江蘇長(zhǎng)語(yǔ)音識(shí)別

    包括語(yǔ)法詞典的構(gòu)建、語(yǔ)音識(shí)別引擎的初始化配置、音頻數(shù)據(jù)的采集控制和基本語(yǔ)義的解析等；應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)是用戶的數(shù)據(jù)中心，作為語(yǔ)音識(shí)別數(shù)據(jù)的源頭，語(yǔ)音控制模塊從中提取用戶關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建本地語(yǔ)法詞典；語(yǔ)音識(shí)別離線引擎是語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字的關(guān)鍵模塊，支持在離線的情況下，根據(jù)本地構(gòu)建的語(yǔ)法網(wǎng)絡(luò)，完成非特定人連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別功能，同時(shí)具備語(yǔ)音數(shù)據(jù)前、后端點(diǎn)檢測(cè)、聲音除噪處理、識(shí)別門限設(shè)置等基本功能；音頻采集在本方案中屬于輔助模塊，具備靈活、便捷的語(yǔ)音控制接口，支持在不同采樣要求和采樣環(huán)境中，對(duì)實(shí)時(shí)音頻數(shù)據(jù)的采集。（2）關(guān)鍵要素分析本方案工作于離線的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，語(yǔ)音數(shù)據(jù)的采集、識(shí)別和語(yǔ)義的解析等功能都在終端完成，因此設(shè)備性能的優(yōu)化和語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)度尤為重要。在具體的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，存在以下要素需要重點(diǎn)關(guān)注。（1）用戶構(gòu)建的語(yǔ)法文檔在引擎系統(tǒng)初始化時(shí)，編譯成語(yǔ)法網(wǎng)絡(luò)送往語(yǔ)音識(shí)別器，語(yǔ)音識(shí)別器根據(jù)語(yǔ)音數(shù)據(jù)的特征信息，在識(shí)別網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行路徑匹配，識(shí)別并提取用戶語(yǔ)音數(shù)據(jù)的真實(shí)信息，因此語(yǔ)法文檔的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)是否合理，直接關(guān)系到識(shí)別準(zhǔn)確率的高低；（2）應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)是作為語(yǔ)音識(shí)別數(shù)據(jù)的源頭，其中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)如果有變化。對(duì)于強(qiáng)噪聲、超遠(yuǎn)場(chǎng)、強(qiáng)干擾、多語(yǔ)種、大詞匯等場(chǎng)景下的語(yǔ)音識(shí)別還需要很大的提升。江蘇長(zhǎng)語(yǔ)音識(shí)別

    第三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)正是AmazonEcho的出現(xiàn)，純粹從語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言理解的技術(shù)乃至功能的視角看這款產(chǎn)品，相對(duì)于Siri等并未有什么本質(zhì)性改變，變化只是把近場(chǎng)語(yǔ)音交互變成了遠(yuǎn)場(chǎng)語(yǔ)音交互。Echo正式面世于2015年6月，到2017年銷量已經(jīng)超過(guò)千萬(wàn)，同時(shí)在Echo上扮演類似Siri角色的Alexa漸成生態(tài)，其后臺(tái)的第三方技能已經(jīng)突破10000項(xiàng)。借助落地時(shí)從近場(chǎng)到遠(yuǎn)場(chǎng)的突破，亞馬遜一舉從這個(gè)賽道的落后者變?yōu)樾袠I(yè)者。但自從遠(yuǎn)場(chǎng)語(yǔ)音技術(shù)規(guī)模落地以后，語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)開始從研發(fā)轉(zhuǎn)為應(yīng)用。研發(fā)比的是標(biāo)準(zhǔn)環(huán)境下純粹的算法誰(shuí)更有優(yōu)勢(shì)，而應(yīng)用比較的是在真實(shí)場(chǎng)景下誰(shuí)的技術(shù)更能產(chǎn)生優(yōu)異的用戶體驗(yàn)，而一旦比拼真實(shí)場(chǎng)景下的體驗(yàn)，語(yǔ)音識(shí)別便失去存在的價(jià)值，更多作為產(chǎn)品體驗(yàn)的一個(gè)環(huán)節(jié)而存在。所以到2019年，語(yǔ)音識(shí)別似乎進(jìn)入了一個(gè)相對(duì)平靜期，全球產(chǎn)業(yè)界的主要參與者們，包括亞馬遜、谷歌、微軟、蘋果、百度、科大訊飛、阿里、騰訊、云知聲、思必馳、聲智等公司，在一路狂奔過(guò)后紛紛開始反思自己的定位和下一步的打法。語(yǔ)音賽道里的標(biāo)志產(chǎn)品——智能音箱，以一種***的姿態(tài)出現(xiàn)在大眾面前。2016年以前。廣西語(yǔ)音識(shí)別教程語(yǔ)音識(shí)別的輸入實(shí)際上就是一段隨時(shí)間播放的信號(hào)序列，而輸出則是一段文本序列。

