語音識別是一門綜合性學科，涉及的領域非常廣，包括聲學、語音學、語言學、信號處理、概率統計、信息論、模式識別和深度學習等。語音識別的基礎理論包括語音的產生和感知過程、語音信號基礎知識、語音特征提取等，關鍵技術包括高斯混合模型(GaussianMixtureModel，GMM)、隱馬爾可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)、深度神經網絡(DeepNeuralNetwork，DNN)，以及基于這些模型形成的GMM-HMM、DNN-HMM和端到端(End-to-End，E2E)系統。語言模型和解碼器也非常關鍵，直接影響語音識別實際應用的效果。為了讓讀者更好地理解語音信號的特性，接下來我們首先介紹語音的產生和感知機制。語音的產生和感知人的發音qi官包括：肺、氣管、聲帶、喉、咽、鼻腔、口腔和唇。肺部產生的氣流沖擊聲帶，產生振動。聲帶每開啟和閉合一次的時間是一個基音周期(Pitchperiod)T，其倒數為基音頻率(F0=1/T，基頻)，范圍在70Hz~450Hz?；l越高，聲音越尖細，如小孩的聲音比大人尖，就是因為其基頻更高。基頻隨時間的變化，也反映聲調的變化。人的發音qi官聲道主要由口腔和鼻腔組成，它是對發音起重要作用的qi官，氣流在聲道會產生共振。前面五個共振峰頻率(F1、F2、F3、F4和F5)。反映了聲道的主要特征。聲學模型是語音識別系統中為重要的部分之一。廣西語音識別翻譯
它將執行以下操作：進行聲音輸入：“嘿Siri，現在幾點了？”通過聲學模型運行語音數據，將其分解為語音部分?！ねㄟ^語言模型運行該數據。輸出文本數據：“嘿Siri，現在幾點了？”在這里，值得一提的是，如果自動語音識別系統是語音用戶界面的一部分，則ASR模型將不是***在運行的機器學習模型。許多自動語音識別系統都與自然語言處理(NLP)和文本語音轉換(TTS)系統配合使用，以執行其給定的角色。也就是說，深入研究語音用戶界面本身就是個完整的話題。要了解更多信息，請查看此文章。那么，現在知道了ASR系統如何運作，但需要構建什么？建立ASR系統：數據的重要性ASR系統應該具有靈活性。它需要識別各種各樣的音頻輸入（語音樣本），并根據該數據做出準確的文本輸出，以便做出相應的反應。為實現這一點，ASR系統需要的數據是標記的語音樣本和轉錄形式。比這要復雜一些（例如，數據標記過程非常重要且經常被忽略），但為了讓大家明白，在此將其簡化。ASR系統需要大量的音頻數據。為什么？因為語言很復雜。對同一件事有很多種講述方式，句子的意思會隨著單詞的位置和重點而改變。還考慮到世界上有很多不同的語言，在這些語言中。 陜西語音識別模塊專業的AI語音技術服務商，行業：機器人，會議設備，大屏交互，降噪。
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是業界語音識別框架的基石。Kaldi的作者DanielPovey一直推崇的是Chain模型。該模型是一種類似于CTC的技術，建模單元相比于傳統的狀態要更粗顆粒一些，只有兩個狀態，一個狀態是CDPhone，另一個是CDPhone的空白，訓練方法采用的是Lattice-FreeMMI訓練。該模型結構可以采用低幀率的方式進行解碼，解碼幀率為傳統神經網絡聲學模型的三分之一，而準確率相比于傳統模型有提升。遠場語音識別技術主要解決真實場景下舒適距離內人機任務對話和服務的問題，是2015年以后開始興起的技術。由于遠場語音識別解決了復雜環境下的識別問題，在智能家居、智能汽車、智能會議、智能安防等實際場景中獲得了應用。目前國內遠場語音識別的技術框架以前端信號處理和后端語音識別為主，前端利用麥克風陣列做去混響、波束形成等信號處理，以讓語音更清晰，然后送入后端的語音識別引擎進行識別。語音識別另外兩個技術部分：語言模型和解碼器，目前來看并沒有太大的技術變化。語言模型主流還是基于傳統的N-Gram方法，雖然目前也有神經網絡的語言模型的研究，但在實用中主要還是更多用于后處理糾錯。解碼器的指標是速度。
