湖北关闭语音识别

    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。

   除了传统语音识别技术之外，基于深度学习的语音识别技术也逐渐发展起来。湖北关闭语音识别

    选用业界口碑较好的讯飞离线语音识别库，该库采用巴科斯范式语言描述语音识别的语法，可以支持的离线命令词的合，满足语音拨号软件的工作需求。其中，编写的语法文档主要部分如下：!start;:[];:我想|我要|请|帮我;:[];:给!id(10001)|打给!id(10001)|打电话给!id(10001)|拨打!id(10001)|呼叫!id(10001);:打电话!id(10001)|打个电话!id(10001)|拨打电话!id(10001)|拨电话!id(10001)|拨个电话!id(10001)|的电话!id(10001);:丁伟|李平;本文件覆盖了电话呼叫过程中的基本语法，其中中的数据，需要根据用户数据库进行补充，其它、、中的内容，用户根据自己的生活习惯和工作需要进行完善。另外，语音拨号软件的应用数据库为电话薄数据库，电话薄中的用户姓名是构建语法文档的关键数据；音频采集模块采用增强型Linux声音架构ALSA库实现。语音拨号软件工作流程语音拨号软件的工作流程如图2所示，电话薄数据库、语音识别控制模块、讯飞离线识别引擎和ALSA库相互配合，共同完成语音识别的启动、识别和结束。具体流程如下：（1）构建BNF文档：控制模块搜索本地电话薄数据库，导出用户数据信息，按照巴科斯范式语法，生成基于本地数据库的语法文档；。深圳移动语音识别远场语音识别技术以前端信号处理和后端语音识别为主，以让语音更清晰，后送入后端的语音识别引擎进行识别。

    3）上述两个问题的共性是目前的深度学习用到了语音信号各个频带的能量信息，而忽略了语音信号的相位信息，尤其是对于多通道而言，如何让深度学习更好的利用相位信息可能是未来的一个方向。（4）另外，在较少数据量的情况下，如何通过迁移学习得到一个好的声学模型也是研究的热点方向。例如方言识别，若有一个比较好的普通话声学模型，如何利用少量的方言数据得到一个好的方言声学模型，如果做到这点将极大扩展语音识别的应用范畴。这方面已经取得了一些进展，但更多的是一些训练技巧，距离目标还有一定差距。（5）语音识别的目的是让机器可以理解人类，因此转换成文字并不是终的目的。如何将语音识别和语义理解结合起来可能是未来更为重要的一个方向。语音识别里的LSTM已经考虑了语音的历史时刻信息，但语义理解需要更多的历史信息才能有帮助，因此如何将更多上下文会话信息传递给语音识别引擎是一个难题。（6）让机器听懂人类语言，靠声音信息还不够，“声光电热力磁”这些物理传感手段，下一步必然都要融合在一起，只有这样机器才能感知世界的真实信息，这是机器能够学习人类知识的前提条件。而且，机器必然要超越人类的五官，能够看到人类看不到的世界。

    传统语音识别系统的发音词典、声学模型和语言模型三大组件被融合为一个E2E模型，直接实现输入语音到输出文本的转换，得到终的识别结果。E2E模型06语音识别开源工具HTK(HMMToolkit)是一个专门用于建立和处理HMM的实验工具包，由剑桥大学的SteveYoung等人开发，非常适合GMM-HMM系统的搭建。Kaldi是一个开源的语音识别工具箱，它是基于C++编写的，可以在Windows和UNIX平台上编译，主要由DanielPovey博士在维护。Kaldi适合DNN-HMM系统(包括Chain模型)的搭建，支持TDNN/TDNN-F等模型。其基于有限状态转换器(FST)进行训练和解码，可用于x-vector等声纹识别系统的搭建。Espnet是一个端到端语音处理工具集，其侧重于端到端语音识别和语音合成。Espnet是使用Python开发的，它将Chainer和Pytorch作为主要的深度学习引擎，并遵循Kaldi风格的数据处理方式，为语音识别和其他语音处理实验提供完整的设置，支持CTC/Attention等模型。07语音识别常用数据库TIMIT——经典的英文语音识别库，其中包含，来自美国8个主要口音地区的630人的语音，每人10句，并包括词和音素级的标注。一条语音的波形图、语谱图和标注。这个库主要用来测试音素识别任务。语音必定将成为未来主要的人机互动接口之一。

    中国科学院声学所成为国内shou个开始研究计算机语音识别的机构。受限于当时的研究条件，我国的语音识别研究在这个阶段一直进展缓慢。放开以后，随着计算机应用技术和信号处理技术在我国的普及，越来越多的国内单位和机构具备了语音研究的成熟条件。而就在此时，外国的语音识别研究取得了较大的突破性进展，语音识别成为科技浪潮的前沿，得到了迅猛的发展，这推动了包括中科院声学所、中科院自动化所、清华大学、中国科技大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、西北工业大学、厦门大学等许多国内科研机构和高等院校投身到语音识别的相关研究当中。大多数的研究者将研究重点聚焦在语音识别基础理论研究和模型、算法的研究改进上。1986年3月，我国的"863"计划正式启动。"863"计划即国家高技术研究发展计划，是我国的一项高科技发展计划。作为计算机系统和智能科学领域的一个重要分支。语音识别在该计划中被列为一个专项研究课题。随后，我国展开了系统性的针对语音识别技术的研究。因此，对于我国国内的语音识别行业来说，"863"计划是一个里程碑，它标志着我国的语音识别技术进入了一个崭新的发展阶段。但是由于研究起步晚、基础薄弱、硬件条件和计算能力有限。我们一般理解的语音识别其实都是狭义的语音转文字的过程，简称语音转文本识别。广州电子类语音识别哪里买

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。湖北关闭语音识别

    自2015年以来，谷歌、亚马逊、百度等公司陆续开始了对CTC模型的研发和使用，并且都获得了不错的性能提升。2014年，基于Attention(注意力机制)的端到端技术在机器翻译领域中得到了广的应用并取得了较好的实验结果，之后很快被大规模商用。于是，JanChorowski在2015年将Attention的应用扩展到了语音识别领域，结果大放异彩。在近的两年里，有一种称为Seq2Seq(SequencetoSequence)的基于Attention的语音识别模型在学术界引起了极大的关注，相关的研究取得了较大的进展。在加拿大召开的国际智能语音领域的会议ICASSP2018上，谷歌公司发表的研究成果显示，在英语语音识别任务上，基于Attention的Seq2Seq模型表现强劲，它的识别结果已经超越了其他语音识别模型。但Attention模型的对齐关系没有先后顺序的限制，完全靠数据驱动得到，对齐的盲目性会导致训练和解码时间过长。而CTC的前向后向算法可以引导输出序列与输入序列按时间顺序对齐。因此CTC和Attention模型各有优势，可把两者结合起来。构建HybridCTC/Attention模型，并采用多任务学习，以取得更好的效果。2017年，Google和多伦多大学提出一种称为Transformer的全新架构，这种架构在Decoder和Encoder中均采用Attention机制。湖北关闭语音识别

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