深圳量子语音识别

    行业的发展速度反过来会受限于平台服务商的供给能力。跳出具体案例来看，行业下一步发展的本质逻辑是：在具体每个点的投入产出是否达到一个普遍接受的界限。离这个界限越近，行业就越会接近滚雪球式发展的临界点，否则整体增速就会相对平缓。不管是家居、酒店、金融、教育或者其他场景，如果解决问题都是非常高投入并且长周期的事情，那对此承担成本的一方就会犹豫，这相当于试错成本过高。如果投入后，没有可感知的新体验或者销量促进，那对此承担成本的一方也会犹豫，显然这会影响值不值得上的判断。而这两个事情，归根结底都必须由平台方解决，产品方或者解决方案方对此无能为力，这是由智能语音交互的基础技术特征所决定。从技术来看，整个语音交互链条有五项单点技术：唤醒、麦克风阵列、语音识别、自然语言处理、语音合成，其它技术点比如声纹识别、哭声检测等数十项技术通用性略弱，但分别出现在不同的场景下，并会在特定场景下成为关键。看起来关联的技术已经相对庞杂，但切换到商业视角我们就会发现，找到这些技术距离打造一款体验上佳的产品仍然有绝大距离。所有语音交互产品都是端到端打通的产品，如果每家厂商都从这些基础技术来打造产品。

   语音识别还无法做到无限制领域、无限制人群的应用，但是至少从应用实践中我们看到了一些希望。深圳量子语音识别

    并能产生兴趣投身于这个行业。语音识别的技术历程现代语音识别可以追溯到1952年，Davis等人研制了世界上个能识别10个英文数字发音的实验系统，从此正式开启了语音识别的进程。语音识别发展到已经有70多年，但从技术方向上可以大体分为三个阶段。下图是从1993年到2017年在Switchboard上语音识别率的进展情况，从图中也可以看出1993年到2009年，语音识别一直处于GMM-HMM时代，语音识别率提升缓慢，尤其是2000年到2009年语音识别率基本处于停滞状态；2009年随着深度学习技术，特别是DNN的兴起，语音识别框架变为DNN-HMM，语音识别进入了DNN时代，语音识别精细率得到了提升；2015年以后，由于“端到端”技术兴起，语音识别进入了百花齐放时代，语音界都在训练更深、更复杂的网络，同时利用端到端技术进一步大幅提升了语音识别的性能，直到2017年微软在Swichboard上达到词错误率，从而让语音识别的准确性超越了人类，当然这是在一定限定条件下的实验结果，还不具有普遍代表性。GMM-HMM时代70年代，语音识别主要集中在小词汇量、孤立词识别方面，使用的方法也主要是简单的模板匹配方法，即首先提取语音信号的特征构建参数模板，然后将测试语音与参考模板参数进行一一比较和匹配。

     深圳量子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。

    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音交互背景下事实上正被赋予新的内涵，它日益被分成两个不同但必须紧密结合的部分。过去的Linux以及各种变种承担的是功能型操作系统的角色，而以Alexa为的新型系统则承担的则是智能型系统的角色。前者完成完整的硬件和资源的抽象和管理，后者则让这些硬件以及资源得到具体的应用，两者相结合才能输出终用户可感知的体验。功能型操作系统和智能型操作系统注定是一种一对多的关系，不同的AIoT硬件产品在传感器（深度摄像头、雷达等）、显示器上（有屏、无屏、小屏、大屏等）具有巨大差异，这会导致功能型系统的持续分化（可以和Linux的分化相对应）。这反过来也就意味着一套智能型系统，必须同时解决与功能型系统的适配以及对不同后端内容以及场景进行支撑的双重责任。这两边在操作上，属性具有巨大差异。解决前者需要参与到传统的产品生产制造链条中去，而解决后者则更像应用商店的开发者。这里面蕴含着巨大的挑战和机遇。

