包括語(yǔ)法詞典的構(gòu)建、語(yǔ)音識(shí)別引擎的初始化配置、音頻數(shù)據(jù)的采集控制和基本語(yǔ)義的解析等；應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)是用戶(hù)的數(shù)據(jù)中心，作為語(yǔ)音識(shí)別數(shù)據(jù)的源頭，語(yǔ)音控制模塊從中提取用戶(hù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建本地語(yǔ)法詞典；語(yǔ)音識(shí)別離線引擎是語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字的關(guān)鍵模塊，支持在離線的情況下，根據(jù)本地構(gòu)建的語(yǔ)法網(wǎng)絡(luò)，完成非特定人連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別功能，同時(shí)具備語(yǔ)音數(shù)據(jù)前、后端點(diǎn)檢測(cè)、聲音除噪處理、識(shí)別門(mén)限設(shè)置等基本功能；音頻采集在本方案中屬于輔助模塊，具備靈活、便捷的語(yǔ)音控制接口，支持在不同采樣要求和采樣環(huán)境中，對(duì)實(shí)時(shí)音頻數(shù)據(jù)的采集。（2）關(guān)鍵要素分析本方案工作于離線的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，語(yǔ)音數(shù)據(jù)的采集、識(shí)別和語(yǔ)義的解析等功能都在終端完成，因此設(shè)備性能的優(yōu)化和語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)度尤為重要。在具體的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，存在以下要素需要重點(diǎn)關(guān)注。（1）用戶(hù)構(gòu)建的語(yǔ)法文檔在引擎系統(tǒng)初始化時(shí)，編譯成語(yǔ)法網(wǎng)絡(luò)送往語(yǔ)音識(shí)別器，語(yǔ)音識(shí)別器根據(jù)語(yǔ)音數(shù)據(jù)的特征信息，在識(shí)別網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行路徑匹配，識(shí)別并提取用戶(hù)語(yǔ)音數(shù)據(jù)的真實(shí)信息，因此語(yǔ)法文檔的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)是否合理，直接關(guān)系到識(shí)別準(zhǔn)確率的高低；（2）應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)是作為語(yǔ)音識(shí)別數(shù)據(jù)的源頭，其中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)如果有變化。這些進(jìn)步不僅體現(xiàn)在該領(lǐng)域發(fā)表的學(xué)術(shù)論文激增上。甘肅語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)
共振峰的位置、帶寬和幅度決定元音音色，改變聲道形狀可改變共振峰，改變音色。語(yǔ)音可分為濁音和清音，其中濁音是由聲帶振動(dòng)并激勵(lì)聲道而得到的語(yǔ)音，清音是由氣流高速?zèng)_過(guò)某處收縮的聲道所產(chǎn)生的語(yǔ)音。語(yǔ)音的產(chǎn)生過(guò)程可進(jìn)一步抽象成如圖1-2所示的激勵(lì)模型，包含激勵(lì)源和聲道部分。在激勵(lì)源部分，沖擊序列發(fā)生器以基音周期產(chǎn)生周期性信號(hào)，經(jīng)過(guò)聲帶振動(dòng)，相當(dāng)于經(jīng)過(guò)聲門(mén)波模型，肺部氣流大小相當(dāng)于振幅；隨機(jī)噪聲發(fā)生器產(chǎn)生非周期信號(hào)。聲道模型模擬口腔、鼻腔等聲道qi官，后產(chǎn)生語(yǔ)音信號(hào)。我們要發(fā)濁音時(shí)，聲帶振動(dòng)形成準(zhǔn)周期的沖擊序列。發(fā)清音時(shí)，聲帶松弛，相當(dāng)于發(fā)出一個(gè)隨機(jī)噪聲。圖1-2產(chǎn)生語(yǔ)音的激勵(lì)模型，人耳是聲音的感知qi官，分為外耳、中耳和內(nèi)耳三部分。外耳的作用包括聲源的定位和聲音的放大。外耳包含耳翼和外耳道，耳翼的作用是保護(hù)耳孔，并具有定向作用。外耳道同其他管道一樣也有共振頻率，大約是3400Hz。鼓膜位于外耳道內(nèi)端，聲音的振動(dòng)通過(guò)鼓膜傳到內(nèi)耳。中耳由三塊聽(tīng)小骨組成，作用包括放大聲壓和保護(hù)內(nèi)耳。中耳通過(guò)咽鼓管與鼻腔相通，其作用是調(diào)節(jié)中耳壓力。內(nèi)耳的耳蝸實(shí)現(xiàn)聲振動(dòng)到神經(jīng)沖動(dòng)的轉(zhuǎn)換，并傳遞到大腦。安徽語(yǔ)音識(shí)別源碼智能玩具語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的智能化也讓玩具行業(yè)進(jìn)行了變革，比如智能語(yǔ)音娃娃、智能語(yǔ)音兒童機(jī)器人。
