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    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。实时语音识别就是对音频流进行实时识别。上海语音识别平台

    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。河北远场语音识别设计有效的算法来重新划分表示为加权有限状态换能器的格子，其中编辑距离为验证某些假设的有限状态换能器。

    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。

    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，该模型比百度上一代DeepPeak2模型提升相对15%的性能。开源语音识别Kaldi是业界语音识别框架的基石。

    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%。

    在识别时可以将待识别的语音的特征参数与声学模型进行匹配，得到识别结果。目前的主流语音识别系统多采用隐马尔可夫模型HMM进行声学模型建模。（4）语言模型训练语言模型是用来计算一个句子出现概率的模型，简单地说，就是计算一个句子在语法上是否正确的概率。因为句子的构造往往是规律的，前面出现的词经常预示了后方可能出现的词语。它主要用于决定哪个词序列的可能性更大，或者在出现了几个词的时候预测下一个即将出现的词语。它定义了哪些词能跟在上一个已经识别的词的后面（匹配是一个顺序的处理过程），这样就可以为匹配过程排除一些不可能的单词。语言建模能够有效的结合汉语语法和语义的知识，描述词之间的内在关系，从而提高识别率，减少搜索范围。对训练文本数据库进行语法、语义分析，经过基于统计模型训练得到语言模型。（5）语音解码和搜索算法解码器是指语音技术中的识别过程。针对输入的语音信号，根据己经训练好的HMM声学模型、语言模型及字典建立一个识别网络，根据搜索算法在该网络中寻找一条路径，这个路径就是能够以概率输出该语音信号的词串，这样就确定这个语音样本所包含的文字了。所以，解码操作即指搜索算法。得益于深度学习研究的突破以及大量语音数据的积累，语音识别技术得到了突飞猛进的发展。河北远场语音识别

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。上海语音识别平台

    智能生活：当你睁开眼睛品尝早上的一缕阳光时，智能设备已经自动启动了。机器人打扫房间，处理文件，整理早餐，离开街道，坐AI车，进入公司，对面是智能前台，工作中收到的电话和信息都有可能实现智能处理。这些场景很久以前无法想象。智能语音电话机器人作为人工智能基础研究的语音识别技术是躺在研究者面前的难关，为了使计算机能够理解人类的语言，实现与人类的对话，进行了近30年的研究！从思维模式到具体实现，科研人员克服了无数难关，让我们来理解神秘的语音识别技术吧！什么是智能语音识别系统？语音识别实际上是把人类语言的内容和意义转换成计算机可读的输入，如按钮、二进制代码和字符串。与说话者的认识不同，后者主要是认识并确认发出声音的人不在其中。语音识别的目的是让机器人听懂人类说的语言，其中包括两个意思：一不是转换成书面语言文字，而是逐字听懂。二是理解口述内容中包含的命令和要求，不拘泥于所有词汇的正确转换，而是做出正确的响应。语音识别如何提高识别度语音的交互是认知和认识的过程，因此不能与语法、意思、用语规范等分裂。系统首先处理原始语音，然后进行特征提取，消除噪声和说话人不同造成的影响。上海语音识别平台