語音識別的原理?語音識別是將語音轉換為文本的技術，是自然語言處理的一個分支。前臺主要步驟分為信號搜集、降噪和特征提取三步，提取的特征在后臺由經過語音大數據訓練得到的語音模型對其進行解碼，終把語音轉化為文本，實現達到讓機器識別和理解語音的目的。根據公開資料顯示，目前語音識別的技術成熟度較高，已達到95%的準確度。然而，需要指出的是，從95%到99%的準確度帶來的改變才是質的飛躍，將使人們從偶爾使用語音變到常常使用。以下我們來舉例，當我們說“jin天天氣怎么樣”時，機器是怎么進行語音識別的？?2語義識別?語義識別是人工智能的重要分支之一，解決的是“聽得懂”的問題。其大的作用是改變人機交互模式，將人機交互由原始的鼠標、鍵盤交互轉變為語音對話的方式。此外，我們認為目前的語義識別行業還未出現壟斷者，新進入的創業公司仍具備一定機會。語義識別是自然語言處理(NLP)技術的重要組成部分。NLP在實際應用中大的困難還是語義的復雜性，此外，深度學習算法也不是語義識別領域的優算法。但隨著整個AI行業發展進程加速，將為NLP帶來長足的進步從1996年至今，國內至今仍在運營的人工智能公司接近400家。目前的主流語音識別系統多采用隱馬爾可夫模型HMM進行聲學模型建模。黑龍江錄音語音識別
MarkGales和SteveYoung在2007年對HMM在語音識別中的應用做了詳細闡述。隨著統計模型的成功應用，HMM開始了對語音識別數十年的統治，直到現今仍被看作是領域內的主流技術。在DARPA的語音研究計劃的資助下，又誕生了一批的語音識別系統，其中包括李開復()在卡耐基梅隆大學攻讀博士學位時開發的SPHINX系統。該系統也是基于統計模型的非特定說話人連續語音識別系統，其采用了如下技術：①用HMM對語音狀態的轉移概率建模；②用高斯混合模型(GaussianMixtureModel，GMM)對語音狀態的觀察值概率建模。這種把上述二者相結合的方法，稱為高斯混合模型-隱馬爾可夫模型(GaussianMixtureModel-HiddenMarkovModel，GMM-HMM)[9]。在深度學習熱潮出現之前，GMM-HMM一直是語音識別主流的技術。值得注意的是，在20世紀80年代末，隨著分布式知識表達和反向傳播算法(Backpropagation，BP)的提出，解決了非線性學習問題，于是關于神經網絡的研究興起，人工神經網絡(ArtificialNeuralNetwork，ANN)被應用到語音領域并且掀起了一定的熱潮。這是具有里程碑意義的事件。它為若干年后深度學習在語音識別中的崛起奠定了一定的基礎。但是由于人工神經網絡其自身的缺陷還未得到完全解決。廣州光纖數據語音識別內容語音識別的基本原理是現有的識別技術按照識別對象可以分為特定人識別和非特定人識別。
比如兼容性方面新興公司做的會更加徹底，這種兼容性對于一套產品同時覆蓋國內國外市場是相當有利的。類比過去的Android，語音交互的平臺提供商們其實面臨更大的挑戰，發展過程可能會更加的曲折。過去經常被提到的操作系統的概念在智能語音交互背景下事實上正被賦予新的內涵，它日益被分成兩個不同但必須緊密結合的部分。過去的Linux以及各種變種承擔的是功能型操作系統的角色，而以Alexa為的新型系統則承擔的則是智能型系統的角色。前者完成完整的硬件和資源的抽象和管理，后者則讓這些硬件以及資源得到具體的應用，兩者相結合才能輸出終用戶可感知的體驗。功能型操作系統和智能型操作系統注定是一種一對多的關系，不同的AIoT硬件產品在傳感器（深度攝像頭、雷達等）、顯示器上（有屏、無屏、小屏、大屏等）具有巨大差異，這會導致功能型系統的持續分化（可以和Linux的分化相對應）。這反過來也就意味著一套智能型系統，必須同時解決與功能型系統的適配以及對不同后端內容以及場景進行支撐的雙重責任。這兩邊在操作上，屬性具有巨大差異。解決前者需要參與到傳統的產品生產制造鏈條中去，而解決后者則更像應用商店的開發者。這里面蘊含著巨大的挑戰和機遇。
