湖南语音识别系统

    亚马逊的Echo音箱刚开始推出的两三年，国内的智能音箱市场还不温不火，不为消费者所接受，因此销量非常有限。但自2017年以来，智能家居逐渐普及，音箱市场开始火热，为抢占语音入口，阿里巴巴、百度、小米、华为等大公司纷纷推出了各自的智能音箱。据Canalys报告，2019年第1季度中国市场智能音箱出货量全球占比51%，超过美国，成为全球*大的智能音箱市场。据奥维云网(AVC)数据显示，2019年上半年中国智能音箱市场销量为1556万台，同比增长233%。随着语音市场的扩大，国内涌现出一批具有强大竞争力的语音公司和研究团队，包括云知声、思必驰、出门问问、声智科技、北科瑞声、天聪智能等。他们推出的语音产品和解决方案主要针对特定场景，如车载导航、智能家居、医院的病历输入、智能客服、会议系统、证券柜台业务等，因为采用深度定制，识别效果和产品体验更佳。在市场上获得了不错的反响。针对智能硬件的离线识别，云知声和思必驰等公司还研发出专门的语音芯片，进一步降低功耗，提高产品的性价比。在国内语音应用突飞猛进的同时，各大公司和研究团队纷纷在国际学术会议和期刊上发表研究成果。2015年，张仕良等人提出了前馈型序列记忆网络。语音识别的基本原理是现有的识别技术按照识别对象可以分为特定人识别和非特定人识别。湖南语音识别系统

    语音识别技术飞速发展，又取得了几个突破性的进展。1970年，来自前苏联的Velichko和Zagoruyko将模式识别的概念引入语音识别中。同年，Itakura提出了线性预测编码(LinearPredictiveCoding，LPC)技术，并将该技术应用于语音识别。1978年，日本人Sakoe和Chiba在前苏联科学家Vintsyuk的工作基础上，成功地使用动态规划算法将两段不同长度的语音在时间轴上进行了对齐，这就是我们现在经常提到的动态时间规整(DynamicTimeWarping，DTW)。该算法把时间规整和距离的计算有机地结合起来，解决了不同时长语音的匹配问题。在一些要求资源占用率低、识别人比较特定的环境下，DTW是一种很经典很常用的模板匹配算法。这些技术的提出完善了语音识别的理论研究，并且使得孤立词语音识别系统达到了一定的实用性。此后，以IBM公司和Bell实验室为的语音研究团队开始将研究重点放到大词汇量连续语音识别系统(LargeVocabularyContinuousSpeechRecognition，LVCSR)，因为这在当时看来是更有挑战性和更有价值的研究方向。20世纪70年代末，Linda的团队提出了矢量量化(VectorQuantization。VQ)的码本生成方法，该项工作对于语音编码技术具有重大意义。安徽语音识别在线实时语音识别就是对音频流进行实时识别。

    并能产生兴趣投身于这个行业。语音识别的技术历程现代语音识别可以追溯到1952年，Davis等人研制了能识别10个英文数字发音的实验系统，从此正式开启了语音识别的进程。语音识别发展已经有70多年，但从技术方向上可以大体分为三个阶段。从1993年到2017年在Switchboard上语音识别率的进展情况，从图中也可以看出1993年到2009年，语音识别一直处于GMM-HMM时代，语音识别率提升缓慢，尤其是2000年到2009年语音识别率基本处于停滞状态；2009年随着深度学习技术，特别是DNN的兴起，语音识别框架变为DNN-HMM，语音识别进入了DNN时代，语音识别准率得到了提升；2015年以后，由于“端到端”技术兴起，语音识别进入了百花齐放时代，语音界都在训练更深、更复杂的网络，同时利用端到端技术进一步大幅提升了语音识别的性能，直到2017年微软在Swichboard上达到词错误率，从而让语音识别的准确性超越了人类，当然这是在一定限定条件下的实验结果，还不具有普遍性。GMM-HMM时代70年代，语音识别主要集中在小词汇量、孤立词识别方面，使用的方法也主要是简单的模板匹配方法，即首先提取语音信号的特征构建参数模板，然后将测试语音与参考模板参数进行一一比较和匹配。

