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    feed-forwardsequentialmemorynetwork，FSMN)，在DNN的隐层旁增加了一个“记忆模块”，这个记忆模块用来存储对判断当前语音帧有用的语音信号的历史信息和未来信息，并且只需等待有限长度的未来语音帧。随后，科大讯飞进一步提出了深度全序列卷积神经网络(DFCNN)。2018年，阿里巴巴改良并开源了语音识别模型DFSMN(DeepFSMN)。2018年，中科院自动化所率先把Transformer应用到语音识别任务，并进一步拓展到中文语音识别。不管是在研究成果还是在产品性能体验上，国内的语音行业整体水平已经达到甚至超越了国际水平。2016年10月，时任百度首席科学家的吴恩达在对微软的语音识别技术与人类水平持平的消息表示祝贺的同时声称，百度的汉语语音识别在2015年就已经超越了人类的平均水平，也就是说百度比微软提前一年实现了这一成绩。当前语音识别系统依然面临着不少应用挑战，其中包括以下主要问题：鲁棒性。目前语音识别准确率超过人类水平主要还是在受限的场景下，比如在安静环境的情况下，而一旦加入干扰信号，尤其是环境噪声和人声干扰，性能往往会明显下降。因此，如何在复杂场景(包括非平稳噪声、混响、远场)下，提高语音识别的鲁棒性，研发"能用=>好用"的语音识别产品。市面上有哪些语音识别模块好用呢？山西语音识别在线

    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。

  山西语音识别在线语音识别目前已使用在生活的各个方面：手机端的语音识别技术。

    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。

    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。也被称为自动语音识别技术（ASR)，计算机语音识别或语音到文本（STT)技术。

    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的语言识别能力，而这也是语音识别技术当前发展比较火热的原因。随着技术的发展，现在口音、方言、噪声等场景下的语音识别也达到了可用状态，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。由于语音交互提供了更自然、更便利、更高效的沟通形式，语音必定将成为未来主要的人机互动接口之一。当然，当前技术还存在很多不足，如对于强噪声、超远场、强干扰、多语种、大词汇等场景下的语音识别还需要很大的提升；另外，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。虽然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。本篇文章将从技术和产业两个角度来回顾一下语音识别发展的历程和现状，并分析一些未来趋势，希望能帮助更多年轻技术人员了解语音行业。一般都是可以理解的文本内容，也有可能是二进制编码或者字符序列。河北语音识别源码

它融合了语言学、计算机科学和电气工程领域的知识和研究。山西语音识别在线

    作为人机交互领域重要的研究对象，语音识别技术已经成为信息社会不可或缺的组成部分。目前基于在线引擎和语音芯片实现的语音技术方案，其适用性和使用成本均限制了技术的应用和推广。通过对离线语音识别引擎的研究，结合特定领域内的应用特点，提出一套适用性强，成本较低的语音识别解决方案，可以在离线的网络环境中，实现非特定人的连续语音识别功能。根据本方案设计语音拨号软件，并对语音拨号软件的功能进行科学的测试验证。语音识别技术，又称为自动语音识别（AutomaticSpeechRecognition，ASR），它是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器理解人类语言，并将其转换为计算机可输入的数字信号的一门技术。语音识别技术将繁琐的输入劳动交给机器处理，在解放人类双手的同时，还可以有效提高人机交互效率，信息化高度发达，已经成为信息社会不可或缺的组成部分。语音识别引擎是ASR技术的**模块，它可以工作在识别模式和命令模式。在识别模式下，引擎系统在后台提供词库和识别模板，用户无需对识别语法进行改动，根据引擎提供的语法模式即可完成既定的人机交互操作；但在命令模式下，用户需要构建自己的语法词典，引擎系统根据用户构建的语法词典。山西语音识别在线