應用背景隨著信息時代的到來，語音技術、無紙化技術發展迅速，但是基于會議辦公的應用場景，大部分企業以上技術應用都不夠廣，會議辦公仍存在會議記錄強度高、出稿準確率低，會議工作人員壓力大等問題。為解決上述問題，智能語音識別編譯管理系統應運而生。智能語音識別編譯管理系統的主要功能是會議交流場景下語音實時轉文字，解決了人工記錄會議記要易造成信息偏差、整理工作量大、重要會議信息得不到體系化管控、會議發言內容共享不全等問題，提升語音技術在會議中的應用水平，切實提升會議的工作效率。實現功能智能語音識別編譯管理系統對會議信息進行管理，實現實時（歷史）會議語音轉寫和在線編輯；實現角色分離、自動分段、關鍵詞優化、禁忌詞屏蔽、語氣詞過濾；實現全文檢索、重點功能標記、按句回聽；實現展板設置、導出成稿、實時上屏等功能。技術特點語音轉文字準確率高。系統中文轉寫準確率平均可達95%，實時語音轉寫效率能夠達到≤200毫秒，能夠實現所聽即所見的視覺體驗。系統能夠結合前后文智能進行語句順滑、智能語義分段，語音轉寫過程中也能夠直接對轉寫的文本進行編輯，編輯完成后即可出稿。會議內容記錄更完整。系統可實現對全部發言內容的記錄。聲音從本質是一種波，也就是聲波，這種波可以作為一種信號來進行處理。廣州數字語音識別設計
另一方面，與業界對語音識別的期望過高有關，實際上語音識別與鍵盤、鼠標或觸摸屏等應是融合關系，而非替代關系。深度學習技術自2009年興起之后，已經取得了長足進步。語音識別的精度和速度取決于實際應用環境，但在安靜環境、標準口音、常見詞匯場景下的語音識別率已經超過95%，意味著具備了與人類相仿的語言識別能力，而這也是語音識別技術當前發展比較火熱的原因。隨著技術的發展，現在口音、方言、噪聲等場景下的語音識別也達到了可用狀態，特別是遠場語音識別已經隨著智能音箱的興起成為全球消費電子領域應用為成功的技術之一。由于語音交互提供了更自然、更便利、更高效的溝通形式，語音必定將成為未來主要的人機互動接口之一。當然，當前技術還存在很多不足，如對于強噪聲、超遠場、強干擾、多語種、大詞匯等場景下的語音識別還需要很大的提升；另外，多人語音識別和離線語音識別也是當前需要重點解決的問題。雖然語音識別還無法做到無限制領域、無限制人群的應用，但是至少從應用實踐中我們看到了一些希望。本篇文章將從技術和產業兩個角度來回顧一下語音識別發展的歷程和現狀，并分析一些未來趨勢，希望能幫助更多年輕技術人員了解語音行業。
重慶語音識別機神經網絡已經逐漸用于語音識別，例如音素分類，孤立單詞識別，視聽語音識別、視聽說話者識別和說話者適應。
CNN本質上也可以看作是從語音信號中不斷抽取特征的一個過程。CNN相比于傳統的DNN模型，在相同性能情況下，前者的參數量更少。綜上所述，對于建模能力來說，DNN適合特征映射到空間，LSTM具有長短時記憶能力，CNN擅長減少語音信號的多樣性，因此一個好的語音識別系統是這些網絡的組合。端到端時代語音識別的端到端方法主要是代價函數發生了變化，但神經網絡的模型結構并沒有太大變化。總體來說，端到端技術解決了輸入序列的長度遠大于輸出序列長度的問題。端到端技術主要分成兩類：一類是CTC方法，另一類是Sequence-to-Sequence方法。傳統語音識別DNN-HMM架構里的聲學模型，每一幀輸入都對應一個標簽類別，標簽需要反復的迭代來確保對齊更準確。采用CTC作為損失函數的聲學模型序列，不需要預先對數據對齊，只需要一個輸入序列和一個輸出序列就可以進行訓練。CTC關心的是預測輸出的序列是否和真實的序列相近，而不關心預測輸出序列中每個結果在時間點上是否和輸入的序列正好對齊。CTC建模單元是音素或者字，因此它引入了Blank。對于一段語音，CTC輸出的是尖峰的序列，尖峰的位置對應建模單元的Label，其他位置都是Blank。Sequence-to-Sequence方法原來主要應用于機器翻譯領域。