    并能产生兴趣投身于这个行业。语音识别的技术历程现代语音识别可以追溯到1952年，Davis等人研制了能识别10个英文数字发音的实验系统，从此正式开启了语音识别的进程。语音识别发展已经有70多年，但从技术方向上可以大体分为三个阶段。从1993年到2017年在Switchboard上语音识别率的进展情况，从图中也可以看出1993年到2009年，语音识别一直处于GMM-HMM时代，语音识别率提升缓慢，尤其是2000年到2009年语音识别率基本处于停滞状态；2009年随着深度学习技术，特别是DNN的兴起，语音识别框架变为DNN-HMM，语音识别进入了DNN时代，语音识别准率得到了提升；2015年以后，由于“端到端”技术兴起，语音识别进入了百花齐放时代，语音界都在训练更深、更复杂的网络，同时利用端到端技术进一步大幅提升了语音识别的性能，直到2017年微软在Swichboard上达到词错误率，从而让语音识别的准确性超越了人类，当然这是在一定限定条件下的实验结果，还不具有普遍性。GMM-HMM时代70年代，语音识别主要集中在小词汇量、孤立词识别方面，使用的方法也主要是简单的模板匹配方法，即首先提取语音信号的特征构建参数模板，然后将测试语音与参考模板参数进行一一比较和匹配。原理语音识别技术是让机器通过识别把语音信号转变为文本，进而通过理解转变为指令的技术。

    语音文件“/timit/test/dr5/fnlp0/”的波形图、语谱图和标注SwitchBoard——对话式电话语音库，采样率为8kHz，包含来自美国各个地区543人的2400条通话录音。研究人员用这个数据库做语音识别测试已有20多年的历史。LibriSpeech——英文语音识别数据库，总共1000小时，采样率为16kHz。包含朗读式语音和对应的文本。Thchs-30——清华大学提供的一个中文示例，并配套完整的发音词典，其数据集有30小时，采样率为16kHz。AISHELL-1——希尔贝壳开源的178小时中文普通话数据，采样率为16kHz。包含400位来自中国不同口音地区的发音人的语音，语料内容涵盖财经、科技、体育、娱乐、时事新闻等。语音识别数据库还有很多，包括16kHz和8kHz的数据。海天瑞声、数据堂等数据库公司提供大量的商用数据库，可用于工业产品的开发。08语音识别评价指标假设"我们明天去动物园"的语音识别结果如下：识别结果包含了删除、插入和替换错误。度量语音识别性能的指标有许多个，通常使用测试集上的词错误率(WordErrorRate，WER)来判断整个系统的性能，其公式定义如下：其中，NRef表示测试集所有的词数量，NDel表示识别结果相对于实际标注发生删除错误的词数量，NSub发生替换错误的词数量。随着语音识别技术在未来的不断发展，语音识别芯片的不敢提高，给我们的生活带来了更大的便利和智能化。深圳量子语音识别

舌头部位不同可以发出多种音调，组合变化多端的辅音，可产生大量的、相似的发音，这对语音识别提出了挑战。深圳量子语音识别

    即识别准确率为，相较于2013年的准确率提升了接近20个百分点。这种水平的准确率已经接近正常人类。2016年10月18日，微软语音团队在Switchboard语音识别测试中打破了自己的好成绩，将词错误率降低至。次年，微软语音团队研究人员通过改进语音识别系统中基于神经网络的声学模型和语言模型，在之前的基础上引入了CNN-BLSTM(ConvolutionalNeuralNetworkCombinedwithBidirectionalLongShort-TermMemory，带有双向LSTM的卷积神经网络)模型，用于提升语音建模的效果。2017年8月20日，微软语音团队再次将这一纪录刷新，在Switchboard测试中将词错误率从，即识别准确率达到，与谷歌一起成为了行业。另外，亚马逊(Amazon)公司在语音行业可谓后发制人，其在2014年底正式推出了Echo智能音箱，并通过该音箱搭载的Alexa语音助理，为使用者提供种种应用服务。Echo智能音箱一经推出，在消费市场上取得了巨大的成功。如今已成为美国使用广的智能家居产品，至今累计销量已超过2000万台。投资机构摩根士丹利分析师称智能音箱是继iPad之后"成功的消费电子产品"。国内语音识别现状国内早的语音识别研究开始于1958年，中国科学院声学所研究出一种电子管电路，该电子管可以识别10个元音。1973年。深圳量子语音识别

深圳鱼亮科技有限公司主营品牌有Bothlent，发展规模团队不断壮大，该公司服务型的公司。深圳鱼亮科技是一家有限责任公司（自然）企业，一直“以人为本，服务于社会”的经营理念;“诚守信誉，持续发展”的质量方针。公司业务涵盖智能家居，语音识别算法，机器人交互系统，降噪，价格合理，品质有保证，深受广大客户的欢迎。深圳鱼亮科技自成立以来，一直坚持走正规化、专业化路线，得到了广大客户及社会各界的普遍认可与大力支持。