MarkGales和SteveYoung在2007年對HMM在語音識別中的應用做了詳細闡述。隨著統計模型的成功應用，HMM開始了對語音識別數十年的統治，直到現今仍被看作是領域內的主流技術。在DARPA的語音研究計劃的資助下，又誕生了一批的語音識別系統，其中包括李開復()在卡耐基梅隆大學攻讀博士學位時開發的SPHINX系統。該系統也是基于統計模型的非特定說話人連續語音識別系統，其采用了如下技術：①用HMM對語音狀態的轉移概率建模；②用高斯混合模型(GaussianMixtureModel，GMM)對語音狀態的觀察值概率建模。這種把上述二者相結合的方法，稱為高斯混合模型-隱馬爾可夫模型(GaussianMixtureModel-HiddenMarkovModel，GMM-HMM)[9]。在深度學習熱潮出現之前，GMM-HMM一直是語音識別主流的技術。值得注意的是，在20世紀80年代末，隨著分布式知識表達和反向傳播算法(Backpropagation，BP)的提出，解決了非線性學習問題，于是關于神經網絡的研究興起，人工神經網絡(ArtificialNeuralNetwork，ANN)被應用到語音領域并且掀起了一定的熱潮。這是具有里程碑意義的事件。它為若干年后深度學習在語音識別中的崛起奠定了一定的基礎。但是由于人工神經網絡其自身的缺陷還未得到完全解決。伴隨著語音識別系統走向實用化，語音識別在細化模型的設計、參數提取和優化、系統的自適應方面取得進展。
語音識別技術飛速發展，又取得了幾個突破性的進展。1970年，來自前蘇聯的Velichko和Zagoruyko將模式識別的概念引入語音識別中。同年，Itakura提出了線性預測編碼(LinearPredictiveCoding，LPC)技術，并將該技術應用于語音識別。1978年，日本人Sakoe和Chiba在前蘇聯科學家Vintsyuk的工作基礎上，成功地使用動態規劃算法將兩段不同長度的語音在時間軸上進行了對齊，這就是我們現在經常提到的動態時間規整(DynamicTimeWarping，DTW)。該算法把時間規整和距離的計算有機地結合起來，解決了不同時長語音的匹配問題。在一些要求資源占用率低、識別人比較特定的環境下，DTW是一種很經典很常用的模板匹配算法。這些技術的提出完善了語音識別的理論研究，并且使得孤立詞語音識別系統達到了一定的實用性。此后，以IBM公司和Bell實驗室為的語音研究團隊開始將研究重點放到大詞匯量連續語音識別系統(LargeVocabularyContinuousSpeechRecognition，LVCSR)，因為這在當時看來是更有挑戰性和更有價值的研究方向。20世紀70年代末，Linda的團隊提出了矢量量化(VectorQuantization。VQ)的碼本生成方法，該項工作對于語音編碼技術具有重大意義。語音識別在移動端和音箱的應用上為火熱，語音聊天機器人、語音助手等軟件層出不窮。深圳未來語音識別供應
語音識別另外兩個技術部分：語言模型和解碼器，目前來看并沒有太大的技術變化。廣西語音識別翻譯
我們可以用語音跟它們做些簡單交流，完成一些簡單的任務等等。語音識別技術的應用領域：汽車語音控制當我們駕駛汽車在行駛過程中，必須時刻握好方向盤，但是難免有時候遇到急事需要撥打電話這些，這時候運用汽車上的語音撥號功能的免提電話通信方式便可簡單實現。此外，對汽車的衛星導航定位系統（GPS）的操作，汽車空調、照明以及音響等設備的操作，同樣也可以用語音的方式進行操作。語音識別技術的應用領域：工業控制及醫療領域在工業及醫療領域上，運用智能語音交互，能夠讓我們解放雙手，只需要對機器發出命令，就可以讓其操作完成需要的任務。提升了工作的效率。語音識別技術在個人助理、智能家居等很多領域都有運用到，隨著語音識別技術在未來的不斷發展，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。廣西語音識別翻譯
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