但依然流暢、準(zhǔn)確。整體使用下來，直觀感受是在語音輸入的大前提下、結(jié)合了谷歌翻譯等類似的翻譯軟件，實(shí)時翻譯、準(zhǔn)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(diǎn)VOICEM380語音識別鍵，對內(nèi)容進(jìn)行終的整合調(diào)整。同樣，準(zhǔn)確度相當(dāng)ok。我挑戰(zhàn)了一下，普通話模式在輸入長度上的極限?？焖僮x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(shí)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(shí)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(guān)M380語音識別功能三大模式之間的轉(zhuǎn)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(jié)束的功能。有關(guān)M380后要強(qiáng)調(diào)的一點(diǎn)，便是它的離在線融合模式。隨著語音識別技術(shù)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(jìn)行建模，主要借鑒了圖像識別的網(wǎng)絡(luò)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(jìn)行融合，語音識別錯誤率相比上一代技術(shù)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(xué)習(xí)的記憶模塊，從而可以有效的對語音的長時相關(guān)性進(jìn)行建模。而DFSMN是通過跳轉(zhuǎn)避免深層網(wǎng)絡(luò)的梯度消失問題，可以訓(xùn)練出更深層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。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(chǔ)上引入了注意力機(jī)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(jìn)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(xùn)練和識別。
Google將其應(yīng)用于語音識別領(lǐng)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(biāo)準(zhǔn)的聲學(xué)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(luò)，映射成高級特征henc，然后傳遞給Attention組件，其使用henc特征學(xué)習(xí)輸入x和預(yù)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(shè)詞的概率分布，類似于傳統(tǒng)的語言模型。端到端技術(shù)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(luò)模型，使語音識別朝著更簡單、更高效、更準(zhǔn)確的方向發(fā)展。語音識別的技術(shù)現(xiàn)狀目前，主流語音識別框架還是由3個部分組成：聲學(xué)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(luò)以及端到端技術(shù)的興起，聲學(xué)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(xué)模型結(jié)構(gòu)，刷新各個數(shù)據(jù)庫的識別記錄。由于中文語音識別的復(fù)雜性，國內(nèi)在聲學(xué)模型的研究進(jìn)展相對更快一些，主流方向是更深更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)融合端到端技術(shù)。2018年，科大訊飛提出深度全序列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DFCNN）。
語音識別服務(wù)具備識別準(zhǔn)確率高、接入便捷、性能穩(wěn)定等特點(diǎn)。語音識別服務(wù)開放實(shí)時語音識別、一句話識別和錄音文件識別三種服務(wù)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(shí)現(xiàn)語音識別，檢測識別結(jié)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(wù),通過場景識別優(yōu)化,為車載導(dǎo)航,智能家居和社交聊天等行業(yè)提供語音解決方案,準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上,讓您的應(yīng)用繪“聲”繪色。實(shí)時語音識別應(yīng)用場景有哪些？1、實(shí)時客服記錄將呼叫中心的語音實(shí)時轉(zhuǎn)寫到文字，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時質(zhì)檢和監(jiān)控2、會議訪談記錄將會議和訪談的音頻實(shí)時轉(zhuǎn)為文字，提升記錄效率，方便企業(yè)后期對會議內(nèi)容進(jìn)行整理3、視頻實(shí)時直播字幕將視頻或線上直播中的音頻實(shí)時轉(zhuǎn)為字幕，為觀眾提高直播觀感體驗。隨著技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)在口音、方言、噪聲等場景下的語音識別也達(dá)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(zhuǎn)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(jī)技術(shù)、人工智能、數(shù)字信號處理、模式識別、聲學(xué)、語言學(xué)和認(rèn)知科學(xué)等許多學(xué)科領(lǐng)域，是一個多學(xué)科綜合性研究領(lǐng)域。語音識別基本原理語音識別系統(tǒng)基本原理：其中：預(yù)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(yù)加重、模/數(shù)轉(zhuǎn)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(xué)參數(shù)進(jìn)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(gòu)建系統(tǒng)的關(guān)鍵，對識別效果極為重要。由于語音信號本質(zhì)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(shè)之上的。在對語音信號作短時平穩(wěn)假設(shè)后，通過對語音信號進(jìn)行加窗，實(shí)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(gòu)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(yù)測系數(shù)能夠從人耳聽覺特性的角度準(zhǔn)確刻畫語音信號，已經(jīng)成為目前主流的語音特征。為補(bǔ)償幀間假設(shè)。而這也是語音識別技術(shù)當(dāng)前發(fā)展比較火熱的原因。北京長語音識別
從技術(shù)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(shí)時語音識別就是對音頻流進(jìn)行實(shí)時識別，邊說邊出結(jié)果，語音識別準(zhǔn)確率和響應(yīng)速度均達(dá)到業(yè)內(nèi)先進(jìn)水平。實(shí)時語音識別基于DeepPeak2的端到端建模，將音頻流實(shí)時識別為文字，并返回每句話的開始和結(jié)束時間，適用于長句語音輸入、音視頻字幕、會議等場景。實(shí)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(xué)建模，近場中文普通話識別準(zhǔn)確率達(dá)98%2、支持多設(shè)備終端支持WebSocketAPI方式、Android、iOS、LinuxSDK方式調(diào)用，可以適用于多種操作系統(tǒng)、多設(shè)備終端均可使用3、服務(wù)穩(wěn)定高效企業(yè)級穩(wěn)定服務(wù)保障，專有集群承載大流量并發(fā)，高效靈活，服務(wù)穩(wěn)定4、模型自助優(yōu)化中文普通話模型可在語音自訓(xùn)練平臺上零代碼自助訓(xùn)練。遼寧語音識別公司