青海英语语音识别

    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。通过方向盘上的手指控制，启动语音识别系统，并通过音频提示向驾驶员发出信号。青海英语语音识别

    语音识别的原理❈语音识别是将语音转换为文本的技术，是自然语言处理的一个分支。前台主要步骤分为信号搜集、降噪和特征提取三步，提取的特征在后台由经过语音大数据训练得到的语音模型对其进行解码，终把语音转化为文本，实现达到让机器识别和理解语音的目的。根据公开资料显示，目前语音识别的技术成熟度较高，已达到95%的准确度。然而，需要指出的是，从95%到99%的准确度带来的改变才是质的飞跃，将使人们从偶尔使用语音变到常常使用。以下我们来举例，当我们说“jin天天气怎么样”时，机器是怎么进行语音识别的？❈2语义识别❈语义识别是人工智能的重要分支之一，解决的是“听得懂”的问题。其大的作用是改变人机交互模式，将人机交互由原始的鼠标、键盘交互转变为语音对话的方式。此外，我们认为目前的语义识别行业还未出现垄断者，新进入的创业公司仍具备一定机会。语义识别是自然语言处理(NLP)技术的重要组成部分。NLP在实际应用中大的困难还是语义的复杂性，此外，深度学习算法也不是语义识别领域的优算法。但随着整个AI行业发展进程加速，将为NLP带来长足的进步从1996年至今，国内至今仍在运营的人工智能公司接近400家。青海英语语音识别由于语音交互提供了更自然、更便利、更高效的沟通形式。

    2）初始化离线引擎：初始化讯飞离线语音库，根据本地生成的语法文档，构建语法网络，输入语音识别器中；（3）初始化声音驱动：根据离线引擎的要求，初始化ALSA库；（4）启动数据采集：如果有用户有语音识别请求，语音控制模块启动实时语音采集程序；（5）静音切除：在语音数据的前端，可能存在部分静音数据，ALSA库开启静音检测功能，将静音数据切除后传送至语音识别引擎；（6）语音识别状态检测：语音控制模块定时检测引擎系统的语音识别状态，当离线引擎有结果输出时，提取语音识别结果；（7）结束语音采集：语音控制模块通知ALSA，终止实时语音数据的采集；（8）语义解析：语音控制模块根据语音识别的结果，完成语义解析，根据和的内容，确定用户需求，根据的内容，确认用户信息；（9）语音识别结束：语音控制模块将语义解析的结果上传至用户模块，同时结束本次语音识别。根据项目需求，分别在中等、低等噪音的办公室环境中，对语音拨号软件功能进行科学的测试验证。

    我们来看一个简单的例子，假设词典包含：jin1tian1语音识别过程则"jin天"的词HMM由"j"、"in1"、"t"和"ian1"四个音素HMM串接而成，形成一个完整的模型以进行解码识别。这个解码过程可以找出每个音素的边界信息，即每个音素(包括状态)对应哪些观察值(特征向量)，均可以匹配出来。音素状态与观察值之间的匹配关系用概率值衡量，可以用高斯分布或DNN来描述。从句子到状态序列的分解过程语音识别任务有简单的孤立词识别，也有复杂的连续语音识别，工业应用普遍要求大词汇量连续语音识别(LVCSR)。主流的语音识别系统框架。对输入的语音提取声学特征后，得到一序列的观察值向量，再将它们送到解码器识别，后得到识别结果。解码器一般是基于声学模型、语言模型和发音词典等知识源来识别的，这些知识源可以在识别过程中动态加载，也可以预先编译成统一的静态网络，在识别前一次性加载。发音词典要事先设计好，而声学模型需要由大批量的语音数据(涉及各地口音、不同年龄、性别、语速等方面)训练而成，语言模型则由各种文本语料训练而成。为保证识别效果，每个部分都需要精细的调优，因此对系统研发人员的专业背景有较高的要求。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。

    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。主流语音识别框架还是由 3 个部分组成：声学模型、语言模型和解码器，有些框架也包括前端处理和后处理。云南语音识别源码

大规模的语音识别研究始于70年代，并在单个词的识别方面取得了实质性的进展。青海英语语音识别

    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。

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