语音识别基本参数
  • 品牌
  • Bothlent
  • 型号
  • TS-USB-6MIC / TS-GX-6MIC系列
  • 封装形式
  • 软件算法+硬件
  • 工作电源电压
  • 5
语音识别企业商机

    CNN本质上也可以看作是从语音信号中不断抽取特征的一个过程。CNN相比于传统的DNN模型,在相同性能情况下,前者的参数量更少。综上所述,对于建模能力来说,DNN适合特征映射到空间,LSTM具有长短时记忆能力,CNN擅长减少语音信号的多样性,因此一个好的语音识别系统是这些网络的组合。端到端时代语音识别的端到端方法主要是代价函数发生了变化,但神经网络的模型结构并没有太大变化。总体来说,端到端技术解决了输入序列的长度远大于输出序列长度的问题。端到端技术主要分成两类:一类是CTC方法,另一类是Sequence-to-Sequence方法。传统语音识别DNN-HMM架构里的声学模型,每一帧输入都对应一个标签类别,标签需要反复的迭代来确保对齐更准确。采用CTC作为损失函数的声学模型序列,不需要预先对数据对齐,只需要一个输入序列和一个输出序列就可以进行训练。CTC关心的是预测输出的序列是否和真实的序列相近,而不关心预测输出序列中每个结果在时间点上是否和输入的序列正好对齐。CTC建模单元是音素或者字,因此它引入了Blank。对于一段语音,CTC**后输出的是尖峰的序列,尖峰的位置对应建模单元的Label,其他位置都是Blank。语音命令可用于发起电话呼叫、选择无线电台或从兼容的智能手机、MP3播放器或音乐加载闪存驱动器播放音乐。广州量子语音识别标准

广州量子语音识别标准,语音识别

    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,不仅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。

    四川语音识别代码语音识别还不能解决无限制场景、无限制人群通用识别问题,但是已在各个真实场景中普遍应用并得到规模验证。

广州量子语音识别标准,语音识别

    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,其有三个关键节点,两个和技术有关,一个和应用有关。,开发了个基于模型的语音识别系统,当时实现这一系统。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,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,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。刚一面世的时候,这会对搜索业务产生根本性威胁,但事实上直到的面世,这种根本性威胁才真的有了具体的载体。第三个关键点正是出现。

    

    将相似度高的模式所属的类别作为识别中间候选结果输出。为了提高识别的正确率,在后处理模块中对上述得到的候选识别结果继续处理,包括通过Lattice重打分融合更高元的语言模型、通过置信度度量得到识别结果的可靠程度等。终通过增加约束,得到更可靠的识别结果。语音识别的技术有哪些?语音识别技术=早期基于信号处理和模式识别+机器学习+深度学习+数值分析+高性能计算+自然语言处理语音识别技术的发展可以说是有一定的历史背景,上世纪80年代,语音识别研究的重点已经开始逐渐转向大词汇量、非特定人连续语音识别。到了90年代以后,语音识别并没有什么重大突破,直到大数据与深度神经网络时代的到来,语音识别技术才取得了突飞猛进的进展。语音识别技术的发展语音识别技术起始于20世纪50年代。这一时期,语音识别的研究主要集中在对元音、辅音、数字以及孤立词的识别。20世纪60年代,语音识别研究取得实质性进展。线性预测分析和动态规划的提出较好地解决了语音信号模型的产生和语音信号不等长两个问题,并通过语音信号的线性预测编码,有效地解决了语音信号的特征提取。20世纪70年代,语音识别技术取得突破性进展。基于动态规划的动态时间规整(DynamicTimeWarp⁃ing。为了能够更加清晰的定义语音识别的任务,先来看一下语音识别的输入和输出都是什么。

广州量子语音识别标准,语音识别

    DTW)技术基本成熟,特别提出了矢量量化(Vec⁃torQuantization,VQ)和隐马尔可夫模型(HiddenMar⁃kovModel,HMM)理论。20世纪80年代,语音识别任务开始从孤立词、连接词的识别转向大词汇量、非特定人、连续语音的识别,识别算法也从传统的基于标准模板匹配的方法转向基于统计模型的方法。在声学模型方面,由于HMM能够很好的描述语音时变性和平稳性,开始被应用于大词汇量连续语音识别(LargeVocabularyContinousSpeechRecognition,LVCSR)的声学建模;在语言模型方面,以N元文法的统计语言模型开始应用于语音识别系统。在这一阶段,基于HMM/VQ、HMM/高斯混合模型、HMM/人工神经网络的语音建模方法开始应用于LVCSR系统,语音识别技术取得新突破。20世纪90年代以后,伴随着语音识别系统走向实用化,语音识别在细化模型的设计、参数提取和优化、系统的自适应方面取得较大进展。同时,人们更多地关注话者自适应、听觉模型、快速搜索识别算法以及进一步的语言模型的研究等课题。此外,语音识别技术开始与其他领域相关技术进行结合,以提高识别的准确率,便于实现语音识别技术的产品化。怎么构建语音识别系统?语音识别系统构建总体包括两个部分:训练和识别。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。四川语音识别代码