并能產(chǎn)生興趣投身于這個(gè)行業(yè)。語(yǔ)音識(shí)別的技術(shù)歷程現(xiàn)代語(yǔ)音識(shí)別可以追溯到1952年，Davis等人研制了世界上個(gè)能識(shí)別10個(gè)英文數(shù)字發(fā)音的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，從此正式開(kāi)啟了語(yǔ)音識(shí)別的進(jìn)程。語(yǔ)音識(shí)別發(fā)展到已經(jīng)有70多年，但從技術(shù)方向上可以大體分為三個(gè)階段。下圖是從1993年到2017年在Switchboard上語(yǔ)音識(shí)別率的進(jìn)展情況，從圖中也可以看出1993年到2009年，語(yǔ)音識(shí)別一直處于GMM-HMM時(shí)代，語(yǔ)音識(shí)別率提升緩慢，尤其是2000年到2009年語(yǔ)音識(shí)別率基本處于停滯狀態(tài)；2009年隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是DNN的興起，語(yǔ)音識(shí)別框架變?yōu)镈NN-HMM，語(yǔ)音識(shí)別進(jìn)入了DNN時(shí)代，語(yǔ)音識(shí)別精細(xì)率得到了提升；2015年以后，由于“端到端”技術(shù)興起，語(yǔ)音識(shí)別進(jìn)入了百花齊放時(shí)代，語(yǔ)音界都在訓(xùn)練更深、更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)利用端到端技術(shù)進(jìn)一步大幅提升了語(yǔ)音識(shí)別的性能，直到2017年微軟在Swichboard上達(dá)到詞錯(cuò)誤率，從而讓語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確性超越了人類(lèi)，當(dāng)然這是在一定限定條件下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，還不具有普遍代表性。GMM-HMM時(shí)代70年代，語(yǔ)音識(shí)別主要集中在小詞匯量、孤立詞識(shí)別方面，使用的方法也主要是簡(jiǎn)單的模板匹配方法，即首先提取語(yǔ)音信號(hào)的特征構(gòu)建參數(shù)模板，然后將測(cè)試語(yǔ)音與參考模板參數(shù)進(jìn)行一一比較和匹配。
它將執(zhí)行以下操作：進(jìn)行聲音輸入：“嘿Siri，現(xiàn)在幾點(diǎn)了？”通過(guò)聲學(xué)模型運(yùn)行語(yǔ)音數(shù)據(jù)，將其分解為語(yǔ)音部分。·通過(guò)語(yǔ)言模型運(yùn)行該數(shù)據(jù)。輸出文本數(shù)據(jù)：“嘿Siri，現(xiàn)在幾點(diǎn)了？”在這里，值得一提的是，如果自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)是語(yǔ)音用戶(hù)界面的一部分，則ASR模型將不是***在運(yùn)行的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。許多自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)都與自然語(yǔ)言處理(NLP)和文本語(yǔ)音轉(zhuǎn)換(TTS)系統(tǒng)配合使用，以執(zhí)行其給定的角色。也就是說(shuō)，深入研究語(yǔ)音用戶(hù)界面本身就是個(gè)完整的話(huà)題。要了解更多信息，請(qǐng)查看此文章。那么，現(xiàn)在知道了ASR系統(tǒng)如何運(yùn)作，但需要構(gòu)建什么？建立ASR系統(tǒng)：數(shù)據(jù)的重要性ASR系統(tǒng)應(yīng)該具有靈活性。它需要識(shí)別各種各樣的音頻輸入（語(yǔ)音樣本），并根據(jù)該數(shù)據(jù)做出準(zhǔn)確的文本輸出，以便做出相應(yīng)的反應(yīng)。為實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，ASR系統(tǒng)需要的數(shù)據(jù)是標(biāo)記的語(yǔ)音樣本和轉(zhuǎn)錄形式。比這要復(fù)雜一些（例如，數(shù)據(jù)標(biāo)記過(guò)程非常重要且經(jīng)常被忽略），但為了讓大家明白，在此將其簡(jiǎn)化。ASR系統(tǒng)需要大量的音頻數(shù)據(jù)。為什么？因?yàn)檎Z(yǔ)言很復(fù)雜。對(duì)同一件事有很多種講述方式，句子的意思會(huì)隨著單詞的位置和重點(diǎn)而改變。還考慮到世界上有很多不同的語(yǔ)言，在這些語(yǔ)言中。 聲學(xué)模型是語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中為重要的部分之一。
