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    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。远场语音识别已经随着智能音箱的兴起成为全球消费电子领域应用为成功的技术之一。江西语音识别云

    该芯片集成了语音识别处理器和一些外部电路，包括A／D、D／A转换器、麦克风接口、声音输出接口等，而且可以播放MP3。不需要外接任何的辅助芯片如FLASH，RAM等，直接集成到产品中即可以实现语音识别、声控、人机对话功能。MCU通信采用SPI总线方式，时钟不能超过1．5MHz。麦克风工作电路，音频输出只需将扬声器连接到SPOP和SPON即可。使用SPI总线方式时，LD3320的MD要设为高电平，SPIS设为低电平。SPI总线的引脚有SDI，SDO，SDCK以及SCS。INTB为中断端口，当有识别结果或MP3数据不足时，会触发中断，通知MCU处理。RSTB引脚是LD3320复位端，低电平有效。LED1，LED2作为上电指示灯。3软件系统设计软件设计主要有两部分，分别为移植LD3320官方代码和编写语音识别应用程序。3．1移植LD3320源代码LD3320源代码是基于51单片机实现的，SPI部分采用的是软件模拟方式，但在播放MP3数据时会有停顿现象，原因是51单片机主频较低，导致SPI速率很慢，不能及时更新MP3数据。移植到ATMEGA128需要修改底层寄存器读写函数、中断函数等。底层驱动在Reg_RW．c文件中，首先在Reg_RW．h使用HARD_PARA_PORT宏定义，以支持硬件SPI。江苏语音识别系统语音识别，通常称为自动语音识别。

    数据化的“文字”更容易触发个人对信息的重视程度，有效避免信息的遗漏。会议纪要更准确。系统能够提供对与会人员发言内容的高保真记录，且可以通过文字定位并回听语音，达到声文对应，辅助记录人员更好的理解会议思想、提升纪要结论或纪要决议的准确度。数据安全性强。系统应用后能够降低对记录人员的要求，一名普通的人员在会后简单编辑即可出稿，不需要外聘速录人员，内部参与的员工也可控制到少，故只需做好设备的安全管控，就能有效保障会议信息安全。实现价值提高工作效率。系统的实时语音转写、历史语音转写等功能，能够辅助秘书及文员快速完成会议记录的整理、编制、校对、归档等工作，减少会议纪要的误差率，提升工作人员的工作质量和工作效率。会议安全性增强。系统采用本地化部署加语音转写引擎加密，确保会议数据安全，改变了传统会议模式的会议内容保密隐患问题。节约企业成本。系统的功能是实现语音实时转写、会议信息管理。可根据转写内容快速检索录音内容，提取会议纪要，实现便捷的会议录音管理，此技术可节约会议人力成本约50%。开启会议工作智能化。系统实现了会议管理与人工智能的接轨，为后续推动办公业务与人工智能、大数据的融合奠定了基础。

    直接调用即可开启语音识别功能。RunASR函数代码如下：用户说完话后，LD3320通过打分的方式，将关键词列表中特征**相似的一个作为输出。然后LD3320会产生一个中断信号，此时MCU跳入中断函数读取C5寄存器的值，该值即为识别结果，得到结果后，用户可以根据数值来实现一些功能，比如读取到1，说明是“播放音乐”，那么可以调用前面的PlaySound函数来播放音乐。语音识别控制的关键点在于语音识别的准确率。表1给出了测试结果，当然也可以在识别列表中加入更多的关键词来做测试。通过测试结果可以看出，LD3320的识别率在95％上，能够满足用户需求。4结语本文讨论了基于AVR单片机的语音识别系统设计的可行性，并给出了设计方案。通过多次测试结果表明，本系统具有电路运行稳定，语音识别率高，成本低等优点。同时借助于LD3320的MP3播放功能，该系统具有一定的交互性和娱乐性。移植性方面，系统通过简单的修改，可以很方便地将LD3320驱动程序移植到各种嵌入式系统中。随着人们对人工智能功能的需求，语音识别技术将越来越受到人们的关注，相信不久的将来，语音识别将会拥有更广阔的应用。也被称为自动语音识别技术（ASR)，计算机语音识别或语音到文本（STT)技术。

    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。设计有效的算法来重新划分表示为加权有限状态换能器的格子，其中编辑距离为验证某些假设的有限状态换能器。辽宁语音识别云

舌头部位不同可以发出多种音调，组合变化多端的辅音，可产生大量的、相似的发音，这对语音识别提出了挑战。江西语音识别云

    MarkGales和SteveYoung在2007年对HMM在语音识别中的应用做了详细阐述。随着统计模型的成功应用，HMM开始了对语音识别数十年的统治，直到现今仍被看作是领域内的主流技术。在DARPA的语音研究计划的资助下，又诞生了一批的语音识别系统，其中包括李开复()在卡耐基梅隆大学攻读博士学位时开发的SPHINX系统。该系统也是基于统计模型的非特定说话人连续语音识别系统，其采用了如下技术：①用HMM对语音状态的转移概率建模；②用高斯混合模型(GaussianMixtureModel，GMM)对语音状态的观察值概率建模。这种把上述二者相结合的方法，称为高斯混合模型-隐马尔可夫模型(GaussianMixtureModel-HiddenMarkovModel，GMM-HMM)[9]。在深度学习热潮出现之前，GMM-HMM一直是语音识别主流的技术。值得注意的是，在20世纪80年代末，随着分布式知识表达和反向传播算法(Backpropagation，BP)的提出，解决了非线性学习问题，于是关于神经网络的研究兴起，人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork，ANN)被应用到语音领域并且掀起了一定的热潮。这是具有里程碑意义的事件。它为若干年后深度学习在语音识别中的崛起奠定了一定的基础。但是由于人工神经网络其自身的缺陷还未得到完全解决。江西语音识别云

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