已有20年歷史了，在Github和SourceForge上都已經開源了，而且兩個平臺上都有較高的活躍度。（2）Kaldi從2009年的研討會起就有它的學術根基了，現在已經在GitHub上開源，開發活躍度較高。（3）HTK始于劍橋大學，已經商用較長時間，但是現在版權已經不再開源軟件了。它的新版本更新于2015年12月。（4）Julius起源于1997年，一個主版本發布于2016年9月，主要支持的是日語。（5）ISIP是新型的開源語音識別系統，源于密西西比州立大學。它主要發展于1996到1999年間，版本發布于2011年，遺憾的是，這個項目已經不復存在。語音識別技術研究難點目前，語音識別研究工作進展緩慢，困難具體表現在：（1）輸入無法標準統一比如，各地方言的差異，每個人獨有的發音習慣等，口腔中元音隨著舌頭部位的不同可以發出多種音調，如果組合變化多端的輔音，可以產生大量的、相似的發音，這對語音識別提出了挑戰。除去口音參差不齊，輸入設備不統一也導致了語音輸入的不標準。（2）噪聲的困擾噪聲環境的各類聲源處理是目前公認的技術難題，機器無法從各層次的背景噪音中分辨出人聲，而且，背景噪聲千差萬別，訓練的情況也不能完全匹配真實環境。因而。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。廣州信息化語音識別設計
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。
江西語音識別文字一個完整的語音識別系統通常包括信息處理和特征提取、聲學模型、語言模型和解碼搜索四個模塊。
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。
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**后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。語音識別的輸入實際上就是一段隨時間播放的信號序列，而輸出則是一段文本序列。
語音識別的原理?語音識別是將語音轉換為文本的技術，是自然語言處理的一個分支。前臺主要步驟分為信號搜集、降噪和特征提取三步，提取的特征在后臺由經過語音大數據訓練得到的語音模型對其進行解碼，終把語音轉化為文本，實現達到讓機器識別和理解語音的目的。根據公開資料顯示，目前語音識別的技術成熟度較高，已達到95%的準確度。然而，需要指出的是，從95%到99%的準確度帶來的改變才是質的飛躍，將使人們從偶爾使用語音變到常常使用。以下我們來舉例，當我們說“jin天天氣怎么樣”時，機器是怎么進行語音識別的？?2語義識別?語義識別是人工智能的重要分支之一，解決的是“聽得懂”的問題。其大的作用是改變人機交互模式，將人機交互由原始的鼠標、鍵盤交互轉變為語音對話的方式。此外，我們認為目前的語義識別行業還未出現壟斷者，新進入的創業公司仍具備一定機會。語義識別是自然語言處理(NLP)技術的重要組成部分。NLP在實際應用中大的困難還是語義的復雜性，此外，深度學習算法也不是語義識別領域的優算法。但隨著整個AI行業發展進程加速，將為NLP帶來長足的進步從1996年至今，國內至今仍在運營的人工智能公司接近400家。語音識別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。廣州信息化語音識別設計
從技術角度來看，語音識別有著悠久的歷史，并且經歷了幾次重大創新浪潮。廣州信息化語音識別設計
語音識別包括兩個階段:訓練和識別。不管是訓練還是識別，都必須對輸入語音預處理和特征提取。訓練階段所做的具體工作是收集大量的語音語料，經過預處理和特征提取后得到特征矢量參數，通過特征建模達到建立訓練語音的參考模型庫的目的。而識別階段所做的主要工作是將輸入語音的特征矢量參數和參考模型庫中的參考模型進行相似性度量比較，然后把相似性高的輸入特征矢量作為識別結果輸出。這樣，終就達到了語音識別的目的。語音識別的基本原理是現有的識別技術按照識別對象可以分為特定人識別和非特定人識別。特定人識別是指識別對象為專門的人，非特定人識別是指識別對象是針對大多數用戶，一般需要采集多個人的語音進行錄音和訓練，經過學習，達到較高的識別率。基于現有技術開發嵌入式語音交互系統，目前主要有兩種方式:一種是直接在嵌入式處理器中調用語音開發包;另一種是嵌入式處理器外擴展語音芯片。第一種方法程序量大，計算復雜，需要占用大量的處理器資源，開發周期長;第二種方法相對簡單，只需要關注語音芯片的接口部分與微處理器相連，結構簡單，搭建方便，微處理器的計算負擔降低，增強了可靠性，縮短了開發周期。本文的語音識別模塊是以嵌入式微處理器為說明。廣州信息化語音識別設計