特别是在Encoder层,将传统的RNN完全用Attention替代,从而在机器翻译任务上取得了更优的结果,引起了极大关注。随后,研究人员把Transformer应用到端到端语音识别系统中,也取得了非常明显的改进效果。另外,生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是近年来无监督学习方面具前景的一种新颖的深度学习模型,"GenerativeAdversarialNets",文中提出了一个通过对抗过程估计生成模型框架的全新方法。通过对抗学习,GAN可用于提升语音识别的噪声鲁棒性。GAN网络在无监督学习方面展现出了较大的研究潜质和较好的应用前景。从一个更高的角度来看待语音识别的研究历程,从HMM到GMM,到DNN,再到CTC和Attention,这个演进过程的主线是如何利用一个网络模型实现对声学模型层面更准的刻画。换言之,就是不断尝试更好的建模方式以取代基于统计的建模方式。在2010年以前,语音识别行业水平普遍还停留在80%的准确率以下。机器学习相关模型算法的应用和计算机性能的增强,带来了语音识别准确率的大幅提升。到2015年,识别准确率就达到了90%以上。谷歌公司在2013年时,识别准确率还只有77%,然而到2017年5月时,基于谷歌深度学习的英语语音识别错误率已经降低到。语音识别与键盘、鼠标或触摸屏等应是融合关系。四川语音识别平台
第三个关键点正是AmazonEcho的出现,纯粹从语音识别和自然语言理解的技术乃至功能的视角看这款产品,相对于Siri等并未有什么本质性改变,变化只是把近场语音交互变成了远场语音交互。Echo正式面世于2015年6月,到2017年销量已经超过千万,同时在Echo上扮演类似Siri角色的Alexa渐成生态,其后台的第三方技能已经突破10000项。借助落地时从近场到远场的突破,亚马逊一举从这个赛道的落后者变为行业者。但自从远场语音技术规模落地以后,语音识别领域的产业竞争已经开始从研发转为应用。研发比的是标准环境下纯粹的算法谁更有优势,而应用比较的是在真实场景下谁的技术更能产生优异的用户体验,而一旦比拼真实场景下的体验,语音识别便失去存在的价值,更多作为产品体验的一个环节而存在。所以到2019年,语音识别似乎进入了一个相对平静期,全球产业界的主要参与者们,包括亚马逊、谷歌、微软、苹果、百度、科大讯飞、阿里、腾讯、云知声、思必驰、声智等公司,在一路狂奔过后纷纷开始反思自己的定位和下一步的打法。语音赛道里的标志产品——智能音箱,以一种***的姿态出现在大众面前。2016年以前。内蒙古语音识别器其识别精度和速度都达不到实际应用的要求。
纯粹从语音识别和自然语言理解的技术乃至功能的视角看这款产品,相对于等并未有什么本质性改变,变化只是把近场语音交互变成了远场语音交互。正式面世于销量已经超过千万,同时在扮演类似角色的渐成生态,其后台的第三方技能已经突破10000项。借助落地时从近场到远场的突破,亚马逊一举从这个赛道的落后者变为行业。但自从远场语音技术规模落地以后,语音识别领域的产业竞争已经开始从研发转为应用。研发比的是标准环境下纯粹的算法谁更有优势,而应用比较的是在真实场景下谁的技术更能产生优异的用户体验,而一旦比拼真实场景下的体验,语音识别便失去存在的价值,更多作为产品体验的一个环节而存在。语音识别似乎进入了一个相对平静期,在一路狂奔过后纷纷开始反思自己的定位和下一步的打法。语音赛道里的标志产品——智能音箱,以一种***的姿态出现在大众面前。智能音箱玩家们对这款产品的认识还都停留在:亚马逊出了一款产品,功能类似。
