及文員快速完成會議記錄的整理、編制、校對、歸檔等工作，減少會議紀要的誤差率，提升工作人員的工作質量和工作效率。會議安全性增強。系統采用本地化部署加語音轉寫引擎加密，確保會議數據安全，改變了傳統會議模式的會議內容保密隱患問題。節約企業成本。系統的功能是實現語音實時轉寫、會議信息管理。可根據轉寫內容快速檢索錄音內容，提取會議紀要，實現便捷的會議錄音管理，此技術可節約會議人力成本約50%。開啟會議工作智能化。系統實現了會議管理與人工智能的接軌，為后續推動辦公業務與人工智能、大數據的融合奠定了基礎。一個眾所周知的應用是自動語音識別，以應對不同的說話速度。
漢語的音節由聲母、韻母和音調構成，其中音調信息包含在韻母中。所以，漢語音節結構可以簡化為：聲母+韻母。漢語中有409個無調音節，約1300個有調音節。漢字與漢語音節并不是一一對應的。一個漢字可以對應多個音節，一個音節可對應多個漢字，例如：和——héhèhuóhuòhútián——填甜語音識別過程是個復雜的過程，但其終任務歸結為，找到對應觀察值序列O的可能的詞序列W^。按貝葉斯準則轉化為：其中，P(O)與P(W)沒有關系，可認為是常量，因此P(W|O)的*大值可轉換為P(O|W)和P(W)兩項乘積的*大值，di一項P(O|W)由聲學模型決定，第二項P(W)由語言模型決定。為了讓機器識別語音，首先提取聲學特征，然后通過解碼器得到狀態序列，并轉換為對應的識別單元。一般是通過詞典將音素序列(如普通話的聲母和韻母)，轉換為詞序列，然后用語言模型規整約束，后得到句子識別結果。例如，對"天氣很好"進行詞序列、音素序列、狀態序列的分解，并和觀察值序列對應。其中每個音素對應一個HMM，并且其發射狀態(深色)對應多幀觀察值。人的發音包含雙重隨機過程，即說什么不確定。怎么說也不確定，很難用簡單的模板匹配技術來識別。更合適的方法是用HMM這種統計模型來刻畫雙重隨機過程。語音識別包括兩個階段:訓練和識別。貴州語音識別機
這些進步不僅體現在該領域發表的學術論文激增上。湖北語音識別代碼
純粹從語音識別和自然語言理解的技術乃至功能的視角看這款產品，相對于等并未有什么本質性改變，變化只是把近場語音交互變成了遠場語音交互。正式面世于銷量已經超過千萬，同時在扮演類似角色的漸成生態，其后臺的第三方技能已經突破10000項。借助落地時從近場到遠場的突破，亞馬遜一舉從這個賽道的落后者變為行業。但自從遠場語音技術規模落地以后，語音識別領域的產業競爭已經開始從研發轉為應用。研發比的是標準環境下純粹的算法誰更有優勢，而應用比較的是在真實場景下誰的技術更能產生優異的用戶體驗，而一旦比拼真實場景下的體驗，語音識別便失去存在的價值，更多作為產品體驗的一個環節而存在。語音識別似乎進入了一個相對平靜期，在一路狂奔過后紛紛開始反思自己的定位和下一步的打法。語音賽道里的標志產品——智能音箱，以一種***的姿態出現在大眾面前。智能音箱玩家們對這款產品的認識還都停留在：亞馬遜出了一款產品，功能類似。
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