聲音的感知qi官正常人耳能感知的頻率范圍為20Hz~20kHz，強度范圍為0dB~120dB。人耳對不同頻率的感知程度是不同的。音調是人耳對不同頻率聲音的一種主觀感覺，單位為mel。mel頻率與在1kHz以下的頻率近似成線性正比關系，與1kHz以上的頻率成對數正比關系。02語音識別過程人耳接收到聲音后，經過神經傳導到大腦分析，判斷聲音類型，并進一步分辨可能的發音內容。人的大腦從嬰兒出生開始，就不斷在學習外界的聲音，經過長時間的潛移默化，終才聽懂人類的語言。機器跟人一樣，也需要學習語言的共性和發音的規律，才能進行語音識別。音素(phone)是構成語音的*小單位。英語中有48個音素(20個元音和28個輔音)。采用元音和輔音來分類，漢語普通話有32個音素，包括元音10個，輔音22個。但普通話的韻母很多是復韻母，不是簡單的元音，因此拼音一般分為聲母(initial)和韻母(final)。漢語中原來有21個聲母和36個韻母，經過擴充(增加aoeywv)和調整后，包含27個聲母和38個韻母(不帶聲調)。普通話的聲母和韻母(不帶聲調)分類表音節(syllable)是聽覺能感受到的自然的語音單位，由一個或多個音素按一定的規律組合而成。英語音節可單獨由一個元音構成。也可由一個元音和一個或多個輔音構成。多人語音識別和離線語音識別也是當前需要重點解決的問題。
選用業界口碑較好的訊飛離線語音識別庫，該庫采用巴科斯范式語言描述語音識別的語法，可以支持的離線命令詞的合，滿足語音撥號軟件的工作需求。其中，編寫的語法文檔主要部分如下：!start;:[];:我想|我要|請|幫我;:[];:給!id(10001)|打給!id(10001)|打電話給!id(10001)|撥打!id(10001)|呼叫!id(10001);:打電話!id(10001)|打個電話!id(10001)|撥打電話!id(10001)|撥電話!id(10001)|撥個電話!id(10001)|的電話!id(10001);:丁偉|李平;本文件覆蓋了電話呼叫過程中的基本語法，其中中的數據，需要根據用戶數據庫進行補充，其它、、中的內容，用戶根據自己的生活習慣和工作需要進行完善。另外，語音撥號軟件的應用數據庫為電話薄數據庫，電話薄中的用戶姓名是構建語法文檔的關鍵數據；音頻采集模塊采用增強型Linux聲音架構ALSA庫實現。語音撥號軟件工作流程語音撥號軟件的工作流程如圖2所示，電話薄數據庫、語音識別控制模塊、訊飛離線識別引擎和ALSA庫相互配合，共同完成語音識別的啟動、識別和結束。具體流程如下：（1）構建BNF文檔：控制模塊搜索本地電話薄數據庫，導出用戶數據信息，按照巴科斯范式語法，生成基于本地數據庫的語法文檔；。它融合了語言學、計算機科學和電氣工程領域的知識和研究。廣州數字語音識別設計
智能玩具語音識別技術的智能化也讓玩具行業進行了變革，比如智能語音娃娃、智能語音兒童機器人。廣州數字語音識別設計
機器必然要超越人類的五官，能夠看到人類看不到的世界，聽到人類聽不到的世界。語音識別的產業歷程語音識別這半個多世紀的產業歷程中，其中的共有三個關鍵節點，兩個和技術有關，一個和應用有關。關鍵節點是1988年的一篇博士論文，開發了基于隱馬爾科夫模型（HMM）的語音識別系統——Sphinx，當時實現這一系統的正是現在的投資人李開復。從1986年到2010年，雖然混合高斯模型效果得到持續改善，而被應用到語音識別中，并且確實提升了語音識別的效果，但實際上語音識別已經遭遇了技術天花板，識別的準確率很難超過90%。很多人可能還記得，在1998年前后IBM、微軟都曾經推出和語音識別相關的軟件，但終并未取得成功。第二個關鍵節點是2009年深度學習被系統應用到語音識別領域中。這導致識別的精度再次大幅提升，終突破90%，并且在標準環境下逼近98%。有意思的是，盡管技術取得了突破，也涌現出了一些與此相關的產品，比如Siri、GoogleAssistant等，但與其引起的關注度相比，這些產品實際取得的成績則要遜色得多。Siri剛一面世的時候，時任GoogleCEO的施密特就高呼，這會對Google的搜索業務產生根本性威脅，但事實上直到AmazonEcho的面世，這種根本性威脅才真的有了具體的載體。廣州數字語音識別設計