自2015年以來，谷歌、亞馬遜、百度等公司陸續(xù)開始了對CTC模型的研發(fā)和使用，并且都獲得了不錯(cuò)的性能提升。2014年，基于Attention(注意力機(jī)制)的端到端技術(shù)在機(jī)器翻譯領(lǐng)域中得到了廣的應(yīng)用并取得了較好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，之后很快被大規(guī)模商用。于是，JanChorowski在2015年將Attention的應(yīng)用擴(kuò)展到了語音識別領(lǐng)域，結(jié)果大放異彩。在近的兩年里，有一種稱為Seq2Seq(SequencetoSequence)的基于Attention的語音識別模型在學(xué)術(shù)界引起了極大的關(guān)注，相關(guān)的研究取得了較大的進(jìn)展。在加拿大召開的國際智能語音領(lǐng)域的會議ICASSP2018上，谷歌公司發(fā)表的研究成果顯示，在英語語音識別任務(wù)上，基于Attention的Seq2Seq模型表現(xiàn)強(qiáng)勁，它的識別結(jié)果已經(jīng)超越了其他語音識別模型。但Attention模型的對齊關(guān)系沒有先后順序的限制，完全靠數(shù)據(jù)驅(qū)動得到，對齊的盲目性會導(dǎo)致訓(xùn)練和解碼時(shí)間過長。而CTC的前向后向算法可以引導(dǎo)輸出序列與輸入序列按時(shí)間順序?qū)R。因此CTC和Attention模型各有優(yōu)勢，可把兩者結(jié)合起來。構(gòu)建HybridCTC/Attention模型，并采用多任務(wù)學(xué)習(xí)，以取得更好的效果。2017年，Google和多倫多大學(xué)提出一種稱為Transformer的全新架構(gòu)，這種架構(gòu)在Decoder和Encoder中均采用Attention機(jī)制。實(shí)時(shí)語音識別基于DeepPeak2的端到端建模，將音頻流實(shí)時(shí)識別為文字，并返回每句話的開始和結(jié)束時(shí)間。深圳信息化語音識別設(shè)計(jì)
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？”通過聲學(xué)模型運(yùn)行語音數(shù)據(jù)，將其分解為語音部分。·通過語言模型運(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，如果自動語音識別系統(tǒng)是語音用戶界面的一部分，則ASR模型將不是***在運(yùn)行的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。許多自動語音識別系統(tǒng)都與自然語言處理(NLP)和文本語音轉(zhuǎn)換(TTS)系統(tǒng)配合使用，以執(zhí)行其給定的角色。也就是說，深入研究語音用戶界面本身就是個(gè)完整的話題。要了解更多信息，請查看此文章。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。它需要識別各種各樣的音頻輸入（語音樣本），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，在此將其簡化。ASR系統(tǒng)需要大量的音頻數(shù)據(jù)。為什么？因?yàn)檎Z言很復(fù)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(diǎn)而改變。還考慮到世界上有很多不同的語言，在這些語言中。 黑龍江語音識別源碼語音識別的基礎(chǔ)理論包括語音的產(chǎn)生和感知過程、語音信號基礎(chǔ)知識、語音特征提取等。
