主流的语音识别系统框架03语音识别发展历史罗马城不是***建成的,语音识别近些年的爆发也并非一朝一夕可以做到的,而是经过了一段漫长的发展历程。从初的语音识别雏形,到高达90%以上准确率的现在,经过了大约100年的时间。在电子计算机被发明之前的20世纪20年dai,sheng产的一种叫作"RadioRex"的玩具狗被认为是世界上早的语音识别器。每当有人喊出"Rex"这个词时,这只狗就从底座上弹出来,以此回应人类的"呼唤"。但是实际上,它使用的技术并不是真正意义上的语音识别技术,而是使用了一个特殊的弹簧,每当该弹簧接收到频率为500Hz的声音时,它就会被自动释放,而500Hz恰好就是人们喊出"Rex"时的***个共振峰的频率。"RadioRex"玩具狗被视为语音识别的雏形。真正意义上的语音识别研究起源于20世纪50年代。先是美国的AT&TBell实验室的Davis等人成功开发出了世界上di一个孤立词语音识别系统——Audry系统,该系统能够识别10个英文数字的发音,正确率高达98%。1956年,美国普林斯顿大学的实验室使用模拟滤波器组提取出元音的频谱后,通过模板匹配。建立了针对特定说话人的包括10个单音节词的语音识别系统。1959年。伴随着语音识别系统走向实用化,语音识别在细化模型的设计、参数提取和优化、系统的自适应方面取得进展。湖北语音识别模块
我们可以用语音跟它们做些简单交流,完成一些简单的任务等等。语音识别技术的应用领域:汽车语音控制当我们驾驶汽车在行驶过程中,必须时刻握好方向盘,但是难免有时候遇到急事需要拨打电话这些,这时候运用汽车上的语音拨号功能的免提电话通信方式便可简单实现。此外,对汽车的卫星导航定位系统(GPS)的操作,汽车空调、照明以及音响等设备的操作,同样也可以用语音的方式进行操作。语音识别技术的应用领域:工业控制及医疗领域在工业及医疗领域上,运用智能语音交互,能够让我们解放双手,只需要对机器发出命令,就可以让其操作完成需要的任务。提升了工作的效率。语音识别技术在个人助理、智能家居等很多领域都有运用到,随着语音识别技术在未来的不断发展,语音识别芯片的不敢提高,给我们的生活带来了更大的便利和智能化。海南语音识别公司在语音识别的漫长历史中,人工神经网络的浅层和深层(例如递归网络)。
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。
什么是语音识别?语音识别(AutomaticSpeechRecognition,ASR):通俗地讲语音识别就是将人类的声音信号转化为文字或者指令的过程。语音识别以语音为研究对象,它是语音信号处理的一个重要研究方向,是模式识别的一个分支。语音识别的研究涉及微机技术、人工智能、数字信号处理、模式识别、声学、语言学和认知科学等许多学科领域,是一个多学科综合性研究领域。语音识别基本原理语音识别系统基本原理:其中:预处理模块滤除原始语音信号中的次要信息及背景噪音等,包括抗混叠滤波、预加重、模/数转换、自动增益控制等处理过程,将语音信号数字化;特征提取模块对语音的声学参数进行分析后提取出语音特征参数,形成特征矢量序列。特征提取和选择是构建系统的关键,对识别效果极为重要。由于语音信号本质上属于非平稳信号,目前对语音信号的分析是建立在短时平稳性假设之上的。在对语音信号作短时平稳假设后,通过对语音信号进行加窗,实现短时语音片段上的特征提取。这些短时片段被称为帧,以帧为单位的特征序列构成语音识别系统的输入。由于梅尔倒谱系数及感知线性预测系数能够从人耳听觉特性的角度准确刻画语音信号,已经成为目前主流的语音特征。为补偿帧间假设。语音必定将成为未来主要的人机互动接口之一。
取距离近的样本所对应的词标注为该语音信号的发音。该方法对解决孤立词识别是有效的,但对于大词汇量、非特定人连续语音识别就无能为力。因此,进入80年代后,研究思路发生了重大变化,从传统的基于模板匹配的技术思路开始转向基于统计模型(HMM)的技术思路。HMM的理论基础在1970年前后就已经由Baum等人建立起来,随后由CMU的Baker和IBM的Jelinek等人将其应用到语音识别当中。HMM模型假定一个音素含有3到5个状态,同一状态的发音相对稳定,不同状态间是可以按照一定概率进行跳转;某一状态的特征分布可以用概率模型来描述,使用的模型是GMM。因此GMM-HMM框架中,HMM描述的是语音的短时平稳的动态性,GMM用来描述HMM每一状态内部的发音特征。基于GMM-HMM框架,研究者提出各种改进方法,如结合上下文信息的动态贝叶斯方法、区分性训练方法、自适应训练方法、HMM/NN混合模型方法等。这些方法都对语音识别研究产生了深远影响,并为下一代语音识别技术的产生做好了准备。自上世纪90年代语音识别声学模型的区分性训练准则和模型自适应方法被提出以后,在很长一段内语音识别的发展比较缓慢,语音识别错误率那条线一直没有明显下降。DNN-HMM时代2006年,Hinton提出深度置信网络。
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。湖北语音识别模块
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需要及时同步更新本地语法词典,以保证离线语音识别的准度;(3)音频数据在离线引擎中的解析占用CPU资源,因此音频采集模块在数据采集时,需要开启静音检测功能,将首端的静音切除,不仅可以为语音识别排除干扰,同时能有效降低离线引擎对处理器的占用率;(4)为保证功能的实用性和语音识别的准度,需要在语音采集过程中增加异常处理操作。首先在离线引擎中需要开启后端静音检测功能,若在规定时间内,未收到有效语音数据,则自动停止本次语音识别;其次,需要在离线引擎中开启识别门限控制,如果识别结果未能达到所设定的门限,则本次语音识别失败;(5)通过语音识别接口,向引擎系统获取语音识别结果时,需要反复调用以取得引擎系统的识别状态,在这个过程中,应适当降低接口的调用频率,以防止CPU资源的浪费。2语音呼叫软件的实现语音呼叫软件广泛应用于电话通信领域,是一款典型的在特定领域内,实现非特定人连续语音识别功能的应用软件。由于其部署场景较多,部分场景处于离线的网络环境中,适合采用本方案进行软件设计。,语音识别准确率的高低是影响方案可行性的关键要素,离线引擎作为语音识别,它的工作性能直接关系到软件的可用性。本软件在实现过程中。湖北语音识别模块