安徽语音识别源码

    取距离近的样本所对应的词标注为该语音信号的发音。该方法对解决孤立词识别是有效的，但对于大词汇量、非特定人连续语音识别就无能为力。因此，进入80年代后，研究思路发生了重大变化，从传统的基于模板匹配的技术思路开始转向基于统计模型（HMM）的技术思路。HMM的理论基础在1970年前后就已经由Baum等人建立起来，随后由CMU的Baker和IBM的Jelinek等人将其应用到语音识别当中。HMM模型假定一个音素含有3到5个状态，同一状态的发音相对稳定，不同状态间是可以按照一定概率进行跳转；某一状态的特征分布可以用概率模型来描述，使用***的模型是GMM。因此GMM-HMM框架中，HMM描述的是语音的短时平稳的动态性，GMM用来描述HMM每一状态内部的发音特征。基于GMM-HMM框架，研究者提出各种改进方法，如结合上下文信息的动态贝叶斯方法、区分性训练方法、自适应训练方法、HMM/NN混合模型方法等。这些方法都对语音识别研究产生了深远影响，并为下一代语音识别技术的产生做好了准备。自上世纪90年代语音识别声学模型的区分性训练准则和模型自适应方法被提出以后，在很长一段内语音识别的发展比较缓慢，语音识别错误率那条线一直没有明显下降。DNN-HMM时代2006年。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。安徽语音识别源码

    它在某些实际场景下的识别率无法达到人们对实际应用的要求和期望，这个阶段语音识别的研究陷入了瓶颈期。第三阶段：深度学习(DNN-HMM，E2E)2006年，变革到来。Hinton在全世界学术期刊Science上发表了论文，di一次提出了"深度置信网络"的概念。深度置信网络与传统训练方式的不同之处在于它有一个被称为"预训练"(pre-training)的过程，其作用是为了让神经网络的权值取到一个近似优解的值，之后使用反向传播算法(BP)或者其他算法进行"微调"(fine-tuning)，使整个网络得到训练优化。Hinton给这种多层神经网络的相关学习方法赋予了一个全新的名词——"深度学习"(DeepLearning，DL)。深度学习不*使深层的神经网络训练变得更加容易，缩短了网络的训练时间，而且还大幅度提升了模型的性能。以这篇划时代的论文的发表为转折点，从此，全世界再次掀起了对神经网络的研究热潮，揭开了属于深度学习的时代序幕。在2009年，Hinton和他的学生Mohamed将深层神经网络(DNN)应用于声学建模，他们的尝试在TIMIT音素识别任务上取得了成功。然而TIMIT数据库包含的词汇量较小。在面对连续语音识别任务时还往往达不到人们期望的识别词和句子的正确率。2012年。山西语音识别字语言建模也用于许多其他自然语言处理应用，如文档分类或统计机器翻译。

    我们可以用语音跟它们做些简单交流，完成一些简单的任务等等。语音识别技术的应用领域：汽车语音控制当我们驾驶汽车在行驶过程中，必须时刻握好方向盘，但是难免有时候遇到急事需要拨打电话这些，这时候运用汽车上的语音拨号功能的免提电话通信方式便可简单实现。此外，对汽车的卫星导航定位系统（GPS）的操作，汽车空调、照明以及音响等设备的操作，同样也可以用语音的方式进行操作。语音识别技术的应用领域：工业控制及医疗领域在工业及医疗领域上，运用智能语音交互，能够让我们解放双手，只需要对机器发出命令，就可以让其操作完成需要的任务。提升了工作的效率。语音识别技术在个人助理、智能家居等很多领域都有运用到，随着语音识别技术在未来的不断发展，语音识别芯片的不敢提高，给我们的生活带来了更大的便利和智能化。

    语音识别在噪声中比在安静的环境下要难得多。目前主流的技术思路是，通过算法提升降低误差。首先，在收集的原始语音中，提取抗噪性较高的语音特征。然后，在模型训练的时候，结合噪声处理算法训练语音模型，使模型在噪声环境里的鲁棒性较高。在语音解码的过程中进行多重选择，从而提高语音识别在噪声环境中的准确率。完全消除噪声的干扰，目前而言，还停留在理论层面。（3）模型的有效性识别系统中的语言模型、词法模型在大词汇量、连续语音识别中还不能完全正确的发挥作用，需要有效地结合语言学、心理学及生理学等其他学科的知识。并且，语音识别系统从实验室演示系统向商品的转化过程中还有许多具体细节技术问题需要解决。智能语音识别系统研发方向许多用户已经能享受到语音识别技术带来的方便，比如智能手机的语音操作等。但是，这与实现真正的人机交流还有相当遥远的距离。目前，计算机对用户语音的识别程度不高，人机交互上还存在一定的问题，智能语音识别系统技术还有很长的一段路要走，必须取得突破性的进展，才能做到更好的商业应用，这也是未来语音识别技术的发展方向。在语音识别的商业化落地中，需要内容、算法等各个方面的协同支撑。语音识别包括两个阶段:训练和识别。

    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。专业的AI语音技术服务商，行业：机器人，会议设备，大屏交互，降噪。云南语音识别在线

在医疗保健领域，语音识别可以在医疗记录过程的前端或后端实现。安徽语音识别源码

    将相似度高的模式所属的类别作为识别中间候选结果输出。为了提高识别的正确率，在后处理模块中对上述得到的候选识别结果继续处理，包括通过Lattice重打分融合更高元的语言模型、通过置信度度量得到识别结果的可靠程度等。终通过增加约束，得到更可靠的识别结果。语音识别的技术有哪些？语音识别技术=早期基于信号处理和模式识别+机器学习+深度学习+数值分析+高性能计算+自然语言处理语音识别技术的发展可以说是有一定的历史背景，上世纪80年代，语音识别研究的重点已经开始逐渐转向大词汇量、非特定人连续语音识别。到了90年代以后，语音识别并没有什么重大突破，直到大数据与深度神经网络时代的到来，语音识别技术才取得了突飞猛进的进展。语音识别技术的发展语音识别技术起始于20世纪50年代。这一时期，语音识别的研究主要集中在对元音、辅音、数字以及孤立词的识别。20世纪60年代，语音识别研究取得实质性进展。线性预测分析和动态规划的提出较好地解决了语音信号模型的产生和语音信号不等长两个问题，并通过语音信号的线性预测编码，有效地解决了语音信号的特征提取。20世纪70年代，语音识别技术取得突破性进展。基于动态规划的动态时间规整（DynamicTimeWarp⁃ing。安徽语音识别源码