    所有語(yǔ)音交互產(chǎn)品都是端到端打通的產(chǎn)品，如果每家廠商都從這些基礎(chǔ)技術(shù)來(lái)打造產(chǎn)品，那就每家都要建立自己云服務(wù)穩(wěn)定，確保響應(yīng)速度，適配自己所選擇的硬件平臺(tái)，逐項(xiàng)整合具體的內(nèi)容（比如音樂、有聲讀物）。這從產(chǎn)品方或者解決方案商的視角來(lái)看是不可接受的。這時(shí)候就會(huì)催生相應(yīng)的平臺(tái)服務(wù)商，它要同時(shí)解決技術(shù)、內(nèi)容接入和工程細(xì)節(jié)等問(wèn)題，終達(dá)成試錯(cuò)成本低、體驗(yàn)卻足夠好的目標(biāo)。平臺(tái)服務(wù)并不需要閉門造車，平臺(tái)服務(wù)的前提是要有能屏蔽產(chǎn)品差異的操作系統(tǒng)，這是AI+IOT的特征，也是有所參照的，亞馬遜過(guò)去近10年里是同步著手做兩件事：一個(gè)是持續(xù)推出面向終端用戶的產(chǎn)品，比如Echo，EchoShow等；一個(gè)是把所有產(chǎn)品所內(nèi)置的系統(tǒng)Alexa進(jìn)行平臺(tái)化，面向設(shè)備端和技能端同步開放SDK和調(diào)試發(fā)布平臺(tái)。雖然GoogleAssistant號(hào)稱單點(diǎn)技術(shù)，但從各方面的結(jié)果來(lái)看Alexa是當(dāng)之無(wú)愧的系統(tǒng)平臺(tái)，可惜的是Alexa并不支持中文以及相應(yīng)的后臺(tái)服務(wù)。國(guó)內(nèi)則缺乏亞馬遜這種統(tǒng)治力的系統(tǒng)平臺(tái)提供商，當(dāng)前的平臺(tái)提供商分為兩個(gè)陣營(yíng)：一類是以百度、阿里、訊飛、小米、騰訊的傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)或者上市公司；一類是以聲智等為新興人工智能公司。新興的人工智能公司相比傳統(tǒng)公司產(chǎn)品和服務(wù)上的歷史包袱更輕。

    傳統(tǒng)的人機(jī)交互依靠復(fù)雜的鍵盤或按鈕來(lái)實(shí)現(xiàn)，隨著科技的發(fā)展，一些新型的人機(jī)交互方式也隨之誕生，帶給人們?nèi)碌捏w驗(yàn)。基于語(yǔ)音識(shí)別的人機(jī)交互方式是目前熱門的技術(shù)之一。但是語(yǔ)音識(shí)別功能算法復(fù)雜、計(jì)算量大，一般在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)，即使是嵌入式方面，多數(shù)方案也需要運(yùn)算能力強(qiáng)的ARM或DSP，并且外擴(kuò)RAM、FLASH等資源，增加了硬件成本，這些特點(diǎn)無(wú)疑限制了語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用，尤其是嵌入式領(lǐng)域。本系統(tǒng)采用的主控MCU為Atmel公司的ATMEGA128，語(yǔ)音識(shí)別功能則采用ICRoute公司的單芯片LD3320。LD3320內(nèi)部集成優(yōu)化過(guò)的語(yǔ)音識(shí)別算法，無(wú)需外部FLASH，RAM資源，可以很好地完成非特定人的語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)。1整體方案設(shè)計(jì)1．1語(yǔ)音識(shí)別原理在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，語(yǔ)音信號(hào)本身的不確定性、動(dòng)態(tài)性和連續(xù)性是語(yǔ)音識(shí)別的難點(diǎn)。主流的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)是基于統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別的基本理論。2．1控制器電路控制器選用Atmel公司生產(chǎn)的ATMEGA128芯片，采用先進(jìn)的RISC結(jié)構(gòu)，內(nèi)置128KBFLASH，4KBSRAM，4KBE2PROM等豐富資源。該芯片是業(yè)界高性能、低功耗的8位微處理器，并在8位單片機(jī)市場(chǎng)有著廣泛應(yīng)用。2．2LD3320語(yǔ)音識(shí)別電路LD3320芯片是一款“語(yǔ)音識(shí)別”芯片。 語(yǔ)音識(shí)別與鍵盤、鼠標(biāo)或觸摸屏等應(yīng)是融合關(guān)系，而非替代關(guān)系。

