因此一定是兩者融合才有可能更好地解決噪聲下的語音識別問題。（3）上述兩個問題的共性是目前的深度學習用到了語音信號各個頻帶的能量信息，而忽略了語音信號的相位信息，尤其是對于多通道而言，如何讓深度學習更好的利用相位信息可能是未來的一個方向。（4）另外，在較少數據量的情況下，如何通過遷移學習得到一個好的聲學模型也是研究的熱點方向。例如方言識別，若有一個比較好的普通話聲學模型，如何利用少量的方言數據得到一個好的方言聲學模型，如果做到這點將極大擴展語音識別的應用范疇。這方面已經取得了一些進展，但更多的是一些訓練技巧，距離目標還有一定差距。（5）語音識別的目的是讓機器可以理解人類，因此轉換成文字并不是終的目的。如何將語音識別和語義理解結合起來可能是未來更為重要的一個方向。語音識別里的LSTM已經考慮了語音的歷史時刻信息，但語義理解需要更多的歷史信息才能有幫助，因此如何將更多上下文會話信息傳遞給語音識別引擎是一個難題。（6）讓機器聽懂人類語言，靠聲音信息還不夠，“聲光電熱力磁”這些物理傳感手段，下一步必然都要融合在一起，只有這樣機器才能感知世界的真實信息，這是機器能夠學習人類知識的前提條件。而且。一些語音識別系統需要“訓練”(也稱為“注冊”)，其中個體說話者將文本或孤立的詞匯讀入系統。廣東長語音識別
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。福建語音識別原理語音識別技術是讓機器通過識別把語音信號轉變為文本，進而通過理解轉變為指令的技術。
LSTM)的循環神經網絡RNN，能夠通過遺忘門和輸出門忘記部分信息來解決梯度消失的問題。由LSTM也衍生出了許多變體，較為常用的是門控循環單元(GatedRecurrentUnit，GRU)，在訓練數據很大的情況下GRU相比LSTM參數更少，因此更容易收斂，從而能節省很多時間。LSTM及其變體使得識別效果再次得到提升，尤其是在近場的語音識別任務上達到了可以滿足人們日常生活的標準。另外，時延神經網絡(TimeDelayNeuralNetwork，TDNN)也獲得了不錯的識別效果，它可以適應語音的動態時域變化，能夠學習到特征之間的時序依賴。深度學習技術在近十幾年中，一直保持著飛速發展的狀態，它也推動語音識別技術不斷取得突破。尤其是近幾年，基于端到端的語音識別方案逐漸成了行業中的關注重點，CTC(ConnectionistTemporalClassification)算法就是其中一個較為經典的算法。在LSTM-CTC的框架中，后一層往往會連接一個CTC模型，用它來替換HMM。CTC的作用是將Softmax層的輸出向量直接輸出成序列標簽，這樣就實現了輸入語音和輸出結果的直接映射，也實現了對整個語音的序列建模。2012年，Graves等人又提出了循環神經網絡變換器RNNTransducer，它是CTC的一個擴展，能夠整合聲學模型與語言模型，同時進行優化。
將相似度高的模式所屬的類別作為識別中間候選結果輸出。為了提高識別的正確率，在后處理模塊中對上述得到的候選識別結果繼續處理，包括通過Lattice重打分融合更高元的語言模型、通過置信度度量得到識別結果的可靠程度等。終通過增加約束，得到更可靠的識別結果。語音識別的技術有哪些？語音識別技術=早期基于信號處理和模式識別+機器學習+深度學習+數值分析+高性能計算+自然語言處理語音識別技術的發展可以說是有一定的歷史背景，上世紀80年代，語音識別研究的重點已經開始逐漸轉向大詞匯量、非特定人連續語音識別。到了90年代以后，語音識別并沒有什么重大突破，直到大數據與深度神經網絡時代的到來，語音識別技術才取得了突飛猛進的進展。語音識別技術的發展語音識別技術起始于20世紀50年代。這一時期，語音識別的研究主要集中在對元音、輔音、數字以及孤立詞的識別。20世紀60年代，語音識別研究取得實質性進展。線性預測分析和動態規劃的提出較好地解決了語音信號模型的產生和語音信號不等長兩個問題，并通過語音信號的線性預測編碼，有效地解決了語音信號的特征提取。20世紀70年代，語音識別技術取得突破性進展。基于動態規劃的動態時間規整（DynamicTimeWarp?ing。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。
而且有的產品在可用性方面達到了很好的性能，例如微軟公司的Whisper、貝爾實驗室的***TO、麻省理工學院的SUMMIT系統、IBM的ViaVioce系統。英國劍橋大學SteveYoung開創的語音識別工具包HTK(HiddenMarkovToolKit)，是一套開源的基于HMM的語音識別軟件工具包，它采用模塊化設計，而且配套了非常詳細的HTKBook文檔，這既方便了初學者的學習、實驗(HTKBook文檔做得很好)，也為語音識別的研究人員提供了專業且便于搭建的開發平臺。HTK自1995年發布以來，被采用。即便如今，大部分人在接受語音專業啟蒙教育時，依然還是要通過HTK輔助將理論知識串聯到工程實踐中。可以說，HTK對語音識別行業的發展意義重大。進入21世紀頭幾年，基于GMM-HMM的框架日臻成熟完善，人們對語音識別的要求已經不再滿足于簡單的朗讀和對話，開始將目光著眼于生活中的普通場景，因此研究的重點轉向了具有一定識別難度的日常流利對話、電話通話、會議對話、新聞廣播等一些貼近人類實際應用需求的場景。但是在這些任務上，基于GMM-HMM框架的語音識別系統的表現并不能令人滿意。識別率達到80%左右后，就無法再取得突破。人們發現一直占據主流的GMM-HMM框架也不是wan能的。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。福建語音識別
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。廣東長語音識別
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。廣東長語音識別