    将相似度高的模式所属的类别作为识别中间候选结果输出。为了提高识别的正确率，在后处理模块中对上述得到的候选识别结果继续处理，包括通过Lattice重打分融合更高元的语言模型、通过置信度度量得到识别结果的可靠程度等。终通过增加约束，得到更可靠的识别结果。语音识别的技术有哪些？语音识别技术=早期基于信号处理和模式识别+机器学习+深度学习+数值分析+高性能计算+自然语言处理语音识别技术的发展可以说是有一定的历史背景，上世纪80年代，语音识别研究的重点已经开始逐渐转向大词汇量、非特定人连续语音识别。到了90年代以后，语音识别并没有什么重大突破，直到大数据与深度神经网络时代的到来，语音识别技术才取得了突飞猛进的进展。语音识别技术的发展语音识别技术起始于20世纪50年代。这一时期，语音识别的研究主要集中在对元音、辅音、数字以及孤立词的识别。20世纪60年代，语音识别研究取得实质性进展。线性预测分析和动态规划的提出较好地解决了语音信号模型的产生和语音信号不等长两个问题，并通过语音信号的线性预测编码，有效地解决了语音信号的特征提取。20世纪70年代，语音识别技术取得突破性进展。基于动态规划的动态时间规整（DynamicTimeWarp⁃ing。实时语音识别适用于长句语音输入、音视频字幕、会议等场景。

    语音识别包括两个阶段:训练和识别。不管是训练还是识别，都必须对输入语音预处理和特征提取。训练阶段所做的具体工作是收集大量的语音语料，经过预处理和特征提取后得到特征矢量参数，通过特征建模达到建立训练语音的参考模型库的目的。而识别阶段所做的主要工作是将输入语音的特征矢量参数和参考模型库中的参考模型进行相似性度量比较，然后把相似性高的输入特征矢量作为识别结果输出。这样，终就达到了语音识别的目的。语音识别的基本原理是现有的识别技术按照识别对象可以分为特定人识别和非特定人识别。特定人识别是指识别对象为专门的人，非特定人识别是指识别对象是针对大多数用户，一般需要采集多个人的语音进行录音和训练，经过学习，达到较高的识别率。基于现有技术开发嵌入式语音交互系统，目前主要有两种方式:一种是直接在嵌入式处理器中调用语音开发包;另一种是嵌入式处理器外扩展语音芯片。第一种方法程序量大，计算复杂，需要占用大量的处理器资源，开发周期长;第二种方法相对简单，只需要关注语音芯片的接口部分与微处理器相连，结构简单，搭建方便，微处理器的计算负担降低，增强了可靠性，缩短了开发周期。本文的语音识别模块是以嵌入式微处理器为说明。它融合了语言学、计算机科学和电气工程领域的知识和研究。安徽语音识别在线

语音识别的许多方面已经被一种叫做长短期记忆 (LSTM)的深度学习方法所取代。湖南语音识别系统

    它相对于GMM-HMM系统并没有什么优势可言，研究人员还是更倾向于基于统计模型的方法。在20世纪80年代还有一个值得一提的事件，美国3eec6ee2-7378-4724-83b5-9b技术署(NIST)在1987年di一次举办了NIST评测，这项评测在后来成为了全球语音评测。20世纪90年代，语音识别进入了一个技术相对成熟的时期，主流的GMM-HMM框架得到了更广的应用，在领域中的地位越发稳固。声学模型的说话人自适应(SpeakerAdaptation)方法和区分性训练(DiscriminativeTraining)准则的提出，进一步提升了语音识别系统的性能。1994年提出的大后验概率估计(MaximumAPosterioriEstimation，MAP)和1995年提出的*大似然线性回归(MaximumLikelihoodLinearRegression，MLLR)，帮助HMM实现了说话人自适应。*大互信息量(MaximumMutualInformation，MMI)和*小分类错误(MinimumClassificationError，MCE)等声学模型的区分性训练准则相继被提出，使用这些区分性准则去更新GMM-HMM的模型参数，可以让模型的性能得到提升。此外，人们开始使用以音素字词单元作为基本单元。一些支持大词汇量的语音识别系统被陆续开发出来，这些系统不但可以做到支持大词汇量非特定人连续语音识别。湖南语音识别系统

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