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    然后在Reg_RW．c文件中找到HARD_PARA_PORT对应条件宏的代码段，保留AVR的SPI接口代码。3．2应用程序实现在代码中预先设定几个单词：“你好”，“播放音乐”，“打开”。当用户说“播放音乐”时，MCU控制LD3320播放一段音乐，如果是其他词语，则在串口中打印识别结果，然后再次转换到语音识别状态。3．2．1MP3播放代码LD3320支持MP3数据播放，播放声音的操作顺序为：通用初始化→MP3播放用初始化→调节播放音量→开始播放。将MP3数据顺序放入数据寄存器，芯片播放完一定数量的数据时会发出中断请求，在中断函数中连续送入声音数据，直到声音数据结束。MP3播放函数实现代码如下：由于MCU容量限制，选取测试的MP3文件不能太大。首先在计算机上将MP3文件的二进制数据转为标准C数组格式文件，然后将该文件加入工程中。源代码中MP3文件存储在外扩的SPIFLASH中，工程中需要注释和移除全部相关代码。MP3数据读取函数是LD_ReloadMp3Data，只需将读取的SPIFLASH数据部分改成以数组数据读取的方式即可。3．2．2语音识别程序LD3320语音识别芯片完成的操作顺序为：通用初始化→ASR初始化→添加关键词→开启语音识别。在源代码中的RunASR函数已经实现了上面的过程。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。广州未来语音识别哪里买

    feed-forwardsequentialmemorynetwork，FSMN)，在DNN的隐层旁增加了一个“记忆模块”，这个记忆模块用来存储对判断当前语音帧有用的语音信号的历史信息和未来信息，并且只需等待有限长度的未来语音帧。随后，科大讯飞进一步提出了深度全序列卷积神经网络(DFCNN)。2018年，阿里巴巴改良并开源了语音识别模型DFSMN(DeepFSMN)。2018年，中科院自动化所率先把Transformer应用到语音识别任务，并进一步拓展到中文语音识别。不管是在研究成果还是在产品性能体验上，国内的语音行业整体水平已经达到甚至超越了国际水平。2016年10月，时任百度首席科学家的吴恩达在对微软的语音识别技术与人类水平持平的消息表示祝贺的同时声称，百度的汉语语音识别在2015年就已经超越了人类的平均水平，也就是说百度比微软提前一年实现了这一成绩。当前语音识别系统依然面临着不少应用挑战，其中包括以下主要问题：鲁棒性。目前语音识别准确率超过人类水平主要还是在受限的场景下，比如在安静环境的情况下，而一旦加入干扰信号，尤其是环境噪声和人声干扰，性能往往会明显下降。因此，如何在复杂场景(包括非平稳噪声、混响、远场)下，提高语音识别的鲁棒性，研发"能用=>好用"的语音识别产品。上海远场语音识别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。

    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。

    在识别时可以将待识别的语音的特征参数与声学模型进行匹配，得到识别结果。目前的主流语音识别系统多采用隐马尔可夫模型HMM进行声学模型建模。（4）语言模型训练语言模型是用来计算一个句子出现概率的模型，简单地说，就是计算一个句子在语法上是否正确的概率。因为句子的构造往往是规律的，前面出现的词经常预示了后方可能出现的词语。它主要用于决定哪个词序列的可能性更大，或者在出现了几个词的时候预测下一个即将出现的词语。它定义了哪些词能跟在上一个已经识别的词的后面（匹配是一个顺序的处理过程），这样就可以为匹配过程排除一些不可能的单词。语言建模能够有效的结合汉语语法和语义的知识，描述词之间的内在关系，从而提高识别率，减少搜索范围。对训练文本数据库进行语法、语义分析，经过基于统计模型训练得到语言模型。（5）语音解码和搜索算法解码器是指语音技术中的识别过程。针对输入的语音信号，根据己经训练好的HMM声学模型、语言模型及字典建立一个识别网络，根据搜索算法在该网络中寻找一条路径，这个路径就是能够以概率输出该语音信号的词串，这样就确定这个语音样本所包含的文字了。所以，解码操作即指搜索算法。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。

    LSTM通过输入门、输出门和遗忘门可以更好的控制信息的流动和传递，具有长短时记忆能力。虽然LSTM的计算复杂度会比DNN增加，但其整体性能比DNN有相对20%左右稳定提升。BLSTM是在LSTM基础上做的进一步改进，考虑语音信号的历史信息对当前帧的影响，还要考虑未来信息对当前帧的影响，因此其网络中沿时间轴存在正向和反向两个信息传递过程，这样该模型可以更充分考虑上下文对于当前语音帧的影响，能够极大提高语音状态分类的准确率。BLSTM考虑未来信息的代价是需要进行句子级更新，模型训练的收敛速度比较慢，同时也会带来解码的延迟，对于这些问题，业届都进行了工程优化与改进，即使现在仍然有很多大公司使用的都是该模型结构。图像识别中主流的模型就是CNN，而语音信号的时频图也可以看作是一幅图像，因此CNN也被引入到语音识别中。要想提高语音识别率，就需要克服语音信号所面临的多样性，包括说话人自身、说话人所处的环境、采集设备等，这些多样性都可以等价为各种滤波器与语音信号的卷积。而CNN相当于设计了一系列具有局部关注特性的滤波器，并通过训练学习得到滤波器的参数，从而从多样性的语音信号中抽取出不变的部分。语料的标注需要长期的积累和沉淀，大规模语料资源的积累需要被提高到战略高度。贵州语音识别模块

语音识别技术开始与其他领域相关技术进行结合，以提高识别的准确率，便于实现语音识别技术的产品化。广州未来语音识别哪里买

    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。广州未来语音识别哪里买

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