Hinton提出深度置信網絡（DBN），促使了深度神經網絡（DNN）研究的復蘇。2009年，Hinton將DNN應用于語音的聲學建模，在TIMIT上獲得了當時好的結果。2011年底，微軟研究院的俞棟、鄧力又把DNN技術應用在了大詞匯量連續語音識別任務上，降低了語音識別錯誤率。從此語音識別進入DNN-HMM時代。DNN-HMM主要是用DNN模型代替原來的GMM模型，對每一個狀態進行建模，DNN帶來的好處是不再需要對語音數據分布進行假設，將相鄰的語音幀拼接又包含了語音的時序結構信息，使得對于狀態的分類概率有了明顯提升，同時DNN還具有強大環境學習能力，可以提升對噪聲和口音的魯棒性。簡單來說，DNN就是給出輸入的一串特征所對應的狀態概率。由于語音信號是連續的，各個音素、音節以及詞之間沒有明顯的邊界，各個發音單位還會受到上下文的影響。雖然拼幀可以增加上下文信息，但對于語音來說還是不夠。而遞歸神經網絡（RNN）的出現可以記住更多歷史信息，更有利于對語音信號的上下文信息進行建模。由于簡單的RNN存在梯度炸和梯度消散問題，難以訓練，無法直接應用于語音信號建模上，因此學者進一步探索，開發出了很多適合語音建模的RNN結構，其中有名的就是LSTM。語音識別是計算語言學的跨學科子領域，利用其開發方法和技術，能夠通過計算機識別和翻譯口語。
英國倫敦大學的科學家Fry和Denes等人di一次利用統計學的原理構建出了一個可以識別出4個元音和9個輔音的音素識別器。在同一年，美國麻省理工學院林肯實驗室的研究人員則shou次實現了可以針對非特定人的可識別10個元音音素的識別器。語音識別技術的發展歷史，主要包括模板匹配、統計模型和深度學習三個階段。di一階段：模板匹配(DTW)20世紀60年代，一些重要的語音識別的經典理論先后被提出和發表出來。1964年，Martin為了解決語音時長不一致的問題，提出了一種時間歸一化的方法，該方法可以可靠地檢測出語音的端點，這可以有效地降低語音時長對識別結果的影響，使語音識別結果的可變性減小了。1966年，卡耐基梅隆大學的Reddy利用動態音素的方法進行了連續語音識別，這是一項開創性的工作。1968年，前蘇聯科學家Vintsyukshou次提出將動態規劃算法應用于對語音信號的時間規整。雖然在他的工作中，動態時間規整的概念和算法原型都有體現，但在當時并沒有引起足夠的重視。這三項研究工作，為此后幾十年語音識別的發展奠定了堅實的基礎。雖然在這10年中語音識別理論取得了明顯的進步。但是這距離實現真正實用且可靠的語音識別系統的目標依舊十分遙遠。20世紀70年代。由于語音交互提供了更自然、更便利、更高效的溝通形式。海南語音識別設置
遠場語音識別技術以前端信號處理和后端語音識別為主，以讓語音更清晰，后送入后端的語音識別引擎進行識別。黑龍江錄音語音識別
DTW）技術基本成熟，特別提出了矢量量化（Vec?torQuantization，VQ）和隱馬爾可夫模型（HiddenMar?kovModel，HMM）理論。20世紀80年代，語音識別任務開始從孤立詞、連接詞的識別轉向大詞匯量、非特定人、連續語音的識別，識別算法也從傳統的基于標準模板匹配的方法轉向基于統計模型的方法。在聲學模型方面，由于HMM能夠很好的描述語音時變性和平穩性，開始被應用于大詞匯量連續語音識別（LargeVocabularyContinousSpeechRecognition，LVCSR）的聲學建模；在語言模型方面，以N元文法的統計語言模型開始應用于語音識別系統。在這一階段，基于HMM/VQ、HMM/高斯混合模型、HMM/人工神經網絡的語音建模方法開始應用于LVCSR系統，語音識別技術取得新突破。20世紀90年代以后，伴隨著語音識別系統走向實用化，語音識別在細化模型的設計、參數提取和優化、系統的自適應方面取得較大進展。同時，人們更多地關注話者自適應、聽覺模型、快速搜索識別算法以及進一步的語言模型的研究等課題。此外，語音識別技術開始與其他領域相關技術進行結合，以提高識別的準確率，便于實現語音識別技術的產品化。怎么構建語音識別系統？語音識別系統構建總體包括兩個部分：訓練和識別。黑龍江錄音語音識別