内蒙古关闭语音识别

    CNN本质上也可以看作是从语音信号中不断抽取特征的一个过程。CNN相比于传统的DNN模型，在相同性能情况下，前者的参数量更少。综上所述，对于建模能力来说，DNN适合特征映射到空间，LSTM具有长短时记忆能力，CNN擅长减少语音信号的多样性，因此一个好的语音识别系统是这些网络的组合。端到端时代语音识别的端到端方法主要是代价函数发生了变化，但神经网络的模型结构并没有太大变化。总体来说，端到端技术解决了输入序列的长度远大于输出序列长度的问题。端到端技术主要分成两类：一类是CTC方法，另一类是Sequence-to-Sequence方法。传统语音识别DNN-HMM架构里的声学模型，每一帧输入都对应一个标签类别，标签需要反复的迭代来确保对齐更准确。采用CTC作为损失函数的声学模型序列，不需要预先对数据对齐，只需要一个输入序列和一个输出序列就可以进行训练。CTC关心的是预测输出的序列是否和真实的序列相近，而不关心预测输出序列中每个结果在时间点上是否和输入的序列正好对齐。CTC建模单元是音素或者字，因此它引入了Blank。对于一段语音，CTC输出的是尖峰的序列，尖峰的位置对应建模单元的Label，其他位置都是Blank。Sequence-to-Sequence方法原来主要应用于机器翻译领域。

  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。内蒙古关闭语音识别

    使处理后的信号更完全地反映语音的本质特征提取。智能语音系统的未来实现人机之间的自由语音交互将成为未来AI的发展趋势，新技术投入市场会带来一些热情，但有一定的改善空间。首先，智能语音市场需要对特定人群适当地改变特定的场景。现在人机交互在实时性、正确性等方面也需要提高。其次，语音输入的内容与各种专业知识相关，智能语音系统在理解人类语言的表面意义的基础上，认识到更深的意义，因此智能语音系统的知识图谱也是一大挑战，对输入输出、编译代码提出了很高的要求，语音识别技术利用高速发展的信息网，可以实现计算机全球网络和信息资源的共享，因此应用的系统有语音输入和控制系统、电销机器人、智能手机查询系统、智能家电和玩具等智能手机机器人以房地产、金融、电商、保险、汽车等都是电话销售行业的形式，改变着隐含的影响和我们的生活。因此，语言识别功能是非常有潜力的技术。我们在平时的生活中可以在很多地方使用它，可以方便我们的生活和工作，如智能手机、智能冰箱和空调、自动门、汽车导航、机器人控制、医疗实施、设备等。21世纪不能说是语音识别普及的时代，但语音识别产品和设备也以独特的魅力时代潮流，成为跟上时代的宠儿和焦点。北京语音识别平台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。

    没有任何一个公司可以全线打造所有的产品。语音识别的产业趋势当语音产业需求四处开花的同时，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、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。

    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等人研制了世界上个能识别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。语音识别发展到已经有70多年，但从技术方向上可以大体分为三个阶段。下图是从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，语音识别精细率得到了提升；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，还不具有普遍代表性。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。

     语言建模也用于许多其他自然语言处理应用，如文档分类或统计机器翻译。

    取距离近的样本所对应的词标注为该语音信号的发音。该方法对解决孤立词识别是有效的，但对于大词汇量、非特定人连续语音识别就无能为力。因此，进入80年代后，研究思路发生了重大变化，从传统的基于模板匹配的技术思路开始转向基于统计模型（HMM）的技术思路。HMM的理论基础在1970年前后就已经由Baum等人建立起来，随后由CMU的Baker和IBM的Jelinek等人将其应用到语音识别当中。HMM模型假定一个音素含有3到5个状态，同一状态的发音相对稳定，不同状态间是可以按照一定概率进行跳转；某一状态的特征分布可以用概率模型来描述，使用的模型是GMM。因此GMM-HMM框架中，HMM描述的是语音的短时平稳的动态性，GMM用来描述HMM每一状态内部的发音特征。基于GMM-HMM框架，研究者提出各种改进方法，如结合上下文信息的动态贝叶斯方法、区分性训练方法、自适应训练方法、HMM/NN混合模型方法等。这些方法都对语音识别研究产生了深远影响，并为下一代语音识别技术的产生做好了准备。自上世纪90年代语音识别声学模型的区分性训练准则和模型自适应方法被提出以后，在很长一段内语音识别的发展比较缓慢，语音识别错误率那条线一直没有明显下降。DNN-HMM时代2006年，Hinton提出深度置信网络。

    不使用训练的系统被称为“说话者无关”系统。北京语音识别平台

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。内蒙古关闭语音识别

    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。内蒙古关闭语音识别