湖南汽车语音识别

    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。它融合了语言学、计算机科学和电气工程领域的知识和研究。湖南汽车语音识别

    Hinton提出深度置信网络（DBN），促使了深度神经网络（DNN）研究的复苏。2009年，Hinton将DNN应用于语音的声学建模，在TIMIT上获得了当时好的结果。2011年底，微软研究院的俞栋、邓力又把DNN技术应用在了大词汇量连续语音识别任务上，降低了语音识别错误率。从此语音识别进入DNN-HMM时代。DNN-HMM主要是用DNN模型代替原来的GMM模型，对每一个状态进行建模，DNN带来的好处是不再需要对语音数据分布进行假设，将相邻的语音帧拼接又包含了语音的时序结构信息，使得对于状态的分类概率有了明显提升，同时DNN还具有强大环境学习能力，可以提升对噪声和口音的鲁棒性。简单来说，DNN就是给出输入的一串特征所对应的状态概率。由于语音信号是连续的，各个音素、音节以及词之间没有明显的边界，各个发音单位还会受到上下文的影响。虽然拼帧可以增加上下文信息，但对于语音来说还是不够。而递归神经网络（RNN）的出现可以记住更多历史信息，更有利于对语音信号的上下文信息进行建模。由于简单的RNN存在梯度炸和梯度消散问题，难以训练，无法直接应用于语音信号建模上，因此学者进一步探索，开发出了很多适合语音建模的RNN结构，其中有名的就是LSTM。江苏录音语音识别在语音识别的漫长历史中，人工神经网络的浅层和深层(例如递归网络)。

    汉语的音节由声母、韵母和音调构成，其中音调信息包含在韵母中。所以，汉语音节结构可以简化为：声母+韵母。汉语中有409个无调音节，约1300个有调音节。汉字与汉语音节并不是一一对应的。一个汉字可以对应多个音节，一个音节可对应多个汉字，例如：和——héhèhuóhuòhútián——填甜语音识别过程是个复杂的过程，但其终任务归结为，找到对应观察值序列O的可能的词序列W^。按贝叶斯准则转化为：其中，P(O)与P(W)没有关系，可认为是常量，因此P(W|O)的*大值可转换为P(O|W)和P(W)两项乘积的*大值，di一项P(O|W)由声学模型决定，第二项P(W)由语言模型决定。为了让机器识别语音，首先提取声学特征，然后通过解码器得到状态序列，并转换为对应的识别单元。一般是通过词典将音素序列(如普通话的声母和韵母)，转换为词序列，然后用语言模型规整约束，后得到句子识别结果。例如，对"天气很好"进行词序列、音素序列、状态序列的分解，并和观察值序列对应。其中每个音素对应一个HMM，并且其发射状态(深色)对应多帧观察值。人的发音包含双重随机过程，即说什么不确定。怎么说也不确定，很难用简单的模板匹配技术来识别。更合适的方法是用HMM这种统计模型来刻画双重随机过程。

    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。专业的AI语音技术服务商，行业：机器人，会议设备，大屏交互，降噪。

    智能音箱玩家们对这款产品的认识还都停留在：亚马逊出了一款叫Echo的产品，功能和Siri类似。先行者科大讯飞叮咚音箱的出师不利，更是加重了其它人的观望心态。真正让众多玩家从观望转为积极参与的转折点是逐步曝光的Echo销量，2016年底，Echo近千万的美国销量让整个世界震惊。这是智能设备从未达到过的高点，在Echo以前除了AppleWatch与手环，像恒温器、摄像头这样的产品突破百万销量已是惊人表现。这种销量以及智能音箱的AI属性促使2016年下半年，国内各大巨头几乎是同时转变应有的态度，积极打造自己的智能音箱。未来，回看整个发展历程，2019年是一个明确的分界点。在此之前，全行业是突飞猛进，但2019年之后则开始进入对细节领域渗透和打磨的阶段，人们关注的焦点也不再是单纯的技术指标，而是回归到体验，回归到一种“新的交互方式到底能给我们带来什么价值”这样更为一般的、纯粹的商业视角。技术到产品再到是否需要与具体的形象进行交互结合，比如人物形象；流程自动化是否要与语音结合；场景应该如何使用这种技术来提升体验，诸如此类终都会一一呈现在从业者面前。而此时行业的主角也会从原来的产品方过渡到平台提供方，AIoT纵深过大。特别是远场语音识别已经随着智能音箱的兴起成为全球消费电子领域应用为成功的技术之一。深圳量子语音识别介绍

意味着具备了与人类相仿的语言识别能力。湖南汽车语音识别

    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。湖南汽车语音识别