我們來看一個(gè)簡單的例子，假設(shè)詞典包含：jin1tian1語音識別過程則"jin天"的詞HMM由"j"、"in1"、"t"和"ian1"四個(gè)音素HMM串接而成，形成一個(gè)完整的模型以進(jìn)行解碼識別。這個(gè)解碼過程可以找出每個(gè)音素的邊界信息，即每個(gè)音素(包括狀態(tài))對應(yīng)哪些觀察值(特征向量)，均可以匹配出來。音素狀態(tài)與觀察值之間的匹配關(guān)系用概率值衡量，可以用高斯分布或DNN來描述。從句子到狀態(tài)序列的分解過程語音識別任務(wù)有簡單的孤立詞識別，也有復(fù)雜的連續(xù)語音識別，工業(yè)應(yīng)用普遍要求大詞匯量連續(xù)語音識別(LVCSR)。主流的語音識別系統(tǒng)框架。對輸入的語音提取聲學(xué)特征后，得到一序列的觀察值向量，再將它們送到解碼器識別，后得到識別結(jié)果。解碼器一般是基于聲學(xué)模型、語言模型和發(fā)音詞典等知識源來識別的，這些知識源可以在識別過程中動態(tài)加載，也可以預(yù)先編譯成統(tǒng)一的靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)，在識別前一次性加載。發(fā)音詞典要事先設(shè)計(jì)好，而聲學(xué)模型需要由大批量的語音數(shù)據(jù)(涉及各地口音、不同年齡、性別、語速等方面)訓(xùn)練而成，語言模型則由各種文本語料訓(xùn)練而成。為保證識別效果，每個(gè)部分都需要精細(xì)的調(diào)優(yōu)，因此對系統(tǒng)研發(fā)人員的專業(yè)背景有較高的要求。
LSTM)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN，能夠通過遺忘門和輸出門忘記部分信息來解決梯度消失的問題。由LSTM也衍生出了許多變體，較為常用的是門控循環(huán)單元(GatedRecurrentUnit，GRU)，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)很大的情況下GRU相比LSTM參數(shù)更少，因此更容易收斂，從而能節(jié)省很多時(shí)間。LSTM及其變體使得識別效果再次得到提升，尤其是在近場的語音識別任務(wù)上達(dá)到了可以滿足人們?nèi)粘Ｉ畹臉?biāo)準(zhǔn)。另外，時(shí)延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(TimeDelayNeuralNetwork，TDNN)也獲得了不錯(cuò)的識別效果，它可以適應(yīng)語音的動態(tài)時(shí)域變化，能夠?qū)W習(xí)到特征之間的時(shí)序依賴。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在近十幾年中，一直保持著飛速發(fā)展的狀態(tài)，它也推動語音識別技術(shù)不斷取得突破。尤其是近幾年，基于端到端的語音識別方案逐漸成了行業(yè)中的關(guān)注重點(diǎn)，CTC(ConnectionistTemporalClassification)算法就是其中一個(gè)較為經(jīng)典的算法。在LSTM-CTC的框架中，后一層往往會連接一個(gè)CTC模型，用它來替換HMM。CTC的作用是將Softmax層的輸出向量直接輸出成序列標(biāo)簽，這樣就實(shí)現(xiàn)了輸入語音和輸出結(jié)果的直接映射，也實(shí)現(xiàn)了對整個(gè)語音的序列建模。2012年，Graves等人又提出了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變換器RNNTransducer，它是CTC的一個(gè)擴(kuò)展，能夠整合聲學(xué)模型與語言模型，同時(shí)進(jìn)行優(yōu)化。市面上有哪些語音識別模塊好用呢？
