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？這是一種允許計算機在具有特定限制的兩個給定序列(例如時間序列)之間找到比較好匹配的方法。上海語音識別設置
提升用戶體驗，仍然是要重點解決的問題。口語化。每個說話人的口音、語速和發聲習慣都是不一樣的，尤其是一些地區的口音(如南方口音、山東重口音)，會導致準確率急劇下降。還有電話場景和會議場景的語音識別，其中包含很多口語化表達，如閑聊式的對話，在這種情況下的識別效果也很不理想。因此語音識別系統需要提升自適應能力，以便更好地匹配個性化、口語化表達，排除這些因素對識別結果的影響，達到準確穩定的識別效果。低資源。特定場景、方言識別還存在低資源問題。手機APP采集的是16kHz寬帶語音。有大量的數據可以訓練，因此識別效果很好，但特定場景如銀行/證券柜臺很多采用專門設備采集語音，保存的采樣格式壓縮比很高，跟一般的16kHz或8kHz語音不同，而相關的訓練數據又很缺乏，因此識別效果會變得很差。低資源問題同樣存在于方言識別，中國有七大方言區，包括官話方言(又稱北方方言)、吳語、湘語、贛語、客家話、粵語、閩語(閩南語)，還有晉語、湘語等分支，要搜集各地數據(包括文本語料)相當困難。因此如何從高資源的聲學模型和語言模型遷移到低資源的場景，減少數據搜集的代價，是很值得研究的方向。語種混雜(code-switch)。在日常交流中。江蘇語音識別率實時語音識別基于DeepPeak2的端到端建模，將音頻流實時識別為文字，并返回每句話的開始和結束時間。
ASR）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。目的就是給機器賦予人的聽覺特性，聽懂人說什么，并作出相應的行為。語音識別系統通常由聲學識別模型和語言理解模型兩部分組成，分別對應語音到音節和音節到字的計算。一個連續語音識別系統大致包含了四個主要部分：特征提取、聲學模型、語言模型和解碼器等。（1）語音輸入的預處理模塊對輸入的原始語音信號進行處理，濾除掉其中的不重要信息以及背景噪聲，并進行語音信號的端點檢測（也就是找出語音信號的始末）、語音分幀（可以近似理解為，一段語音就像是一段視頻，由許多幀的有序畫面構成，可以將語音信號切割為單個的“畫面”進行分析）等處理。（2）特征提取在去除語音信號中對于語音識別無用的冗余信息后，保留能夠反映語音本質特征的信息進行處理，并用一定的形式表示出來。也就是提取出反映語音信號特征的關鍵特征參數形成特征矢量序列，以便用于后續處理。（3）聲學模型訓練聲學模型可以理解為是對聲音的建模，能夠把語音輸入轉換成聲學表示的輸出，準確的說，是給出語音屬于某個聲學符號的概率。根據訓練語音庫的特征參數訓練出聲學模型參數。
第三個關鍵點正是AmazonEcho的出現，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Siri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。Echo正式面世于2015年6月，到2017年銷量已經超過千萬，同時在Echo上扮演類似Siri角色的Alexa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者。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。所以到2019年，語音識別似乎進入了一個相對平靜期，全球產業界的主要參與者們，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。2016年以前。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。
語音識別自半個世紀前誕生以來，一直處于不溫不火的狀態，直到2009年深度學習技術的長足發展才使得語音識別的精度提高，雖然還無法進行無限制領域、無限制人群的應用，但也在大多數場景中提供了一種便利高效的溝通方式。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，并能產生興趣投身于這個行業。語音識別，通常稱為自動語音識別，英文是AutomaticSpeechRecognition，縮寫為ASR，主要是將人類語音中的詞匯內容轉換為計算機可讀的輸入，一般都是可以理解的文本內容，也有可能是二進制編碼或者字符序列。但是，我們一般理解的語音識別其實都是狹義的語音轉文字的過程，簡稱語音轉文本識別（SpeechToText,STT）更合適，這樣就能與語音合成(TextToSpeech,TTS)對應起來。語音識別是一項融合多學科知識的前沿技術，覆蓋了數學與統計學、聲學與語言學、計算機與人工智能等基礎學科和前沿學科，是人機自然交互技術中的關鍵環節。但是，語音識別自誕生以來的半個多世紀，一直沒有在實際應用過程得到普遍認可，一方面這與語音識別的技術缺陷有關，其識別精度和速度都達不到實際應用的要求。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。廣東錄音語音識別
需要對發生在數千個離散時間步驟前的事件進行記憶，這對語音識別很重要。上海語音識別設置
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。上海語音識別設置