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    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。智能玩具语音识别技术的智能化也让玩具行业进行了变革，比如智能语音娃娃、智能语音儿童机器人。浙江语音识别在线

    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。云南安卓语音识别大规模的语音识别研究始于70年代，并在单个词的识别方面取得了实质性的进展。

    共振峰的位置、带宽和幅度决定元音音色，改变声道形状可改变共振峰，改变音色。语音可分为浊音和清音，其中浊音是由声带振动并激励声道而得到的语音，清音是由气流高速冲过某处收缩的声道所产生的语音。语音的产生过程可进一步抽象成如图1-2所示的激励模型，包含激励源和声道部分。在激励源部分，冲击序列发生器以基音周期产生周期性信号，经过声带振动，相当于经过声门波模型，肺部气流大小相当于振幅；随机噪声发生器产生非周期信号。声道模型模拟口腔、鼻腔等声道qi官，后产生语音信号。我们要发浊音时，声带振动形成准周期的冲击序列。发清音时，声带松弛，相当于发出一个随机噪声。图1-2产生语音的激励模型，人耳是声音的感知qi官，分为外耳、中耳和内耳三部分。外耳的作用包括声源的定位和声音的放大。外耳包含耳翼和外耳道，耳翼的作用是保护耳孔，并具有定向作用。外耳道同其他管道一样也有共振频率，大约是3400Hz。鼓膜位于外耳道内端，声音的振动通过鼓膜传到内耳。中耳由三块听小骨组成，作用包括放大声压和保护内耳。中耳通过咽鼓管与鼻腔相通，其作用是调节中耳压力。内耳的耳蜗实现声振动到神经冲动的转换，并传递到大脑。

    提升用户体验，仍然是要重点解决的问题。口语化。每个说话人的口音、语速和发声习惯都是不一样的，尤其是一些地区的口音(如南方口音、山东重口音)，会导致准确率急剧下降。还有电话场景和会议场景的语音识别，其中包含很多口语化表达，如闲聊式的对话，在这种情况下的识别效果也很不理想。因此语音识别系统需要提升自适应能力，以便更好地匹配个性化、口语化表达，排除这些因素对识别结果的影响，达到准确稳定的识别效果。低资源。特定场景、方言识别还存在低资源问题。手机APP采集的是16kHz宽带语音。有大量的数据可以训练，因此识别效果很好，但特定场景如银行/证券柜台很多采用专门设备采集语音，保存的采样格式压缩比很高，跟一般的16kHz或8kHz语音不同，而相关的训练数据又很缺乏，因此识别效果会变得很差。低资源问题同样存在于方言识别，中国有七大方言区，包括官话方言(又称北方方言)、吴语、湘语、赣语、客家话、粤语、闽语(闽南语)，还有晋语、湘语等分支，要搜集各地数据(包括文本语料)相当困难。因此如何从高资源的声学模型和语言模型迁移到低资源的场景，减少数据搜集的代价，是很值得研究的方向。语种混杂(code-switch)。在日常交流中。从技术来看，整个语音交互链条有五项单点技术：唤醒、麦克风阵列、语音识别、自然语言处理、语音合成。

    业界大部分都是按照静态解码的方式进行，即将声学模型和语言模型构造成WFST网络，该网络包含了所有可能路径，解码就是在该空间进行搜索的过程。由于该理论相对成熟，更多的是工程优化的问题，所以不论是学术还是产业目前关注的较少。语音识别的技术趋势语音识别主要趋于远场化和融合化的方向发展，但在远场可靠性还有很多难点没有突破，比如多轮交互、多人噪杂等场景还有待突破，还有需求较为迫切的人声分离等技术。新的技术应该彻底解决这些问题，让机器听觉远超人类的感知能力。这不能只是算法的进步，需要整个产业链的共同技术升级，包括更为先进的传感器和算力更强的芯片。单从远场语音识别技术来看，仍然存在很多挑战，包括：（1）回声消除技术。由于喇叭非线性失真的存在，单纯依靠信号处理手段很难将回声消除干净，这也阻碍了语音交互系统的推广，现有的基于深度学习的回声消除技术都没有考虑相位信息，直接求取的是各个频带上的增益，能否利用深度学习将非线性失真进行拟合，同时结合信号处理手段可能是一个好的方向。（2）噪声下的语音识别仍有待突破。信号处理擅长处理线性问题，深度学习擅长处理非线性问题，而实际问题一定是线性和非线性的叠加。这些进步不仅体现在该领域发表的学术论文激增上。安徽语音识别设置

前端语音识别指命令者向语音识别引擎发出指令，识别出的单词在说话时显示出来，命令者负责编辑和签署文档。浙江语音识别在线

    在识别时可以将待识别的语音的特征参数与声学模型进行匹配，得到识别结果。目前的主流语音识别系统多采用隐马尔可夫模型HMM进行声学模型建模。（4）语言模型训练语言模型是用来计算一个句子出现概率的模型，简单地说，就是计算一个句子在语法上是否正确的概率。因为句子的构造往往是规律的，前面出现的词经常预示了后方可能出现的词语。它主要用于决定哪个词序列的可能性更大，或者在出现了几个词的时候预测下一个即将出现的词语。它定义了哪些词能跟在上一个已经识别的词的后面（匹配是一个顺序的处理过程），这样就可以为匹配过程排除一些不可能的单词。语言建模能够有效的结合汉语语法和语义的知识，描述词之间的内在关系，从而提高识别率，减少搜索范围。对训练文本数据库进行语法、语义分析，经过基于统计模型训练得到语言模型。（5）语音解码和搜索算法解码器是指语音技术中的识别过程。针对输入的语音信号，根据己经训练好的HMM声学模型、语言模型及字典建立一个识别网络，根据搜索算法在该网络中寻找一条路径，这个路径就是能够以概率输出该语音信号的词串，这样就确定这个语音样本所包含的文字了。所以，解码操作即指搜索算法。浙江语音识别在线