随着语音识别技术的不断发展和进步,也应用到越来越多的产品跟领域中。它们都少不了语音识别芯片、语音识别模块的支持。那么市面上有哪些语音识别模块好用呢?哪些领域又运用到语音识别技术呢?语音识别模块具有语音识别及播报功能,需要挂spl-Flash,存储词条或者语音播放内容。还具备有工业级性能,同时还具有识别率高、简单易用、更新词条方便等优势。语音识别模块被广泛应用在AI人工智能产品、智能家居遥控、智能玩具等多种领域上。语音识别技术应用领域有哪些语音识别技术的应用领域:智能家电遥控如今很多家电都已经智能化了,用一个小小的遥控器就可以把家里所有的电器用语音操控起来,比如客厅的电视、空调、窗帘等。以前要一个个遥控器换着操控,如今只需要结合到一个遥控器就可以让这些操作轻松实现。语音识别技术的应用领域:智能玩具语音识别技术的智能化也让玩具行业进行了变革,越来越多的智能玩具被研发出来,比如智能语音娃娃、智能语音儿童机器人。对于强噪声、超远场、强干扰、多语种、大词汇等场景下的语音识别还需要很大的提升。
那就每家都要建立自己云服务稳定,确保响应速度,适配自己所选择的硬件平台,逐项整合具体的内容(比如音乐、有声读物)。这从产品方或者解决方案商的视角来看是不可接受的。这时候就会催生相应的平台服务商,它要同时解决技术、内容接入和工程细节等问题,终达成试错成本低、体验却足够好的目标。平台服务并不需要闭门造车,平台服务的前提是要有能屏蔽产品差异的操作系统,这是AI+IOT的特征,也是有所参照的,亚马逊过去近10年里是同步着手做两件事:一个是持续推出面向终端用户的产品,比如Echo,EchoShow等;一个是把所有产品所内置的系统Alexa进行平台化,面向设备端和技能端同步开放SDK和调试发布平台。虽然GoogleAssistant号称单点技术更为,但从各方面的结果来看Alexa是当之无愧的为的系统平台,可惜的是Alexa并不支持中文以及相应的后台服务。国内则缺乏亚马逊这种统治力的系统平台提供商,当前的平台提供商分为两个阵营:一类是以百度、阿里、讯飞、小米、腾讯为的传统互联网或者上市公司;一类是以声智等为的新兴人工智能公司。新兴的人工智能公司相比传统公司产品和服务上的历史包袱更轻,因此在平台服务上反倒是可以主推一些更为面向未来、有特色的基础服务。
不使用训练的系统被称为“说话者无关”系统。山东语音识别机
语音识别另外两个技术部分:语言模型和解码器,目前来看并没有太大的技术变化。四川语音识别平台
此外,自带设备(BYOD)等实施趋势的普及也导致了该行业在过去几年中的大幅增长。通过降低总体费用并提高员工效率的中小型企业正在越来越多地采用语音识别,音效算法,降噪算法,机器人,智能玩具,软件服务,教育培训,芯片开发,电脑,笔记本,手机,耳机,智能穿戴,进出口服务,云计算,计算机服务,软件开发,底层技术开发,软件服务进出口,品牌代理服务。升级方案,从而促进该行业的进一步发展。从细分产品及服务来看,全球语音识别,音效算法,降噪算法,机器人,智能玩具,软件服务,教育培训,芯片开发,电脑,笔记本,手机,耳机,智能穿戴,进出口服务,云计算,计算机服务,软件开发,底层技术开发,软件服务进出口,品牌代理服务。行业竞争层次明显,在不同产品、服务领域有不同的竞争对手。前瞻对全球统一通信产品和服务的销售(尤其是中端企业领域),云产品和服务领域,视频产品和服务方面,以及呼叫中心产品和服务方面的竞争对手进行了整理和归纳。智能手机的日益普及以及电信运营商对语音识别,音效算法,降噪算法,机器人,智能玩具,软件服务,教育培训,芯片开发,电脑,笔记本,手机,耳机,智能穿戴,进出口服务,云计算,计算机服务,软件开发,底层技术开发,软件服务进出口,品牌代理服务。基础设施现代化的大规模加入预计将有助于在预测时间线内UCC市场的持续增长。中美贸易摩擦可能导致智能家居,语音识别算法,机器人交互系统,降噪格局生变。而随着美韩市场5G率先加入,爱立信、诺基亚等有望先受益。但由于全球运营商经营面临压力,个别地区禁购中国设备事宜仍有转机。同时,自主可控更加紧迫,给北斗导航、天通通信、网络安全带来机会。四川语音识别平台
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