但依然流暢、準確。整體使用下來，直觀感受是在語音輸入的大前提下、結合了谷歌翻譯等類似的翻譯軟件，實時翻譯、準翻譯。在這兩種模式下，完成輸入后，同樣可以像普通話模式一樣，輕點VOICEM380語音識別鍵，對內(nèi)容進行終的整合調整。同樣，準確度相當ok。我挑戰(zhàn)了一下，普通話模式在輸入長度上的極限。快速讀了一段文字，單次普通話模式的輸入極限是一分零三秒、316個字符。時長上完全實現(xiàn)了官方的宣傳，字符長度上，目測是因為個人語速不夠，而受到了限制。類似的，我測試了一下，VOICEM380語音識別功能在距離上的極限。在相同語速、相同音量下，打開語音識別功能，不斷后退，在聲源與電腦中間不存在障礙的情況下，方圓三米的距離是完全不會影響這個功能實現(xiàn)的。由此可以看到，在一個小型會議室，羅技VOICEM380的語音識別功能，是完全可以很好的輔助會議記錄的。有關M380語音識別功能三大模式之間的轉換，也是非常便捷。單擊VOICEM380語音識別鍵，如出現(xiàn)的一模式并非我們所需要的模式，只需輕輕雙擊VOICEM380語音識別鍵，即可瞬間切換至下一模式；再次啟動輸入功能時，會自動優(yōu)先彈出上次結束的功能。有關M380后要強調的一點，便是它的離在線融合模式。隨著語音識別技術在未來的不斷發(fā)展，語音識別芯片的不敢提高，給我們的生活帶來了更大的便利和智能化。遼寧語音識別公司
DFCNN使用大量的卷積直接對整句語音信號進行建模，主要借鑒了圖像識別的網(wǎng)絡配置，每個卷積層使用小卷積核，并在多個卷積層之后再加上池化層，通過累積非常多卷積池化層對，從而可以看到更多的歷史信息。2018年，阿里提出LFR-DFSMN（LowerFrameRate-DeepFeedforwardSequentialMemoryNetworks）。該模型將低幀率算法和DFSMN算法進行融合，語音識別錯誤率相比上一代技術降低20%，解碼速度提升3倍。FSMN通過在FNN的隱層添加一些可學習的記憶模塊，從而可以有效的對語音的長時相關性進行建模。而DFSMN是通過跳轉避免深層網(wǎng)絡的梯度消失問題，可以訓練出更深層的網(wǎng)絡結構。2019年，百度提出了流式多級的截斷注意力模型SMLTA，該模型是在LSTM和CTC的基礎上引入了注意力機制來獲取更大范圍和更有層次的上下文信息。其中流式表示可以直接對語音進行一個小片段一個小片段的增量解碼；多級表示堆疊多層注意力模型；截斷則表示利用CTC模型的尖峰信息，把語音切割成一個一個小片段，注意力模型和解碼可以在這些小片段上展開。在線語音識別率上，該模型比百度上一代DeepPeak2模型提升相對15%的性能。開源語音識別Kaldi是業(yè)界語音識別框架的基石。
遼寧語音識別公司語音識別包括兩個階段:訓練和識別。
Google將其應用于語音識別領域，取得了非常好的效果，將詞錯誤率降低至。如下圖所示，Google提出新系統(tǒng)的框架由三個部分組成：Encoder編碼器組件，它和標準的聲學模型相似，輸入的是語音信號的時頻特征；經(jīng)過一系列神經(jīng)網(wǎng)絡，映射成高級特征henc，然后傳遞給Attention組件，其使用henc特征學習輸入x和預測子單元之間的對齊方式，子單元可以是一個音素或一個字。，attention模塊的輸出傳遞給Decoder，生成一系列假設詞的概率分布，類似于傳統(tǒng)的語言模型。端到端技術的突破，不再需要HMM來描述音素內(nèi)部狀態(tài)的變化，而是將語音識別的所有模塊統(tǒng)一成神經(jīng)網(wǎng)絡模型，使語音識別朝著更簡單、更高效、更準確的方向發(fā)展。語音識別的技術現(xiàn)狀目前，主流語音識別框架還是由3個部分組成：聲學模型、語言模型和解碼器，有些框架也包括前端處理和后處理。隨著各種深度神經(jīng)網(wǎng)絡以及端到端技術的興起，聲學模型是近幾年非常熱門的方向，業(yè)界都紛紛發(fā)布自己新的聲學模型結構，刷新各個數(shù)據(jù)庫的識別記錄。由于中文語音識別的復雜性，國內(nèi)在聲學模型的研究進展相對更快一些，主流方向是更深更復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡技術融合端到端技術。2018年，科大訊飛提出深度全序列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（DFCNN）。
