广州自主可控语音识别标准

    用来描述双重随机过程。HMM有算法成熟、效率高、易于训练等优点，被***应用于语音识别、手写字识别和天气预报等多个领域，目前仍然是语音识别中的主流技术。HMM包含S1、S2、S3、S4和S55个状态，每个状态对应多帧观察值，这些观察值是特征序列(o1、o2、o3、o4,...,oT)，沿时刻t递增，多样化而且不局限取值范围，因此其概率分布不是离散的，而是连续的。自然界中的很多信号可用高斯分布表示，包括语音信号。由于不同人发音会存在较大差异，具体表现是，每个状态对应的观察值序列呈现多样化，单纯用一个高斯函数来刻画其分布往往不够，因此更多的是采用多高斯组合的GMM来表征更复杂的分布。这种用GMM作为HMM状态产生观察值的概率密度函数(pdf)的模型就是GMM-HMM，每个状态对应的GMM由2个高斯函数组合而成。其能够对复杂的语音变化情况进行建模。把GMM-HMM的GMM用DNN替代，HMM的转移概率和初始状态概率保持不变。把GMM-HMM的GMM用DNN替代DNN的输出节点与所有HMM(包括"a"、"o"等音素)的发射状态一一对应，因此可通过DNN的输出得到每个状态的观察值概率。DNN-HMM4.端到端从2015年，端到端模型开始流行，并被应用于语音识别领域。语音识别在噪声中比在安静的环境下要难得多。广州自主可控语音识别标准

    语音识别包括两个阶段:训练和识别。不管是训练还是识别，都必须对输入语音预处理和特征提取。训练阶段所做的具体工作是收集大量的语音语料，经过预处理和特征提取后得到特征矢量参数，通过特征建模达到建立训练语音的参考模型库的目的。而识别阶段所做的主要工作是将输入语音的特征矢量参数和参考模型库中的参考模型进行相似性度量比较，然后把相似性高的输入特征矢量作为识别结果输出。这样，终就达到了语音识别的目的。语音识别的基本原理是现有的识别技术按照识别对象可以分为特定人识别和非特定人识别。特定人识别是指识别对象为专门的人，非特定人识别是指识别对象是针对大多数用户，一般需要采集多个人的语音进行录音和训练，经过学习，达到较高的识别率。基于现有技术开发嵌入式语音交互系统，目前主要有两种方式:一种是直接在嵌入式处理器中调用语音开发包;另一种是嵌入式处理器外扩展语音芯片。第一种方法程序量大，计算复杂，需要占用大量的处理器资源，开发周期长;第二种方法相对简单，只需要关注语音芯片的接口部分与微处理器相连，结构简单，搭建方便，微处理器的计算负担降低，增强了可靠性，缩短了开发周期。本文的语音识别模块是以嵌入式微处理器为说明。四川语音识别工具不使用训练的系统被称为“说话者无关”系统。

    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。

    将匹配度高的识别结果提供给用户。ASR技术已经被应用到各种智能终端，为人们提供了一种崭新的人机交互体验，但多数都是基于在线引擎实现。本文针对离线网络环境，结合特定领域内的应用场景，提出了一套实用性强，成本较低的语音识别解决方案，实现非特定人连续语音识别功能。第二章本文从方案的主要功能模块入手，对涉及到的关键要素进行详细的分析描述，同时对实现过程中的关键事项进行具体分析，并提出应对措施。第三章根据方案设计语音拨号软件，并对语音拨号软件的功能进行科学的测试验证。1低成本的语音识别解决方案（1）主要功能划分在特定领域内的语音识别，主要以命令发布为主，以快捷实现人机交互为目的。比如在电话通信领域，我们常以“呼叫某某某”、“帮我查找某某某电话”为语音输入，这些输入语音语法结构单一，目的明确，场景性较强，本方案决定采用命令模式实现语音识别功能。方案主要包括四个功能模块：语音控制模块、音频采集模块、语音识别离线引擎和应用数据库模块，各模块的主要功能及要求如图1所示。图1低成本语音识别解决方案功能模块语音控制模块作为方案实现的模块，主要用于实现语音识别的控制管理功能。语音识别的基本原理是现有的识别技术按照识别对象可以分为特定人识别和非特定人识别。

    即在解码端通过搜索技术寻找优词串的方法。连续语音识别中的搜索，就是寻找一个词模型序列以描述输入语音信号，从而得到词解码序列。搜索所依据的是对公式中的声学模型打分和语言模型打分。在实际使用中，往往要依据经验给语言模型加上一个高权重，并设置一个长词惩罚分数。语音识别本质上是一种模式识别的过程，未知语音的模式与已知语音的参考模式逐一进行比较，佳匹配的参考模式被作为识别结果。当今语音识别技术的主流算法，主要有基于动态时间规整（DTW）算法、基于非参数模型的矢量量化（VQ）方法、基于参数模型的隐马尔可夫模型（HMM）的方法、以及近年来基于深度学习和支持向量机等语音识别方法。站在巨人的肩膀上：开源框架目前开源世界里提供了多种不同的语音识别工具包，为开发者构建应用提供了很大帮助。但这些工具各有优劣，需要根据具体情况选择使用。下表为目前相对流行的工具包间的对比，大多基于传统的HMM和N-Gram语言模型的开源工具包。对于普通用户而言，大多数人都会知道Siri或Cortana这样的产品。而对于研发工程师来说，更灵活、更具专注性的解决方案更符合需求，很多公司都会研发自己的语音识别工具。（1）CMUSphinix是卡内基梅隆大学的研究成果。需要对发生在数千个离散时间步骤前的事件进行记忆，这对语音识别很重要。广西语音识别文字

语音识别可以作为一种广义的自然语言处理技术，是用于人与人、人与机器进行更顺畅的交流的技术。广州自主可控语音识别标准

    人们在使用梅尔倒谱系数及感知线性预测系数时，通常加上它们的一阶、二阶差分，以引入信号特征的动态特征。声学模型是语音识别系统中为重要的部分之一。声学建模涉及建模单元选取、模型状态聚类、模型参数估计等很多方面。在目前的LVCSR系统中，普遍采用上下文相关的模型作为基本建模单元，以刻画连续语音的协同发音现象。在考虑了语境的影响后，声学模型的数量急剧增加，LVCSR系统通常采用状态聚类的方法压缩声学参数的数量，以简化模型的训练。在训练过程中，系统对若干次训练语音进行预处理，并通过特征提取得到特征矢量序列，然后由特征建模模块建立训练语音的参考模式库。搜索是在指定的空间当中，按照一定的优化准则，寻找优词序列的过程。搜索的本质是问题求解，应用于语音识别、机器翻译等人工智能和模式识别的各个领域。它通过利用已掌握的知识（声学知识、语音学知识、词典知识、语言模型知识等），在状态（从高层至底层依次为词、声学模型、HMM状态）空间中找到优的状态序列。终的词序列是对输入的语音信号在一定准则下的一个优描述。在识别阶段，将输入语音的特征矢量参数同训练得到的参考模板库中的模式进行相似性度量比较。广州自主可控语音识别标准