吉林语音识别公司

    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。由于语音交互提供了更自然、更便利、更高效的沟通形式，语音识别必定将成为未来主要的人机互动接口之一。吉林语音识别公司

    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，那就每家都要建立自己云服务稳定，确保响应速度，适配自己所选择的硬件平台，逐项整合具体的内容（比如音乐、有声读物）。这从产品方或者解决方案商的视角来看是不可接受的。这时候就会催生相应的平台服务商，它要同时解决技术、内容接入和工程细节等问题，终达成试错成本低、体验却足够好的目标。平台服务并不需要闭门造车，平台服务的前提是要有能屏蔽产品差异的操作系统，这是AI+IOT的特征，也是有所参照的，亚马逊过去近10年里是同步着手做两件事：一个是持续推出面向终端用户的产品，比如Echo，EchoShow等；一个是把所有产品所内置的系统Alexa进行平台化，面向设备端和技能端同步开放SDK和调试发布平台。虽然GoogleAssistant号称单点技术，但从各方面的结果来看Alexa是当之无愧的系统平台，可惜的是Alexa并不支持中文以及相应的后台服务。国内则缺乏亚马逊这种统治力的系统平台提供商，当前的平台提供商分为两个阵营：一类是以百度、阿里、讯飞、小米、腾讯的传统互联网或者上市公司；一类是以声智等为新兴人工智能公司。新兴的人工智能公司相比传统公司产品和服务上的历史包袱更轻。吉林语音识别公司搜索的本质是问题求解，应用于语音识别、机器翻译等人工智能和模式识别的各个领域。

    因此在平台服务上反倒是可以主推一些更为面向未来、有特色的基础服务，比如兼容性方面新兴公司做的会更加彻底，这种兼容性对于一套产品同时覆盖国内国外市场是相当有利的。类比过去的Android，语音交互的平台提供商们其实面临更大的挑战，发展过程可能会更加的曲折。过去经常被提到的操作系统的概念在智能语音交互背景下事实上正被赋予新的内涵，它日益被分成两个不同但必须紧密结合的部分。过去的Linux以及各种变种承担的是功能型操作系统的角色，而以Alexa的新型系统则承担的则是智能型系统的角色。前者完成完整的硬件和资源的抽象和管理，后者则让这些硬件以及资源得到具体的应用，两者相结合才能输出终用户可感知的体验。功能型操作系统和智能型操作系统注定是一种一对多的关系，不同的AIoT硬件产品在传感器（深度摄像头、雷达等）、显示器上（有屏、无屏、小屏、大屏等）具有巨大差异，这会导致功能型系统的持续分化（可以和Linux的分化相对应）。这反过来也就意味着一套智能型系统，必须同时解决与功能型系统的适配以及对不同后端内容以及场景进行支撑的双重责任。这两边在操作上，属性具有巨大差异。解决前者需要参与到传统的产品生产制造链条中去。

    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。怎么构建语音识别系统？语音识别系统构建总体包括两个部分：训练和识别。

    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。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。深圳新一代语音识别标准

由于中文语音识别的复杂性，国内在声学模型研究进展更快，主流方向是更深的神经网络技术融合端到端技术。吉林语音识别公司

    而且有的产品在可用性方面达到了很好的性能，例如微软公司的Whisper、贝尔实验室的***TO、麻省理工学院的SUMMIT系统、IBM的ViaVioce系统。英国剑桥大学SteveYoung开创的语音识别工具包HTK(HiddenMarkovToolKit)，是一套开源的基于HMM的语音识别软件工具包，它采用模块化设计，而且配套了非常详细的HTKBook文档，这既方便了初学者的学习、实验(HTKBook文档做得很好)，也为语音识别的研究人员提供了专业且便于搭建的开发平台。HTK自1995年发布以来，被采用。即便如今，大部分人在接受语音专业启蒙教育时，依然还是要通过HTK辅助将理论知识串联到工程实践中。可以说，HTK对语音识别行业的发展意义重大。进入21世纪头几年，基于GMM-HMM的框架日臻成熟完善，人们对语音识别的要求已经不再满足于简单的朗读和对话，开始将目光着眼于生活中的普通场景，因此研究的重点转向了具有一定识别难度的日常流利对话、电话通话、会议对话、新闻广播等一些贴近人类实际应用需求的场景。但是在这些任务上，基于GMM-HMM框架的语音识别系统的表现并不能令人满意。识别率达到80%左右后，就无法再取得突破。人们发现一直占据主流的GMM-HMM框架也不是wan能的。吉林语音识别公司

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