訓(xùn)練通常來講都是離線完成的，將海量的未知語音通過話筒變成信號之后加在識別系統(tǒng)的輸入端，經(jīng)過處理后再根據(jù)語音特點(diǎn)建立模型，對輸入的信號進(jìn)行分析，并提取信號中的特征，在此基礎(chǔ)上建立語音識別所需的模板。識別則通常是在線完成的，對用戶實(shí)時(shí)語音進(jìn)行自動識別。這個(gè)過程又基本可以分為“前端”和“后端”兩個(gè)模塊。前端主要的作用就是進(jìn)行端點(diǎn)檢測、降噪、特征提取等。后端的主要作用是利用訓(xùn)練好的“聲音模型”和“語音模型”對用戶的語音特征向量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)模式識別，得到其中包含的文字信息。語音識別技術(shù)的應(yīng)用語音識別技術(shù)有著應(yīng)用領(lǐng)域和市場前景。在語音輸入控制系統(tǒng)中，它使得人們可以甩掉鍵盤，通過識別語音中的要求、請求、命令或詢問來作出正確的響應(yīng)，這樣既可以克服人工鍵盤輸入速度慢，極易出差錯(cuò)的缺點(diǎn)，又有利于縮短系統(tǒng)的反應(yīng)時(shí)間，使人機(jī)交流變得簡便易行，比如用于聲控語音撥號系統(tǒng)、聲控智能玩具、智能家電等領(lǐng)域。在智能對話查詢系統(tǒng)中，人們通過語音命令，可以方便地從遠(yuǎn)端的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中查詢與提取有關(guān)信息，享受自然、友好的數(shù)據(jù)庫檢索服務(wù)，例如信息網(wǎng)絡(luò)查詢、醫(yī)療服務(wù)、銀行服務(wù)等。語音識別技術(shù)還可以應(yīng)用于自動口語翻譯。語音識別的精度和速度取決于實(shí)際應(yīng)用環(huán)境。遼寧語音識別機(jī)
當(dāng)前技術(shù)還存在很多不足，如對于強(qiáng)噪聲、超遠(yuǎn)場、強(qiáng)干擾、多語種、大詞匯等場景下的語音識別還需很大提升。深圳信息化語音識別設(shè)計(jì)
通信產(chǎn)品是當(dāng)今基礎(chǔ)的民生服務(wù)行業(yè)之一，并且隨著工信部2015年信息通信業(yè)“十三五”規(guī)劃的出臺，市場對于通信產(chǎn)品熱度有增無減。為了追求更好的視覺效果和用戶體驗(yàn)，智能家居，語音識別算法，機(jī)器人交互系統(tǒng)，降噪已經(jīng)成為當(dāng)下各大廠商競爭的焦點(diǎn)，也奠定了近幾年手機(jī)設(shè)計(jì)語言的基調(diào)。智能家居，語音識別算法，機(jī)器人交互系統(tǒng)，降噪的引入，將在結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、攝像頭、聽筒、天線設(shè)計(jì)、軟件UI、工藝設(shè)計(jì)、光距離傳感器等方面帶來手機(jī)設(shè)計(jì)的新變革。服務(wù)型商家為應(yīng)對市場競爭并提升未來的競爭力，對網(wǎng)絡(luò)維護(hù)加入將不斷增加，以支撐持續(xù)穩(wěn)定增長的業(yè)務(wù)需求。通信業(yè)市場需求和加入規(guī)模的增長，將為通信技術(shù)服務(wù)行業(yè)開拓廣闊的市場空間。通訊業(yè)是一個(gè)以技術(shù)為導(dǎo)向的行業(yè)，銷售的開發(fā)及應(yīng)用對行業(yè)的發(fā)展起著巨大的推動作用。隨著3G技術(shù)的逐漸成熟、4G技術(shù)的試點(diǎn)推廣與商用化和5逐步試點(diǎn)，通信運(yùn)營商進(jìn)行了相應(yīng)的大規(guī)?；A(chǔ)設(shè)施完善。深圳信息化語音識別設(shè)計(jì)
深圳魚亮科技有限公司位于龍華街道清華社區(qū)建設(shè)東路青年創(chuàng)業(yè)園B棟3層12號。公司業(yè)務(wù)分為智能家居，語音識別算法，機(jī)器人交互系統(tǒng)，降噪等，目前不斷進(jìn)行創(chuàng)新和服務(wù)改進(jìn)，為客戶提供良好的產(chǎn)品和服務(wù)。公司秉持誠信為本的經(jīng)營理念，在通信產(chǎn)品深耕多年，以技術(shù)為先導(dǎo)，以自主產(chǎn)品為重點(diǎn)，發(fā)揮人才優(yōu)勢，打造通信產(chǎn)品良好品牌。在社會各界的鼎力支持下，持續(xù)創(chuàng)新，不斷鑄造***服務(wù)體驗(yàn)，為客戶成功提供堅(jiān)實(shí)有力的支持。