安徽语音识别文字

    LSTM)的循环神经网络RNN，能够通过遗忘门和输出门忘记部分信息来解决梯度消失的问题。由LSTM也衍生出了许多变体，较为常用的是门控循环单元(GatedRecurrentUnit，GRU)，在训练数据很大的情况下GRU相比LSTM参数更少，因此更容易收敛，从而能节省很多时间。LSTM及其变体使得识别效果再次得到提升，尤其是在近场的语音识别任务上达到了可以满足人们日常生活的标准。另外，时延神经网络(TimeDelayNeuralNetwork，TDNN)也获得了不错的识别效果，它可以适应语音的动态时域变化，能够学习到特征之间的时序依赖。深度学习技术在近十几年中，一直保持着飞速发展的状态，它也推动语音识别技术不断取得突破。尤其是近几年，基于端到端的语音识别方案逐渐成了行业中的关注重点，CTC(ConnectionistTemporalClassification)算法就是其中一个较为经典的算法。在LSTM-CTC的框架中，后一层往往会连接一个CTC模型，用它来替换HMM。CTC的作用是将Softmax层的输出向量直接输出成序列标签，这样就实现了输入语音和输出结果的直接映射，也实现了对整个语音的序列建模。2012年，Graves等人又提出了循环神经网络变换器RNNTransducer，它是CTC的一个扩展，能够整合声学模型与语言模型，同时进行优化。语音识别的输入实际上就是一段随时间播放的信号序列，而输出则是一段文本序列。安徽语音识别文字

    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。安徽语音识别文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。

    多个渠道积累了大量的文本语料或语音语料，这为模型训练提供了基础，使得构建通用的大规模语言模型和声学模型成为可能。在语音识别中，丰富的样本数据是推动系统性能快速提升的重要前提，但是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。语音识别在移动端和音箱的应用上为火热，语音聊天机器人、语音助手等软件层出不穷。许多人初次接触语音识别可能归功于苹果手机的语音助手Siri。Siri技术来源于美国**部高级研究规划局（DARPA）的CALO计划：初衷是一个让军方简化处理繁重复杂的事务，并具备认知能力进行学习、组织的数字助理，其民用版即为Siri虚拟个人助理。Siri公司成立于2007年，以文字聊天服务为主，之后与大名鼎鼎的语音识别厂商Nuance合作实现了语音识别功能。2010年，Siri被苹果收购。2011年苹果将该技术随同iPhone4S发布，之后对Siri的功能仍在不断提升完善。现在，Siri成为苹果iPhone上的一项语音控制功能，可以让手机变身为一台智能化机器人。通过自然语言的语音输入，可以调用各种APP，如天气预报、地图导航、资料检索等，还能够通过不断学习改善性能，提供对话式的应答服务。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。实时语音识别基于DeepPeak2的端到端建模，将音频流实时识别为文字，并返回每句话的开始和结束时间。

    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。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。四川汽车语音识别

大规模的语音识别研究始于70年代，并在单个词的识别方面取得了实质性的进展。安徽语音识别文字

    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。安徽语音识别文字