因此在平臺服務上反倒是可以主推一些更為面向未來、有特色的基礎服務，比如兼容性方面新興公司做的會更加徹底，這種兼容性對于一套產品同時覆蓋國內國外市場是相當有利的。類比過去的Android，語音交互的平臺提供商們其實面臨更大的挑戰，發展過程可能會更加的曲折。過去經常被提到的操作系統的概念在智能語音交互背景下事實上正被賦予新的內涵，它日益被分成兩個不同但必須緊密結合的部分。過去的Linux以及各種變種承擔的是功能型操作系統的角色，而以Alexa的新型系統則承擔的則是智能型系統的角色。前者完成完整的硬件和資源的抽象和管理，后者則讓這些硬件以及資源得到具體的應用，兩者相結合才能輸出終用戶可感知的體驗。功能型操作系統和智能型操作系統注定是一種一對多的關系，不同的AIoT硬件產品在傳感器（深度攝像頭、雷達等）、顯示器上（有屏、無屏、小屏、大屏等）具有巨大差異，這會導致功能型系統的持續分化（可以和Linux的分化相對應）。這反過來也就意味著一套智能型系統，必須同時解決與功能型系統的適配以及對不同后端內容以及場景進行支撐的雙重責任。這兩邊在操作上，屬性具有巨大差異。解決前者需要參與到傳統的產品生產制造鏈條中去。近年來，該領域受益于深度學習和大數據技術的進步。云南語音識別翻譯
提升用戶體驗，仍然是要重點解決的問題。口語化。每個說話人的口音、語速和發聲習慣都是不一樣的，尤其是一些地區的口音(如南方口音、山東重口音)，會導致準確率急劇下降。還有電話場景和會議場景的語音識別，其中包含很多口語化表達，如閑聊式的對話，在這種情況下的識別效果也很不理想。因此語音識別系統需要提升自適應能力，以便更好地匹配個性化、口語化表達，排除這些因素對識別結果的影響，達到準確穩定的識別效果。低資源。特定場景、方言識別還存在低資源問題。手機APP采集的是16kHz寬帶語音。有大量的數據可以訓練，因此識別效果很好，但特定場景如銀行/證券柜臺很多采用專門設備采集語音，保存的采樣格式壓縮比很高，跟一般的16kHz或8kHz語音不同，而相關的訓練數據又很缺乏，因此識別效果會變得很差。低資源問題同樣存在于方言識別，中國有七大方言區，包括官話方言(又稱北方方言)、吳語、湘語、贛語、客家話、粵語、閩語(閩南語)，還有晉語、湘語等分支，要搜集各地數據(包括文本語料)相當困難。因此如何從高資源的聲學模型和語言模型遷移到低資源的場景，減少數據搜集的代價，是很值得研究的方向。語種混雜(code-switch)。在日常交流中。云南語音識別翻譯語音識別是門綜合性學科，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。
業界大部分都是按照靜態解碼的方式進行，即將聲學模型和語言模型構造成WFST網絡，該網絡包含了所有可能路徑，解碼就是在該空間進行搜索的過程。由于該理論相對成熟，更多的是工程優化的問題，所以不論是學術還是產業目前關注的較少。語音識別的技術趨勢語音識別主要趨于遠場化和融合化的方向發展，但在遠場可靠性還有很多難點沒有突破，比如多輪交互、多人噪雜等場景還有待突破，還有需求較為迫切的人聲分離等技術。新的技術應該徹底解決這些問題，讓機器聽覺遠超人類的感知能力。這不能只是算法的進步，需要整個產業鏈的共同技術升級，包括更為先進的傳感器和算力更強的芯片。單從遠場語音識別技術來看，仍然存在很多挑戰，包括：（1）回聲消除技術。由于喇叭非線性失真的存在，單純依靠信號處理手段很難將回聲消除干凈，這也阻礙了語音交互系統的推廣，現有的基于深度學習的回聲消除技術都沒有考慮相位信息，直接求取的是各個頻帶上的增益，能否利用深度學習將非線性失真進行擬合，同時結合信號處理手段可能是一個好的方向。（2）噪聲下的語音識別仍有待突破。信號處理擅長處理線性問題，深度學習擅長處理非線性問題，而實際問題一定是線性和非線性的疊加。
技術和產業之間形成了比較好的正向迭代效應，落地場景越多，得到的真實數據越多，挖掘的用戶需求也更準確，這幫助了語音識別技術快速進步，也基本滿足了產業需求，解決了很多實際問題，這也是語音識別相對其他AI技術為明顯的優勢。不過，我們也要看到，語音識別的內涵必須不斷擴展，狹義語音識別必須走向廣義語音識別，致力于讓機器聽懂人類語言，這才能將語音識別研究帶到更高維度。我們相信，多技術、多學科、多傳感的融合化將是未來人工智能發展的主流趨勢。在這種趨勢下，我們還有很多未來的問題需要探討，比如鍵盤、鼠標、觸摸屏和語音交互的關系怎么變化？搜索、電商、社交是否再次重構？硬件是否逆襲變得比軟件更加重要？產業鏈中的傳感、芯片、操作系統、產品和內容廠商之間的關系又該如何變化？語音識別技術還可以應用于自動口語翻譯。
導致我國的語音識別研究在整個20世紀80年代都沒有取得學術成果，也沒有開發出具有優良性能的識別系統。20世紀90年代，我國的語音識別研究持續發展，開始逐漸地緊追國際水平。在"863"計劃、國家科技攻關計劃、國家自然科學基金的支持下，我國在中文語音識別技術方面取得了一系列研究成果。21世紀初期，包括科大訊飛、中科信利、捷通華聲等一批致力于語音應用的公司陸續在我國成立。語音識別企業科大訊飛早在2010年，就推出了業界中文語音輸入法，移動互聯網的語音應用。2010年以后，百度、騰訊、阿里巴巴等國內各大互聯網公司相繼組建語音研發團隊，推出了各自的語音識別服務和產品。在此之后，國內語音識別的研究水平在之前建立的堅實基礎上，取得了突飛猛進的進步。如今，基于云端深度學習算法和大數據的在線語音識別系統的識別率可以達到95%以上?？拼笥嶏w、百度、阿里巴巴都提供了達到商業標準的語音識別服務，如語音輸入法、語音搜索等應用，語音云用戶達到了億級規模。人工智能和物聯網的迅猛發展，使得人機交互方式發生重大變革，語音交互產品也越來越多。國內消費者接受語音產品也有一個過程，開始的認知大部分是從蘋果Siri開始。實時語音識別就是對音頻流進行實時識別。陜西語音識別器
怎么構建語音識別系統？語音識別系統構建總體包括兩個部分：訓練和識別。云南語音識別翻譯
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。云南語音識別翻譯
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