深圳量子语音识别服务标准

    英国伦敦大学的科学家Fry和Denes等人di一次利用统计学的原理构建出了一个可以识别出4个元音和9个辅音的音素识别器。在同一年，美国麻省理工学院林肯实验室的研究人员则shou次实现了可以针对非特定人的可识别10个元音音素的识别器。语音识别技术的发展历史，主要包括模板匹配、统计模型和深度学习三个阶段。di一阶段：模板匹配(DTW)20世纪60年代，一些重要的语音识别的经典理论先后被提出和发表出来。1964年，Martin为了解决语音时长不一致的问题，提出了一种时间归一化的方法，该方法可以可靠地检测出语音的端点，这可以有效地降低语音时长对识别结果的影响，使语音识别结果的可变性减小了。1966年，卡耐基梅隆大学的Reddy利用动态音素的方法进行了连续语音识别，这是一项开创性的工作。1968年，前苏联科学家Vintsyukshou次提出将动态规划算法应用于对语音信号的时间规整。虽然在他的工作中，动态时间规整的概念和算法原型都有体现，但在当时并没有引起足够的重视。这三项研究工作，为此后几十年语音识别的发展奠定了坚实的基础。虽然在这10年中语音识别理论取得了明显的进步。但是这距离实现真正实用且可靠的语音识别系统的目标依旧十分遥远。20世纪70年代。声学模型是语音识别系统中为重要的部分之一。深圳量子语音识别服务标准

    语音识别服务具备识别准确率高、接入便捷、性能稳定等特点。语音识别服务开放实时语音识别、一句话识别和录音文件识别三种服务形式，满足不同类型开发者需求。语音识别功能采用百度语音识别库，首先利用PyAudio库录制语音指令，保存为受支持的wav音频文件，然后利用百度语音识别库提供的方法实现语音识别，检测识别结果，利用PyUserInput库提供的方法模拟控制web页面滚动。百度语音识别为开发者提供业界的语音服务,通过场景识别优化,为车载导航,智能家居和社交聊天等行业提供语音解决方案,准确率达到90%以上,让您的应用绘“声”绘色。实时语音识别应用场景有哪些？1、实时客服记录将呼叫中心的语音实时转写到文字，可以实现实时质检和监控2、会议访谈记录将会议和访谈的音频实时转为文字，提升记录效率，方便企业后期对会议内容进行整理3、视频实时直播字幕将视频或线上直播中的音频实时转为字幕，为观众提高直播观感体验。深圳量子语音识别服务标准由于语音交互提供了更自然、更便利、更高效的沟通形式。

    使用语音识别功能之前，先按照说明书安装百度语音输入软件。在浏览器中输入VOICEM380底部的软件下载链接，就可以直接进入软件下载界面了，清晰简单，自行选择win版/Mac版，跟着界面提示一部一部操作就ok。中间绑定手机/邮箱账号，接收验证码，输入VOICEM380底部的***码。安装流程就结束了，让我们来试试神奇的语音识别~先试了一下普通话模式，据官方说，每分钟可听写约400字，准确率高达98%。特意找了一段听起来十分晦涩、拗口的话来测试，先清点VOICEM380的语音识别键。此时电脑右下角出现小弹框，进入语音接收阶段。以正常语速随便读了一下，转化效果非常好，实现零误差；而且对于智能语音识别中的“智能”也有了很好的诠释，如动图，有些人名、专有名词不能在一时间正确输出，但会随着语音的不断输入，不断修正、调整前面的内容；输入结束后，可以再次轻点VOICEM380的语音识别键，进入“识别”阶段，个人感觉，更像是对于刚刚输出的内容进行后的整合；如果刚刚的输出有出现标点错乱、错别字的现象，会在这个识别阶段，统一调整，终整合后输出的内容，正确率十分ok。接着试了一下中译英模式和英译中模式，整体操作和普通话模式一致。虽然涉及了不同语种之间的翻译转化。

    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，那就每家都要建立自己云服务稳定，确保响应速度，适配自己所选择的硬件平台，逐项整合具体的内容（比如音乐、有声读物）。这从产品方或者解决方案商的视角来看是不可接受的。这时候就会催生相应的平台服务商，它要同时解决技术、内容接入和工程细节等问题，终达成试错成本低、体验却足够好的目标。平台服务并不需要闭门造车，平台服务的前提是要有能屏蔽产品差异的操作系统，这是AI+IOT的特征，也是有所参照的，亚马逊过去近10年里是同步着手做两件事：一个是持续推出面向终端用户的产品，比如Echo，EchoShow等；一个是把所有产品所内置的系统Alexa进行平台化，面向设备端和技能端同步开放SDK和调试发布平台。虽然GoogleAssistant号称单点技术，但从各方面的结果来看Alexa是当之无愧的系统平台，可惜的是Alexa并不支持中文以及相应的后台服务。国内则缺乏亚马逊这种统治力的系统平台提供商，当前的平台提供商分为两个阵营：一类是以百度、阿里、讯飞、小米、腾讯的传统互联网或者上市公司；一类是以声智等为新兴人工智能公司。新兴的人工智能公司相比传统公司产品和服务上的历史包袱更轻。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。

    而且有的产品在可用性方面达到了很好的性能，例如微软公司的Whisper、贝尔实验室的***TO、麻省理工学院的SUMMIT系统、IBM的ViaVioce系统。英国剑桥大学SteveYoung开创的语音识别工具包HTK(HiddenMarkovToolKit)，是一套开源的基于HMM的语音识别软件工具包，它采用模块化设计，而且配套了非常详细的HTKBook文档，这既方便了初学者的学习、实验(HTKBook文档做得很好)，也为语音识别的研究人员提供了专业且便于搭建的开发平台。HTK自1995年发布以来，被采用。即便如今，大部分人在接受语音专业启蒙教育时，依然还是要通过HTK辅助将理论知识串联到工程实践中。可以说，HTK对语音识别行业的发展意义重大。进入21世纪头几年，基于GMM-HMM的框架日臻成熟完善，人们对语音识别的要求已经不再满足于简单的朗读和对话，开始将目光着眼于生活中的普通场景，因此研究的重点转向了具有一定识别难度的日常流利对话、电话通话、会议对话、新闻广播等一些贴近人类实际应用需求的场景。但是在这些任务上，基于GMM-HMM框架的语音识别系统的表现并不能令人满意。识别率达到80%左右后，就无法再取得突破。人们发现一直占据主流的GMM-HMM框架也不是wan能的。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进展。广西语音识别率

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。深圳量子语音识别服务标准

    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。Sequence-to-Sequence方法原来主要应用于机器翻译领域。

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