广州未来语音识别设计

    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。语音识别是门综合性学科，包括声学、语音学、语言学、信号处理、概率统计、信息论、模式识别和深度学习等。广州未来语音识别设计

    我们来看一个简单的例子，假设词典包含：jin1tian1语音识别过程则"jin天"的词HMM由"j"、"in1"、"t"和"ian1"四个音素HMM串接而成，形成一个完整的模型以进行解码识别。这个解码过程可以找出每个音素的边界信息，即每个音素(包括状态)对应哪些观察值(特征向量)，均可以匹配出来。音素状态与观察值之间的匹配关系用概率值衡量，可以用高斯分布或DNN来描述。从句子到状态序列的分解过程语音识别任务有简单的孤立词识别，也有复杂的连续语音识别，工业应用普遍要求大词汇量连续语音识别(LVCSR)。主流的语音识别系统框架。对输入的语音提取声学特征后，得到一序列的观察值向量，再将它们送到解码器识别，后得到识别结果。解码器一般是基于声学模型、语言模型和发音词典等知识源来识别的，这些知识源可以在识别过程中动态加载，也可以预先编译成统一的静态网络，在识别前一次性加载。发音词典要事先设计好，而声学模型需要由大批量的语音数据(涉及各地口音、不同年龄、性别、语速等方面)训练而成，语言模型则由各种文本语料训练而成。为保证识别效果，每个部分都需要精细的调优，因此对系统研发人员的专业背景有较高的要求。广州未来语音识别设计由于中文语音识别的复杂性，国内在声学模型研究进展更快，主流方向是更深的神经网络技术融合端到端技术。

    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。

    那就每家都要建立自己云服务稳定，确保响应速度，适配自己所选择的硬件平台，逐项整合具体的内容（比如音乐、有声读物）。这从产品方或者解决方案商的视角来看是不可接受的。这时候就会催生相应的平台服务商，它要同时解决技术、内容接入和工程细节等问题，终达成试错成本低、体验却足够好的目标。平台服务并不需要闭门造车，平台服务的前提是要有能屏蔽产品差异的操作系统，这是AI+IOT的特征，也是有所参照的，亚马逊过去近10年里是同步着手做两件事：一个是持续推出面向终端用户的产品，比如Echo，EchoShow等；一个是把所有产品所内置的系统Alexa进行平台化，面向设备端和技能端同步开放SDK和调试发布平台。虽然GoogleAssistant号称单点技术更为，但从各方面的结果来看Alexa是当之无愧的为的系统平台，可惜的是Alexa并不支持中文以及相应的后台服务。国内则缺乏亚马逊这种统治力的系统平台提供商，当前的平台提供商分为两个阵营：一类是以百度、阿里、讯飞、小米、腾讯为的传统互联网或者上市公司；一类是以声智等为的新兴人工智能公司。新兴的人工智能公司相比传统公司产品和服务上的历史包袱更轻，因此在平台服务上反倒是可以主推一些更为面向未来、有特色的基础服务。

     大多数人会认为研发语音识别技术是一条艰难的道路，投入会巨大，道路会很漫长。

    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。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。广州未来语音识别设计

语音识别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。广州未来语音识别设计

    共振峰的位置、带宽和幅度决定元音音色，改变声道形状可改变共振峰，改变音色。语音可分为浊音和清音，其中浊音是由声带振动并激励声道而得到的语音，清音是由气流高速冲过某处收缩的声道所产生的语音。语音的产生过程可进一步抽象成如图1-2所示的激励模型，包含激励源和声道部分。在激励源部分，冲击序列发生器以基音周期产生周期性信号，经过声带振动，相当于经过声门波模型，肺部气流大小相当于振幅；随机噪声发生器产生非周期信号。声道模型模拟口腔、鼻腔等声道qi官，后产生语音信号。我们要发浊音时，声带振动形成准周期的冲击序列。发清音时，声带松弛，相当于发出一个随机噪声。图1-2产生语音的激励模型，人耳是声音的感知qi官，分为外耳、中耳和内耳三部分。外耳的作用包括声源的定位和声音的放大。外耳包含耳翼和外耳道，耳翼的作用是保护耳孔，并具有定向作用。外耳道同其他管道一样也有共振频率，大约是3400Hz。鼓膜位于外耳道内端，声音的振动通过鼓膜传到内耳。中耳由三块听小骨组成，作用包括放大声压和保护内耳。中耳通过咽鼓管与鼻腔相通，其作用是调节中耳压力。内耳的耳蜗实现声振动到神经冲动的转换，并传递到大脑。广州未来语音识别设计