    特別是在Encoder層，將傳統(tǒng)的RNN完全用Attention替代，從而在機(jī)器翻譯任務(wù)上取得了更優(yōu)的結(jié)果，引起了極大關(guān)注。隨后，研究人員把Transformer應(yīng)用到端到端語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中，也取得了非常明顯的改進(jìn)效果。另外，生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GenerativeAdversarialNetwork，GAN)是近年來(lái)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方面具前景的一種新穎的深度學(xué)習(xí)模型，"GenerativeAdversarialNets"，文中提出了一個(gè)通過(guò)對(duì)抗過(guò)程估計(jì)生成模型框架的全新方法。通過(guò)對(duì)抗學(xué)習(xí)，GAN可用于提升語(yǔ)音識(shí)別的噪聲魯棒性。GAN網(wǎng)絡(luò)在無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方面展現(xiàn)出了較大的研究潛質(zhì)和較好的應(yīng)用前景。從一個(gè)更高的角度來(lái)看待語(yǔ)音識(shí)別的研究歷程，從HMM到GMM，到DNN，再到CTC和Attention，這個(gè)演進(jìn)過(guò)程的主線是如何利用一個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)對(duì)聲學(xué)模型層面更準(zhǔn)的刻畫。換言之，就是不斷嘗試更好的建模方式以取代基于統(tǒng)計(jì)的建模方式。在2010年以前，語(yǔ)音識(shí)別行業(yè)水平普遍還停留在80%的準(zhǔn)確率以下。機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)模型算法的應(yīng)用和計(jì)算機(jī)性能的增強(qiáng)，帶來(lái)了語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率的大幅提升。到2015年，識(shí)別準(zhǔn)確率就達(dá)到了90%以上。谷歌公司在2013年時(shí)，識(shí)別準(zhǔn)確率還只有77%，然而到2017年5月時(shí)，基于谷歌深度學(xué)習(xí)的英語(yǔ)語(yǔ)音識(shí)別錯(cuò)誤率已經(jīng)降低到。開源框架目前開源世界里提供了多種不同的語(yǔ)音識(shí)別工具包，為開發(fā)者構(gòu)建應(yīng)用提供了很大幫助。北京語(yǔ)音識(shí)別機(jī)

語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)還可以應(yīng)用于自動(dòng)口語(yǔ)翻譯。江蘇長(zhǎng)語(yǔ)音識(shí)別

    漢語(yǔ)的音節(jié)由聲母、韻母和音調(diào)構(gòu)成，其中音調(diào)信息包含在韻母中。所以，漢語(yǔ)音節(jié)結(jié)構(gòu)可以簡(jiǎn)化為：聲母+韻母。漢語(yǔ)中有409個(gè)無(wú)調(diào)音節(jié)，約1300個(gè)有調(diào)音節(jié)。漢字與漢語(yǔ)音節(jié)并不是一一對(duì)應(yīng)的。一個(gè)漢字可以對(duì)應(yīng)多個(gè)音節(jié)，一個(gè)音節(jié)可對(duì)應(yīng)多個(gè)漢字，例如：和——héhèhuóhuòhútián——填甜語(yǔ)音識(shí)別過(guò)程是個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，但其終任務(wù)歸結(jié)為，找到對(duì)應(yīng)觀察值序列O的可能的詞序列W^。按貝葉斯準(zhǔn)則轉(zhuǎn)化為：其中，P(O)與P(W)沒有關(guān)系，可認(rèn)為是常量，因此P(W|O)的*大值可轉(zhuǎn)換為P(O|W)和P(W)兩項(xiàng)乘積的*大值，di一項(xiàng)P(O|W)由聲學(xué)模型決定，第二項(xiàng)P(W)由語(yǔ)言模型決定。為了讓機(jī)器識(shí)別語(yǔ)音，首先提取聲學(xué)特征，然后通過(guò)解碼器得到狀態(tài)序列，并轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的識(shí)別單元。一般是通過(guò)詞典將音素序列(如普通話的聲母和韻母)，轉(zhuǎn)換為詞序列，然后用語(yǔ)言模型規(guī)整約束，后得到句子識(shí)別結(jié)果。例如，對(duì)"天氣很好"進(jìn)行詞序列、音素序列、狀態(tài)序列的分解，并和觀察值序列對(duì)應(yīng)。其中每個(gè)音素對(duì)應(yīng)一個(gè)HMM，并且其發(fā)射狀態(tài)(深色)對(duì)應(yīng)多幀觀察值。人的發(fā)音包含雙重隨機(jī)過(guò)程，即說(shuō)什么不確定。怎么說(shuō)也不確定，很難用簡(jiǎn)單的模板匹配技術(shù)來(lái)識(shí)別。更合適的方法是用HMM這種統(tǒng)計(jì)模型來(lái)刻畫雙重隨機(jī)過(guò)程。江蘇長(zhǎng)語(yǔ)音識(shí)別