广州光纤数据语音识别

    Sequence-to-Sequence方法原来主要应用于机器翻译领域。2017年，Google将其应用于语音识别领域，取得了非常好的效果，将词错误率降低至。Google提出新系统的框架由三个部分组成：Encoder编码器组件，它和标准的声学模型相似，输入的是语音信号的时频特征；经过一系列神经网络，映射成高级特征henc，然后传递给Attention组件，其使用henc特征学习输入x和预测子单元之间的对齐方式，子单元可以是一个音素或一个字。**后，attention模块的输出传递给Decoder，生成一系列假设词的概率分布，类似于传统的语言模型。端到端技术的突破，不再需要HMM来描述音素内部状态的变化，而是将语音识别的所有模块统一成神经网络模型，使语音识别朝着更简单、更高效、更准确的方向发展。语音识别的技术现状目前，主流语音识别框架还是由3个部分组成：声学模型、语言模型和解码器，有些框架也包括前端处理和后处理。随着各种深度神经网络以及端到端技术的兴起，声学模型是近几年非常热门的方向，业界都纷纷发布自己新的声学模型结构，刷新各个数据库的识别记录。由于中文语音识别的复杂性，国内在声学模型的研究进展相对更快一些。语音识别在移动端和音箱的应用上为火热，语音聊天机器人、语音助手等软件层出不穷。广州光纤数据语音识别

    Google将其应用于语音识别领域，取得了非常好的效果，将词错误率降低至。如下图所示，Google提出新系统的框架由三个部分组成：Encoder编码器组件，它和标准的声学模型相似，输入的是语音信号的时频特征；经过一系列神经网络，映射成高级特征henc，然后传递给Attention组件，其使用henc特征学习输入x和预测子单元之间的对齐方式，子单元可以是一个音素或一个字。，attention模块的输出传递给Decoder，生成一系列假设词的概率分布，类似于传统的语言模型。端到端技术的突破，不再需要HMM来描述音素内部状态的变化，而是将语音识别的所有模块统一成神经网络模型，使语音识别朝着更简单、更高效、更准确的方向发展。语音识别的技术现状目前，主流语音识别框架还是由3个部分组成：声学模型、语言模型和解码器，有些框架也包括前端处理和后处理。随着各种深度神经网络以及端到端技术的兴起，声学模型是近几年非常热门的方向，业界都纷纷发布自己新的声学模型结构，刷新各个数据库的识别记录。由于中文语音识别的复杂性，国内在声学模型的研究进展相对更快一些，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）。

    河北语音识别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。

    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。

    语音识别包括两个阶段:训练和识别。不管是训练还是识别，都必须对输入语音预处理和特征提取。训练阶段所做的具体工作是收集大量的语音语料，经过预处理和特征提取后得到特征矢量参数，通过特征建模达到建立训练语音的参考模型库的目的。而识别阶段所做的主要工作是将输入语音的特征矢量参数和参考模型库中的参考模型进行相似性度量比较，然后把相似性高的输入特征矢量作为识别结果输出。这样，终就达到了语音识别的目的。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。特定人识别是指识别对象为专门的人，非特定人识别是指识别对象是针对大多数用户，一般需要采集多个人的语音进行录音和训练，经过学习，达到较高的识别率。基于现有技术开发嵌入式语音交互系统，目前主要有两种方式:一种是直接在嵌入式处理器中调用语音开发包;另一种是嵌入式处理器外扩展语音芯片。第一种方法程序量大，计算复杂，需要占用大量的处理器资源，开发周期长;第二种方法相对简单，只需要关注语音芯片的接口部分与微处理器相连，结构简单，搭建方便，微处理器的计算负担降低，增强了可靠性，缩短了开发周期。本文的语音识别模块是以嵌入式微处理器为说明。大数据与深度神经网络时代的到来，语音识别技术取得了突飞猛进的进步。

    还可能存在语种混杂现象，如中英混杂(尤其是城市白领)、普通话与方言混杂，但商业机构在这方面的投入还不多，对于中英混杂语音一般*能识别简单的英文词汇(如"你家Wi-Fi密码是多少")，因此如何有效提升多语种识别的准确率，也是当前语音识别技术面临的挑战之一。语音识别建模方法语音识别建模方法主要分为模板匹配、统计模型和深度模型几种类型，以下分别介绍DTW、GMM-HMM、DNN-HMM和端到端模型。往往会因为语速、语调等差异导致这个词的发音特征和时间长短各不相同。这样就造成通过采样得到的语音数据在时间轴上无法对齐的情况。如果时间序列无法对齐，那么传统的欧氏距离是无法有效地衡量出这两个序列间真实的相似性的。而DTW的提出就是为了解决这一问题，它是一种将两个不等长时间序列进行对齐并且衡量出这两个序列间相似性的有效方法。DTW采用动态规划的算法思想，通过时间弯折，实现P和Q两条语音的不等长匹配，将语音匹配相似度问题转换为**优路径问题。DTW是模板匹配法中的典型方法，非常适合用于小词汇量孤立词语音识别系统。但DTW过分依赖端点检测，不适合用于连续语音识别，DTW对特定人的识别效果较好。动态时间规整（DTW），它是在马尔可夫链的基础上发展起来的。该领域的大部分进展归功于计算机能力的迅速提高。湖北谷歌语音识别

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。广州光纤数据语音识别

    亚马逊的Echo音箱刚开始推出的两三年，国内的智能音箱市场还不温不火，不为消费者所接受，因此销量非常有限。但自2017年以来，智能家居逐渐普及，音箱市场开始火热，为抢占语音入口，阿里巴巴、百度、小米、华为等大公司纷纷推出了各自的智能音箱。据Canalys报告，2019年第1季度中国市场智能音箱出货量全球占比51%，超过美国，成为全球*大的智能音箱市场。据奥维云网(AVC)数据显示，2019年上半年中国智能音箱市场销量为1556万台，同比增长233%。随着语音市场的扩大，国内涌现出一批具有强大竞争力的语音公司和研究团队，包括云知声、思必驰、出门问问、声智科技、北科瑞声、天聪智能等。他们推出的语音产品和解决方案主要针对特定场景，如车载导航、智能家居、医院的病历输入、智能客服、会议系统、证券柜台业务等，因为采用深度定制，识别效果和产品体验更佳。在市场上获得了不错的反响。针对智能硬件的离线识别，云知声和思必驰等公司还研发出专门的语音芯片，进一步降低功耗，提高产品的性价比。在国内语音应用突飞猛进的同时，各大公司和研究团队纷纷在国际学术会议和期刊上发表研究成果。2015年，张仕良等人提出了前馈型序列记忆网络。广州光纤数据语音识别