不使用训练的系统被称为“说话者无关”系统。广州量子语音识别标准

    主流方向是更深更复杂的神经网络技术融合端到端技术。2018年,科大讯飞提出深度全序列卷积神经网络(DFCNN),DFCNN使用大量的卷积直接对整句语音信号进行建模,主要借鉴了图像识别的网络配置,每个卷积层使用小卷积核,并在多个卷积层之后再加上池化层,通过累积非常多卷积池化层对,从而可以看到更多的历史信息。2018年,阿里提出LFR-DFSMN(LowerFrameRate-DeepFeedforwardSequentialMemoryNetworks)。该模型将低帧率算法和DFSMN算法进行融合,语音识别错误率相比上一代技术降低20%,解码速度提升3倍。FSMN通过在FNN的隐层添加一些可学习的记忆模块,从而可以有效的对语音的长时相关性进行建模。而DFSMN是通过跳转避免深层网络的梯度消失问题,可以训练出更深层的网络结构。2019年,百度提出了流式多级的截断注意力模型SMLTA,该模型是在LSTM和CTC的基础上引入了注意力机制来获取更大范围和更有层次的上下文信息。其中流式表示可以直接对语音进行一个小片段一个小片段的增量解码;多级表示堆叠多层注意力模型;截断则表示利用CTC模型的尖峰信息,把语音切割成一个一个小片段,注意力模型和解码可以在这些小片段上展开。在线语音识别率上。广州量子语音识别标准

深圳鱼亮科技有限公司在同行业领域中,一直处在一个不断锐意进取,不断制造创新的市场高度,多年以来致力于发展富有创新价值理念的产品标准,在广东省等地区的通信产品中始终保持良好的商业口碑,成绩让我们喜悦,但不会让我们止步,残酷的市场磨炼了我们坚强不屈的意志,和谐温馨的工作环境,富有营养的公司土壤滋养着我们不断开拓创新,勇于进取的无限潜力,深圳鱼亮科技供应携手大家一起走向共同辉煌的未来,回首过去,我们不会因为取得了一点点成绩而沾沾自喜,相反的是面对竞争越来越激烈的市场氛围,我们更要明确自己的不足,做好迎接新挑战的准备,要不畏困难,激流勇进,以一个更崭新的精神面貌迎接大家,共同走向辉煌回来!

与语音识别相关的文章
江苏语音识别率
江苏语音识别率

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,比如兼容性方面新兴公司做的会更加彻底,这种兼容性对于一套产品同时覆盖国内国外市场是相当有利的。类比过去的Android,语音交互的平台提供商们其实面临更大的挑战,发展过程可能会更加的曲折。过去经常被提到的操作系统的概念在智能语...

与语音识别相关的新闻
  • 吉林语音识别库 2024-04-25 02:03:40
    另一方面,与业界对语音识别的期望过高有关,实际上语音识别与键盘、鼠标或触摸屏等应是融合关系,而非替代关系。深度学习技术自2009年兴起之后,已经取得了长足进步。语音识别的精度和速度取决于实际应用环境,但在安静环境、标准口音、常见词汇场景下的语音识别率已经超过95%,意味着具备了与人类相仿...
  • 河北语音识别云 2024-04-24 08:03:56
    但依然流畅、准确。整体使用下来,直观感受是在语音输入的大前提下、结合了谷歌翻译等类似的翻译软件,实时翻译、准翻译。在这两种模式下,完成输入后,同样可以像普通话模式一样,轻点VOICEM380语音识别键,对内容进行终的整合调整。同样,准确度相当ok。我挑战了一下,普通话模式在输入长度上的极限。...
  • 海南云语音识别 2024-04-24 09:09:19
    主流方向是更深更复杂的神经网络技术融合端到端技术。2018年,科大讯飞提出深度全序列卷积神经网络(DFCNN),DFCNN使用大量的卷积直接对整句语音信号进行建模,主要借鉴了图像识别的网络配置,每个卷积层使用小卷积核,并在多个卷积层之后再加上池化层,通过累积非常多卷积池化层对,从而可以看到更...
  • 山东语音识别率 2024-04-24 09:09:13
    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...
与语音识别相关的问题
信息来源于互联网 本站不为信息真实性负责