語音識別服務具備識別準確率高、接入便捷、性能穩(wěn)定等特點。語音識別服務開放實時語音識別、一句話識別和錄音文件識別三種服務形式，滿足不同類型開發(fā)者需求。語音識別功能采用百度語音識別庫，首先利用PyAudio庫錄制語音指令，保存為受支持的wav音頻文件，然后利用百度語音識別庫提供的方法實現(xiàn)語音識別，檢測識別結果，利用PyUserInput庫提供的方法模擬控制web頁面滾動。百度語音識別為開發(fā)者提供業(yè)界的語音服務,通過場景識別優(yōu)化,為車載導航,智能家居和社交聊天等行業(yè)提供語音解決方案,準確率達到90%以上,讓您的應用繪“聲”繪色。實時語音識別應用場景有哪些？1、實時客服記錄將呼叫中心的語音實時轉寫到文字，可以實現(xiàn)實時質檢和監(jiān)控2、會議訪談記錄將會議和訪談的音頻實時轉為文字，提升記錄效率，方便企業(yè)后期對會議內(nèi)容進行整理3、視頻實時直播字幕將視頻或線上直播中的音頻實時轉為字幕，為觀眾提高直播觀感體驗。隨著技術的發(fā)展，現(xiàn)在口音、方言、噪聲等場景下的語音識別也達到了可用狀態(tài)。
什么是語音識別？語音識別(AutomaticSpeechRecognition,ASR)：通俗地講語音識別就是將人類的聲音信號轉化為文字或者指令的過程。語音識別以語音為研究對象，它是語音信號處理的一個重要研究方向，是模式識別的一個分支。語音識別的研究涉及微機技術、人工智能、數(shù)字信號處理、模式識別、聲學、語言學和認知科學等許多學科領域，是一個多學科綜合性研究領域。語音識別基本原理語音識別系統(tǒng)基本原理：其中：預處理模塊濾除原始語音信號中的次要信息及背景噪音等，包括抗混疊濾波、預加重、模/數(shù)轉換、自動增益控制等處理過程，將語音信號數(shù)字化；特征提取模塊對語音的聲學參數(shù)進行分析后提取出語音特征參數(shù)，形成特征矢量序列。特征提取和選擇是構建系統(tǒng)的關鍵，對識別效果極為重要。由于語音信號本質上屬于非平穩(wěn)信號，目前對語音信號的分析是建立在短時平穩(wěn)性假設之上的。在對語音信號作短時平穩(wěn)假設后，通過對語音信號進行加窗，實現(xiàn)短時語音片段上的特征提取。這些短時片段被稱為幀，以幀為單位的特征序列構成語音識別系統(tǒng)的輸入。由于梅爾倒譜系數(shù)及感知線性預測系數(shù)能夠從人耳聽覺特性的角度準確刻畫語音信號，已經(jīng)成為目前主流的語音特征。為補償幀間假設。而這也是語音識別技術當前發(fā)展比較火熱的原因。北京長語音識別
從技術角度來看，語音識別有著悠久的歷史，并且經(jīng)歷了幾次重大創(chuàng)新浪潮。遼寧語音識別公司
實時語音識別就是對音頻流進行實時識別，邊說邊出結果，語音識別準確率和響應速度均達到業(yè)內(nèi)先進水平。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，適用于長句語音輸入、音視頻字幕、會議等場景。實時語音識別功能優(yōu)勢有哪些？1、識別效果好基于DeepPeak2端到端建模，多采樣率多場景聲學建模，近場中文普通話識別準確率達98%2、支持多設備終端支持WebSocketAPI方式、Android、iOS、LinuxSDK方式調用，可以適用于多種操作系統(tǒng)、多設備終端均可使用3、服務穩(wěn)定高效企業(yè)級穩(wěn)定服務保障，專有集群承載大流量并發(fā)，高效靈活，服務穩(wěn)定4、模型自助優(yōu)化中文普通話模型可在語音自訓練平臺上零代碼自助訓練。遼寧語音識別公司