甘肃语音识别工具

    但是已经能够在各个真实场景中普遍应用并且得到规模验证。更进一步的是，技术和产业之间形成了比较好的正向迭代效应，落地场景越多，得到的真实数据越多，挖掘的用户需求也更准确，这帮助了语音识别技术快速进步，也基本满足了产业需求，解决了很多实际问题，这也是语音识别相对其他AI技术为明显的优势。不过，我们也要看到，语音识别的内涵必须不断扩展，狭义语音识别必须走向广义语音识别，致力于让机器听懂人类语言，这才能将语音识别研究带到更高维度。我们相信，多技术、多学科、多传感的融合化将是未来人工智能发展的主流趋势。在这种趋势下，我们还有很多未来的问题需要探讨，比如键盘、鼠标、触摸屏和语音交互的关系怎么变化？搜索、电商、社交是否再次重构？硬件是否逆袭变得比软件更加重要？产业链中的传感、芯片、操作系统、产品和内容厂商之间的关系又该如何变化？。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。甘肃语音识别工具

    英国伦敦大学的科学家Fry和Denes等人di一次利用统计学的原理构建出了一个可以识别出4个元音和9个辅音的音素识别器。在同一年，美国麻省理工学院林肯实验室的研究人员则shou次实现了可以针对非特定人的可识别10个元音音素的识别器。语音识别技术的发展历史，主要包括模板匹配、统计模型和深度学习三个阶段。di一阶段：模板匹配(DTW)20世纪60年代，一些重要的语音识别的经典理论先后被提出和发表出来。1964年，Martin为了解决语音时长不一致的问题，提出了一种时间归一化的方法，该方法可以可靠地检测出语音的端点，这可以有效地降低语音时长对识别结果的影响，使语音识别结果的可变性减小了。1966年，卡耐基梅隆大学的Reddy利用动态音素的方法进行了连续语音识别，这是一项开创性的工作。1968年，前苏联科学家Vintsyukshou次提出将动态规划算法应用于对语音信号的时间规整。虽然在他的工作中，动态时间规整的概念和算法原型都有体现，但在当时并没有引起足够的重视。这三项研究工作，为此后几十年语音识别的发展奠定了坚实的基础。虽然在这10年中语音识别理论取得了明显的进步。但是这距离实现真正实用且可靠的语音识别系统的目标依旧十分遥远。20世纪70年代。深圳自主可控语音识别标准信号处理和特征提取可以视作音频数据的预处理部分，一般来说，一段高保真、无噪声的语言是非常难得的。

    即识别准确率为，相较于2013年的准确率提升了接近20个百分点。这种水平的准确率已经接近正常人类。2016年10月18日，微软语音团队在Switchboard语音识别测试中打破了自己的好成绩，将词错误率降低至。次年，微软语音团队研究人员通过改进语音识别系统中基于神经网络的声学模型和语言模型，在之前的基础上引入了CNN-BLSTM(ConvolutionalNeuralNetworkCombinedwithBidirectionalLongShort-TermMemory，带有双向LSTM的卷积神经网络)模型，用于提升语音建模的效果。2017年8月20日，微软语音团队再次将这一纪录刷新，在Switchboard测试中将词错误率从，即识别准确率达到，与谷歌一起成为了行业。另外，亚马逊(Amazon)公司在语音行业可谓后发制人，其在2014年底正式推出了Echo智能音箱，并通过该音箱搭载的Alexa语音助理，为使用者提供种种应用服务。Echo智能音箱一经推出，在消费市场上取得了巨大的成功。如今已成为美国使用广的智能家居产品，至今累计销量已超过2000万台。投资机构摩根士丹利分析师称智能音箱是继iPad之后"成功的消费电子产品"。国内语音识别现状国内早的语音识别研究开始于1958年，中国科学院声学所研究出一种电子管电路，该电子管可以识别10个元音。1973年。

    智能音箱玩家们对这款产品的认识还都停留在：亚马逊出了一款叫Echo的产品，功能和Siri类似。先行者科大讯飞叮咚音箱的出师不利，更是加重了其它人的观望心态。真正让众多玩家从观望转为积极参与的转折点是逐步曝光的Echo销量，2016年底，Echo近千万的美国销量让整个世界震惊。这是智能设备从未达到过的高点，在Echo以前除了AppleWatch与手环，像恒温器、摄像头这样的产品突破百万销量已是惊人表现。这种销量以及智能音箱的AI属性促使2016年下半年，国内各大巨头几乎是同时转变应有的态度，积极打造自己的智能音箱。未来，回看整个发展历程，2019年是一个明确的分界点。在此之前，全行业是突飞猛进，但2019年之后则开始进入对细节领域渗透和打磨的阶段，人们关注的焦点也不再是单纯的技术指标，而是回归到体验，回归到一种“新的交互方式到底能给我们带来什么价值”这样更为一般的、纯粹的商业视角。技术到产品再到是否需要与具体的形象进行交互结合，比如人物形象；流程自动化是否要与语音结合；场景应该如何使用这种技术来提升体验，诸如此类终都会一一呈现在从业者面前。而此时行业的主角也会从原来的产品方过渡到平台提供方，AIoT纵深过大。神经网络已经逐渐用于语音识别，例如音素分类，孤立单词识别，视听语音识别、视听说话者识别和说话者适应。

    它在某些实际场景下的识别率无法达到人们对实际应用的要求和期望，这个阶段语音识别的研究陷入了瓶颈期。第三阶段：深度学习(DNN-HMM，E2E)2006年，变革到来。Hinton在全世界学术期刊Science上发表了论文，di一次提出了"深度置信网络"的概念。深度置信网络与传统训练方式的不同之处在于它有一个被称为"预训练"(pre-training)的过程，其作用是为了让神经网络的权值取到一个近似优解的值，之后使用反向传播算法(BP)或者其他算法进行"微调"(fine-tuning)，使整个网络得到训练优化。Hinton给这种多层神经网络的相关学习方法赋予了一个全新的名词——"深度学习"(DeepLearning，DL)。深度学习不*使深层的神经网络训练变得更加容易，缩短了网络的训练时间，而且还大幅度提升了模型的性能。以这篇划时代的论文的发表为转折点，从此，全世界再次掀起了对神经网络的研究热潮，揭开了属于深度学习的时代序幕。在2009年，Hinton和他的学生Mohamed将深层神经网络(DNN)应用于声学建模，他们的尝试在TIMIT音素识别任务上取得了成功。然而TIMIT数据库包含的词汇量较小。在面对连续语音识别任务时还往往达不到人们期望的识别词和句子的正确率。2012年。通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类的语音。宁夏语音识别设置

需要对发生在数千个离散时间步骤前的事件进行记忆，这对语音识别很重要。甘肃语音识别工具

    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。甘肃语音识别工具