贵州英语语音识别

    随着语音识别技术的不断发展和进步，也应用到越来越多的产品跟领域中。它们都少不了语音识别芯片、语音识别模块的支持。那么市面上有哪些语音识别模块好用呢？哪些领域又运用到语音识别技术呢？语音识别模块具有语音识别及播报功能，需要挂spl-Flash，存储词条或者语音播放内容。还具备有工业级性能，同时还具有识别率高、简单易用、更新词条方便等优势。语音识别模块被广泛应用在AI人工智能产品、智能家居遥控、智能玩具等多种领域上。语音识别技术应用领域有哪些语音识别技术的应用领域：智能家电遥控如今很多家电都已经智能化了，用一个小小的遥控器就可以把家里所有的电器用语音操控起来，比如客厅的电视、空调、窗帘等。以前要一个个遥控器换着操控，如今只需要结合到一个遥控器就可以让这些操作轻松实现。语音识别技术的应用领域：智能玩具语音识别技术的智能化也让玩具行业进行了变革，越来越多的智能玩具被研发出来，比如智能语音娃娃、智能语音儿童机器人。语音识别是项融合多学科知识的前沿技术，覆盖了数学与统计学、声学与语言学、计算机与人工智能等基础学科。贵州英语语音识别

    语音识别自半个世纪前诞生以来，一直处于不温不火的状态，直到2009年深度学习技术的长足发展才使得语音识别的精度提高，虽然还无法进行无限制领域、无限制人群的应用，但也在大多数场景中提供了一种便利高效的沟通方式。本篇文章将从技术和产业两个角度来回顾一下语音识别发展的历程和现状，并分析一些未来趋势，希望能帮助更多年轻技术人员了解语音行业，并能产生兴趣投身于这个行业。语音识别，通常称为自动语音识别，英文是AutomaticSpeechRecognition，缩写为ASR，主要是将人类语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，一般都是可以理解的文本内容，也有可能是二进制编码或者字符序列。但是，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（SpeechToText,STT）更合适，这样就能与语音合成(TextToSpeech,TTS)对应起来。语音识别是一项融合多学科知识的前沿技术，覆盖了数学与统计学、声学与语言学、计算机与人工智能等基础学科和前沿学科，是人机自然交互技术中的关键环节。但是，语音识别自诞生以来的半个多世纪，一直没有在实际应用过程得到普遍认可，一方面这与语音识别的技术缺陷有关，其识别精度和速度都达不到实际应用的要求。

     上海实时语音识别随着技术的发展，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。

    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。

    还可能存在语种混杂现象，如中英混杂(尤其是城市白领)、普通话与方言混杂，但商业机构在这方面的投入还不多，对于中英混杂语音一般*能识别简单的英文词汇(如"你家Wi-Fi密码是多少")，因此如何有效提升多语种识别的准确率，也是当前语音识别技术面临的挑战之一。语音识别建模方法语音识别建模方法主要分为模板匹配、统计模型和深度模型几种类型，以下分别介绍DTW、GMM-HMM、DNN-HMM和端到端模型。往往会因为语速、语调等差异导致这个词的发音特征和时间长短各不相同。这样就造成通过采样得到的语音数据在时间轴上无法对齐的情况。如果时间序列无法对齐，那么传统的欧氏距离是无法有效地衡量出这两个序列间真实的相似性的。而DTW的提出就是为了解决这一问题，它是一种将两个不等长时间序列进行对齐并且衡量出这两个序列间相似性的有效方法。DTW采用动态规划的算法思想，通过时间弯折，实现P和Q两条语音的不等长匹配，将语音匹配相似度问题转换为**优路径问题。DTW是模板匹配法中的典型方法，非常适合用于小词汇量孤立词语音识别系统。但DTW过分依赖端点检测，不适合用于连续语音识别，DTW对特定人的识别效果较好。动态时间规整（DTW），它是在马尔可夫链的基础上发展起来的。也被称为自动语音识别技术（ASR)，计算机语音识别或语音到文本（STT)技术。

    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。更重要的是体现在世界范围内的各行各业在设计和部署语音识别系统时均采用了各种深度学习方法。黑龙江语音识别字

语音交互提供了更自然、更便利、更高效的沟通形式，语音必定将成为未来主要的人机互动接口之一。贵州英语语音识别

    机器必然要超越人类的五官，能够看到人类看不到的世界，听到人类听不到的世界。语音识别的产业历程语音识别这半个多世纪的产业历程中，其中的共有三个关键节点，两个和技术有关，一个和应用有关。关键节点是1988年的一篇博士论文，开发了基于隐马尔科夫模型（HMM）的语音识别系统——Sphinx，当时实现这一系统的正是现在的投资人李开复。从1986年到2010年，虽然混合高斯模型效果得到持续改善，而被应用到语音识别中，并且确实提升了语音识别的效果，但实际上语音识别已经遭遇了技术天花板，识别的准确率很难超过90%。很多人可能还记得，在1998年前后IBM、微软都曾经推出和语音识别相关的软件，但终并未取得成功。第二个关键节点是2009年深度学习被系统应用到语音识别领域中。这导致识别的精度再次大幅提升，终突破90%，并且在标准环境下逼近98%。有意思的是，尽管技术取得了突破，也涌现出了一些与此相关的产品，比如Siri、GoogleAssistant等，但与其引起的关注度相比，这些产品实际取得的成绩则要逊色得多。Siri刚一面世的时候，时任GoogleCEO的施密特就高呼，这会对Google的搜索业务产生根本性威胁，但事实上直到AmazonEcho的面世，这种根本性威胁才真的有了具体的载体。贵州英语语音识别