江苏录音语音识别

    将匹配度高的识别结果提供给用户。ASR技术已经被应用到各种智能终端，为人们提供了一种崭新的人机交互体验，但多数都是基于在线引擎实现。本文针对离线网络环境，结合特定领域内的应用场景，提出了一套实用性强，成本较低的语音识别解决方案，实现非特定人连续语音识别功能。第二章本文从方案的主要功能模块入手，对涉及到的关键要素进行详细的分析描述，同时对实现过程中的关键事项进行具体分析，并提出应对措施。第三章根据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。1低成本的语音识别解决方案（1）主要功能划分在特定领域内的语音识别，主要以命令发布为主，以快捷实现人机交互为目的。比如在电话通信领域，我们常以“呼叫某某某”、“帮我查找某某某电话”为语音输入，这些输入语音语法结构单一，目的明确，场景性较强，本方案决定采用命令模式实现语音识别功能。方案主要包括四个功能模块：语音控制模块、音频采集模块、语音识别离线引擎和应用数据库模块，各模块的主要功能及要求如图1所示。图1低成本语音识别解决方案功能模块语音控制模块作为方案实现的模块，主要用于实现语音识别的控制管理功能。损失函数通常是Levenshtein距离，对于特定的任务它的数值是不同的。江苏录音语音识别

    DBN），促使了深度神经网络（DNN）研究的复苏。2009年，Hinton将DNN应用于语音的声学建模，在TIMIT上获得了当时比较好的结果。2011年底，微软研究院的俞栋、邓力又把DNN技术应用在了大词汇量连续语音识别任务上，降低了语音识别错误率。从此语音识别进入DNN-HMM时代。DNN-HMM主要是用DNN模型代替原来的GMM模型，对每一个状态进行建模，DNN带来的好处是不再需要对语音数据分布进行假设，将相邻的语音帧拼接又包含了语音的时序结构信息，使得对于状态的分类概率有了明显提升，同时DNN还具有强大环境学习能力，可以提升对噪声和口音的鲁棒性。简单来说，DNN就是给出输入的一串特征所对应的状态概率。由于语音信号是连续的，不仅各个音素、音节以及词之间没有明显的边界，各个发音单位还会受到上下文的影响。虽然拼帧可以增加上下文信息，但对于语音来说还是不够。而递归神经网络（RNN）的出现可以记住更多历史信息，更有利于对语音信号的上下文信息进行建模。由于简单的RNN存在梯度和梯度消散问题，难以训练，无法直接应用于语音信号建模上，因此学者进一步探索，开发出了很多适合语音建模的RNN结构，其中有名的就是LSTM。

江苏录音语音识别语音识别（Speech Recognition）是以语音为研究对象。

    LSTM)的循环神经网络RNN，能够通过遗忘门和输出门忘记部分信息来解决梯度消失的问题。由LSTM也衍生出了许多变体，较为常用的是门控循环单元(GatedRecurrentUnit，GRU)，在训练数据很大的情况下GRU相比LSTM参数更少，因此更容易收敛，从而能节省很多时间。LSTM及其变体使得识别效果再次得到提升，尤其是在近场的语音识别任务上达到了可以满足人们日常生活的标准。另外，时延神经网络(TimeDelayNeuralNetwork，TDNN)也获得了不错的识别效果，它可以适应语音的动态时域变化，能够学习到特征之间的时序依赖。深度学习技术在近十几年中，一直保持着飞速发展的状态，它也推动语音识别技术不断取得突破。尤其是近几年，基于端到端的语音识别方案逐渐成了行业中的关注重点，CTC(ConnectionistTemporalClassification)算法就是其中一个较为经典的算法。在LSTM-CTC的框架中，后一层往往会连接一个CTC模型，用它来替换HMM。CTC的作用是将Softmax层的输出向量直接输出成序列标签，这样就实现了输入语音和输出结果的直接映射，也实现了对整个语音的序列建模。2012年，Graves等人又提出了循环神经网络变换器RNNTransducer，它是CTC的一个扩展，能够整合声学模型与语言模型，同时进行优化。

    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。由于中文语音识别的复杂性，国内在声学模型研究进展更快，主流方向是更深的神经网络技术融合端到端技术。

    发音和单词选择可能会因地理位置和口音等因素而不同。哦，别忘了语言也因年龄和性别而有所不同！考虑到这一点，为ASR系统提供的语音样本越多，它在识别和分类新语音输入方面越好。从各种各样的声音和环境中获取的样本越多，系统越能在这些环境中识别声音。通过专门的微调和维护，自动语音识别系统将在使用过程中得到改进。因此，从基本的角度来看，数据越多越好。的确，目前进行的研究和优化较小数据集相关，但目前大多数模型仍需要大量数据才能发挥良好的性能。幸运的是，得益于数据集存储库的数据收集服务，音频数据的收集变得越发简单。这反过来又增加了技术发展的速度，那么，接下来简单了解一下，未来自动语音识别能在哪些方面大展身手。ASR技术的未来ASR技术已融身于社会。虚拟助手、车载系统和家庭自动化都让日常生活更加便利，应用范围也可能扩大。随着越来越多的人接纳这些服务，技术将进一步发展。除上述示例之外，自动语音识别在各种有趣的领域和行业中都发挥着作用：·通讯：随着全球手机的普及，ASR系统甚至可以为阅读和写作水平较低的社区提供信息、在线搜索和基于文本的服务。语音识别的输入实际上就是一段随时间播放的信号序列，而输出则是一段文本序列。江苏录音语音识别

神经网络已经逐渐用于语音识别，例如音素分类，孤立单词识别，视听语音识别、视听说话者识别和说话者适应。江苏录音语音识别

    智能音箱玩家们对这款产品的认识还都停留在：亚马逊出了一款叫Echo的产品，功能和Siri类似。先行者科大讯飞叮咚音箱的出师不利，更是加重了其它人的观望心态。真正让众多玩家从观望转为积极参与的转折点是逐步曝光的Echo销量，2016年底，Echo近千万的美国销量让整个世界震惊。这是智能设备从未达到过的高点，在Echo以前除了AppleWatch与手环，像恒温器、摄像头这样的产品突破百万销量已是惊人表现。这种销量以及智能音箱的AI属性促使2016年下半年，国内各大巨头几乎是同时转变应有的态度，积极打造自己的智能音箱。未来，回看整个发展历程，2019年是一个明确的分界点。在此之前，全行业是突飞猛进，但2019年之后则开始进入对细节领域渗透和打磨的阶段，人们关注的焦点也不再是单纯的技术指标，而是回归到体验，回归到一种“新的交互方式到底能给我们带来什么价值”这样更为一般的、纯粹的商业视角。技术到产品再到是否需要与具体的形象进行交互结合，比如人物形象；流程自动化是否要与语音结合；场景应该如何使用这种技术来提升体验，诸如此类终都会一一呈现在从业者面前。而此时行业的主角也会从原来的产品方过渡到平台提供方，AIoT纵深过大。江苏录音语音识别