深圳数字语音识别标准

    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。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。深圳数字语音识别标准

    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。安徽语音识别字多人语音识别和离线语音识别也是当前需要重点解决的问题。

    导致我国的语音识别研究在整个20世纪80年代都没有取得学术成果，也没有开发出具有优良性能的识别系统。20世纪90年代，我国的语音识别研究持续发展，开始逐渐地紧追国际水平。在"863"计划、国家科技攻关计划、国家自然科学基金的支持下，我国在中文语音识别技术方面取得了一系列研究成果。21世纪初期，包括科大讯飞、中科信利、捷通华声等一批致力于语音应用的公司陆续在我国成立。语音识别企业科大讯飞早在2010年，就推出了业界中文语音输入法，移动互联网的语音应用。2010年以后，百度、腾讯、阿里巴巴等国内各大互联网公司相继组建语音研发团队，推出了各自的语音识别服务和产品。在此之后，国内语音识别的研究水平在之前建立的坚实基础上，取得了突飞猛进的进步。如今，基于云端深度学习算法和大数据的在线语音识别系统的识别率可以达到95%以上。科大讯飞、百度、阿里巴巴都提供了达到商业标准的语音识别服务，如语音输入法、语音搜索等应用，语音云用户达到了亿级规模。人工智能和物联网的迅猛发展，使得人机交互方式发生重大变革，语音交互产品也越来越多。国内消费者接受语音产品也有一个过程，开始的认知大部分是从苹果Siri开始。

    训练通常来讲都是离线完成的，将海量的未知语音通过话筒变成信号之后加在识别系统的输入端，经过处理后再根据语音特点建立模型，对输入的信号进行分析，并提取信号中的特征，在此基础上建立语音识别所需的模板。识别则通常是在线完成的，对用户实时语音进行自动识别。这个过程又基本可以分为“前端”和“后端”两个模块。前端主要的作用就是进行端点检测、降噪、特征提取等。后端的主要作用是利用训练好的“声音模型”和“语音模型”对用户的语音特征向量进行统计模式识别，得到其中包含的文字信息。语音识别技术的应用语音识别技术有着应用领域和市场前景。在语音输入控制系统中，它使得人们可以甩掉键盘，通过识别语音中的要求、请求、命令或询问来作出正确的响应，这样既可以克服人工键盘输入速度慢，极易出差错的缺点，又有利于缩短系统的反应时间，使人机交流变得简便易行，比如用于声控语音拨号系统、声控智能玩具、智能家电等领域。在智能对话查询系统中，人们通过语音命令，可以方便地从远端的数据库系统中查询与提取有关信息，享受自然、友好的数据库检索服务，例如信息网络查询、医疗服务、银行服务等。语音识别技术还可以应用于自动口语翻译。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。

    语音识别是一门综合性学科，涉及的领域非常广，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。语音识别的基础理论包括语音的产生和感知过程、语音信号基础知识、语音特征提取等，关键技术包括高斯混合模型(GaussianMixtureModel，GMM)、隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)、深度神经网络(DeepNeuralNetwork，DNN)，以及基于这些模型形成的GMM-HMM、DNN-HMM和端到端(End-to-End，E2E)系统。语言模型和解码器也非常关键，直接影响语音识别实际应用的效果。为了让读者更好地理解语音信号的特性，接下来我们首先介绍语音的产生和感知机制。语音的产生和感知人的发音qi官包括：肺、气管、声带、喉、咽、鼻腔、口腔和唇。肺部产生的气流冲击声带，产生振动。声带每开启和闭合一次的时间是一个基音周期(Pitchperiod)T，其倒数为基音频率(F0=1/T，基频)，范围在70Hz~450Hz。基频越高，声音越尖细，如小孩的声音比大人尖，就是因为其基频更高。基频随时间的变化，也反映声调的变化。人的发音qi官声道主要由口腔和鼻腔组成，它是对发音起重要作用的qi官，气流在声道会产生共振。前面五个共振峰频率(F1、F2、F3、F4和F5)。反映了声道的主要特征。近年来，该领域受益于深度学习和大数据技术的进步。江西语音识别系统

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。深圳数字语音识别标准

    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。深圳数字语音识别标准

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