將匹配度高的識(shí)別結(jié)果提供給用戶(hù)。ASR技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)用到各種智能終端，為人們提供了一種嶄新的人機(jī)交互體驗(yàn)，但多數(shù)都是基于在線引擎實(shí)現(xiàn)。本文針對(duì)離線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，結(jié)合特定領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用場(chǎng)景，提出了一套實(shí)用性強(qiáng)，成本較低的語(yǔ)音識(shí)別解決方案，實(shí)現(xiàn)非特定人連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別功能。第二章本文從方案的主要功能模塊入手，對(duì)涉及到的關(guān)鍵要素進(jìn)行詳細(xì)的分析描述，同時(shí)對(duì)實(shí)現(xiàn)過(guò)程中的關(guān)鍵事項(xiàng)進(jìn)行具體分析，并提出應(yīng)對(duì)措施。第三章根據(jù)方案設(shè)計(jì)語(yǔ)音撥號(hào)軟件，并對(duì)語(yǔ)音撥號(hào)軟件的功能進(jìn)行科學(xué)的測(cè)試驗(yàn)證。1低成本的語(yǔ)音識(shí)別解決方案（1）主要功能劃分在特定領(lǐng)域內(nèi)的語(yǔ)音識(shí)別，主要以命令發(fā)布為主，以快捷實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互為目的。比如在電話(huà)通信領(lǐng)域，我們常以“呼叫某某某”、“幫我查找某某某電話(huà)”為語(yǔ)音輸入，這些輸入語(yǔ)音語(yǔ)法結(jié)構(gòu)單一，目的明確，場(chǎng)景性較強(qiáng)，本方案決定采用命令模式實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別功能。方案主要包括四個(gè)功能模塊：語(yǔ)音控制模塊、音頻采集模塊、語(yǔ)音識(shí)別離線引擎和應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)模塊，各模塊的主要功能及要求如圖1所示。圖1低成本語(yǔ)音識(shí)別解決方案功能模塊語(yǔ)音控制模塊作為方案實(shí)現(xiàn)的模塊，主要用于實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別的控制管理功能。怎么構(gòu)建語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)？語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)建總體包括兩個(gè)部分：訓(xùn)練和識(shí)別。河南汽車(chē)語(yǔ)音識(shí)別
語(yǔ)音識(shí)別自半個(gè)世紀(jì)前誕生以來(lái)，一直處于不溫不火的狀態(tài)。甘肅語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)
隨著語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步，也應(yīng)用到越來(lái)越多的產(chǎn)品跟領(lǐng)域中。它們都少不了語(yǔ)音識(shí)別芯片、語(yǔ)音識(shí)別模塊的支持。那么市面上有哪些語(yǔ)音識(shí)別模塊好用呢？哪些領(lǐng)域又運(yùn)用到語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)呢？語(yǔ)音識(shí)別模塊具有語(yǔ)音識(shí)別及播報(bào)功能，需要掛spl-Flash，存儲(chǔ)詞條或者語(yǔ)音播放內(nèi)容。還具備有工業(yè)級(jí)性能，同時(shí)還具有識(shí)別率高、簡(jiǎn)單易用、更新詞條方便等優(yōu)勢(shì)。語(yǔ)音識(shí)別模塊被廣泛應(yīng)用在AI人工智能產(chǎn)品、智能家居遙控、智能玩具等多種領(lǐng)域上。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域有哪些語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域：智能家電遙控如今很多家電都已經(jīng)智能化了，用一個(gè)小小的遙控器就可以把家里所有的電器用語(yǔ)音操控起來(lái)，比如客廳的電視、空調(diào)、窗簾等。以前要一個(gè)個(gè)遙控器換著操控，如今只需要結(jié)合到一個(gè)遙控器就可以讓這些操作輕松實(shí)現(xiàn)。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域：智能玩具語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的智能化也讓玩具行業(yè)進(jìn)行了變革，越來(lái)越多的智能玩具被研發(fā)出來(lái)，比如智能語(yǔ)音娃娃、智能語(yǔ)音兒童機(jī)器人。甘肅語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)