宁夏汽车语音识别

    Siri、Alexa等虚拟助手的出现，让自动语音识别系统得到了更广的运用与发展。自动语音识别(ASR)是一种将口语转换为文本的过程。该技术正在不断应用于即时通讯应用程序、搜索引擎、车载系统和家庭自动化中。尽管所有这些系统都依赖于略有不同的技术流程，但这些所有系统的第一步都是相同的：捕获语音数据并将其转换为机器可读的文本。但ASR系统如何工作？它如何学会辨别语音？本文将简要介绍自动语音识别。我们将研究语音转换成文本的过程、如何构建ASR系统以及未来对ASR技术的期望。那么，我们开始吧！ASR系统：它们如何运作？因此，从基础层面来看，我们知道自动语音识别看起来如下：音频数据输入，文本数据输出。但是，从输入到输出，音频数据需要变成机器可读的数据。这意味着数据通过声学模型和语言模型进行发送。这两个过程是这样的：声学模型确定了语言中音频信号和语音单位之间的关系，而语言模型将声音与单词及单词序列进行匹配。这两个模型允许ASR系统对音频输入进行概率检查，以预测其中的单词和句子。然后，系统会选出具有**高置信度等级的预测。**有时语言模型可以优先考虑某些因其他因素而被认为更有可能的预测。因此，如果通过ASR系统运行短语。语音识别的狭义语音识别必须走向广义语音识别，致力让机器听懂人类语言，才能将语音识别研究带到更高维度。宁夏汽车语音识别

    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。宁夏汽车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。

    因此一定是两者融合才有可能更好地解决噪声下的语音识别问题。（3）上述两个问题的共性是目前的深度学习用到了语音信号各个频带的能量信息，而忽略了语音信号的相位信息，尤其是对于多通道而言，如何让深度学习更好的利用相位信息可能是未来的一个方向。（4）另外，在较少数据量的情况下，如何通过迁移学习得到一个好的声学模型也是研究的热点方向。例如方言识别，若有一个比较好的普通话声学模型，如何利用少量的方言数据得到一个好的方言声学模型，如果做到这点将极大扩展语音识别的应用范畴。这方面已经取得了一些进展，但更多的是一些训练技巧，距离目标还有一定差距。（5）语音识别的目的是让机器可以理解人类，因此转换成文字并不是终的目的。如何将语音识别和语义理解结合起来可能是未来更为重要的一个方向。语音识别里的LSTM已经考虑了语音的历史时刻信息，但语义理解需要更多的历史信息才能有帮助，因此如何将更多上下文会话信息传递给语音识别引擎是一个难题。（6）让机器听懂人类语言，靠声音信息还不够，“声光电热力磁”这些物理传感手段，下一步必然都要融合在一起，只有这样机器才能感知世界的真实信息，这是机器能够学习人类知识的前提条件。而且。

    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。

    自动语音识别（Automatic Speech Recognition， ASR），也可以简称为语音识别。

    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。语音识别是项融合多学科知识的前沿技术，覆盖了数学与统计学、声学与语言学、计算机与人工智能等基础学科。宁夏汽车语音识别

市面上有哪些语音识别模块好用呢？宁夏汽车语音识别

    MarkGales和SteveYoung在2007年对HMM在语音识别中的应用做了详细阐述。随着统计模型的成功应用，HMM开始了对语音识别数十年的统治，直到现今仍被看作是领域内的主流技术。在DARPA的语音研究计划的资助下，又诞生了一批的语音识别系统，其中包括李开复()在卡耐基梅隆大学攻读博士学位时开发的SPHINX系统。该系统也是基于统计模型的非特定说话人连续语音识别系统，其采用了如下技术：①用HMM对语音状态的转移概率建模；②用高斯混合模型(GaussianMixtureModel，GMM)对语音状态的观察值概率建模。这种把上述二者相结合的方法，称为高斯混合模型-隐马尔可夫模型(GaussianMixtureModel-HiddenMarkovModel，GMM-HMM)[9]。在深度学习热潮出现之前，GMM-HMM一直是语音识别主流的技术。值得注意的是，在20世纪80年代末，随着分布式知识表达和反向传播算法(Backpropagation，BP)的提出，解决了非线性学习问题，于是关于神经网络的研究兴起，人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork，ANN)被应用到语音领域并且掀起了一定的热潮。这是具有里程碑意义的事件。它为若干年后深度学习在语音识别中的崛起奠定了一定的基础。但是由于人工神经网络其自身的缺陷还未得到完全解决。宁夏汽车语音识别

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