深圳光纤数据语音识别

    DFCNN使用大量的卷积直接对整句语音信号进行建模，主要借鉴了图像识别的网络配置，每个卷积层使用小卷积核，并在多个卷积层之后再加上池化层，通过累积非常多卷积池化层对，从而可以看到更多的历史信息。2018年，阿里提出LFR-DFSMN（LowerFrameRate-DeepFeedforwardSequentialMemoryNetworks）。该模型将低帧率算法和DFSMN算法进行融合，语音识别错误率相比上一代技术降低20%，解码速度提升3倍。FSMN通过在FNN的隐层添加一些可学习的记忆模块，从而可以有效的对语音的长时相关性进行建模。而DFSMN是通过跳转避免深层网络的梯度消失问题，可以训练出更深层的网络结构。2019年，百度提出了流式多级的截断注意力模型SMLTA，该模型是在LSTM和CTC的基础上引入了注意力机制来获取更大范围和更有层次的上下文信息。其中流式表示可以直接对语音进行一个小片段一个小片段的增量解码；多级表示堆叠多层注意力模型；截断则表示利用CTC模型的尖峰信息，把语音切割成一个一个小片段，注意力模型和解码可以在这些小片段上展开。在线语音识别率上，该模型比百度上一代DeepPeak2模型提升相对15%的性能。开源语音识别Kaldi是业界语音识别框架的基石。

    声音从本质是一种波，也就是声波，这种波可以作为一种信号来进行处理。深圳光纤数据语音识别

    行业的发展速度反过来会受限于平台服务商的供给能力。跳出具体案例来看，行业下一步发展的本质逻辑是：在具体每个点的投入产出是否达到一个普遍接受的界限。离这个界限越近，行业就越会接近滚雪球式发展的临界点，否则整体增速就会相对平缓。不管是家居、酒店、金融、教育或者其他场景，如果解决问题都是非常高投入并且长周期的事情，那对此承担成本的一方就会犹豫，这相当于试错成本过高。如果投入后，没有可感知的新体验或者销量促进，那对此承担成本的一方也会犹豫，显然这会影响值不值得上的判断。而这两个事情，归根结底都必须由平台方解决，产品方或者解决方案方对此无能为力，这是由智能语音交互的基础技术特征所决定。从技术来看，整个语音交互链条有五项单点技术：唤醒、麦克风阵列、语音识别、自然语言处理、语音合成，其它技术点比如声纹识别、哭声检测等数十项技术通用性略弱，但分别出现在不同的场景下，并会在特定场景下成为关键。看起来关联的技术已经相对庞杂，但切换到商业视角我们就会发现，找到这些技术距离打造一款体验上佳的产品仍然有绝大距离。所有语音交互产品都是端到端打通的产品，如果每家厂商都从这些基础技术来打造产品。

   浙江长语音识别对于强噪声、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。

    另一方面，与业界对语音识别的期望过高有关，实际上语音识别与键盘、鼠标或触摸屏等应是融合关系，而非替代关系。深度学习技术自2009年兴起之后，已经取得了长足进步。语音识别的精度和速度取决于实际应用环境，但在安静环境、标准口音、常见词汇场景下的语音识别率已经超过95%，意味着具备了与人类相仿的语言识别能力，而这也是语音识别技术当前发展比较火热的原因。随着技术的发展，现在口音、方言、噪声等场景下的语音识别也达到了可用状态，特别是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。由于语音交互提供了更自然、更便利、更高效的沟通形式，语音必定将成为未来主要的人机互动接口之一。当然，当前技术还存在很多不足，如对于强噪声、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；另外，多人语音识别和离线语音识别也是当前需要重点解决的问题。虽然语音识别还无法做到无限制领域、无限制人群的应用，但是至少从应用实践中我们看到了一些希望。本篇文章将从技术和产业两个角度来回顾一下语音识别发展的历程和现状，并分析一些未来趋势，希望能帮助更多年轻技术人员了解语音行业。

Bothlent（⻥亮）是专注于提供AI⼯程化的平台，旨在汇聚⼀批跨⾏业的专业前列⼈才，为⼴⼤AI⾏业B端客户、IT从业者、在校⼤学⽣提供⼯程化加速⽅案、教育培训和咨询等服务。⻥亮科技关注语⾳识别、⼈⼯智能、机器学习等前沿科技，致⼒打造国内⼀流AI技术服务商品牌。公司秉承“价值驱动连接、连接创造价值”的理念，重品牌，产品发布以来迅速在市场上崛起，市场占有率不断攀升，并快速取得包括科⼤讯⻜、国芯、FireFly等平台及技术社区在内的渠道合作。未来，我们将进一步加大投入智能识别、大数据、云计算、AI工业4.0前沿技术，融合智慧城市、智慧社区、养老服务等应用组合模式，缔造AI智能机器人服务新时代。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。

    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。一个连续语音识别系统大致包含了四个主要部分：特征提取、声学模型、语言模型和解码器等。深圳自主可控语音识别标准

语音识别可以作为一种广义的自然语言处理技术，是用于人与人、人与机器进行更顺畅的交流的技术。深圳光纤数据语音识别

    ASR）原理语音识别技术是让机器通过识别把语音信号转变为文本，进而通过理解转变为指令的技术。目的就是给机器赋予人的听觉特性，听懂人说什么，并作出相应的行为。语音识别系统通常由声学识别模型和语言理解模型两部分组成，分别对应语音到音节和音节到字的计算。一个连续语音识别系统大致包含了四个主要部分：特征提取、声学模型、语言模型和解码器等。（1）语音输入的预处理模块对输入的原始语音信号进行处理，滤除掉其中的不重要信息以及背景噪声，并进行语音信号的端点检测（也就是找出语音信号的始末）、语音分帧（可以近似理解为，一段语音就像是一段视频，由许多帧的有序画面构成，可以将语音信号切割为单个的“画面”进行分析）等处理。（2）特征提取在去除语音信号中对于语音识别无用的冗余信息后，保留能够反映语音本质特征的信息进行处理，并用一定的形式表示出来。也就是提取出反映语音信号特征的关键特征参数形成特征矢量序列，以便用于后续处理。（3）声学模型训练声学模型可以理解为是对声音的建模，能够把语音输入转换成声学表示的输出，准确的说，是给出语音属于某个声学符号的概率。根据训练语音库的特征参数训练出声学模型参数。深圳光纤数据语音识别