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    然后在Reg_RW．c文件中找到HARD_PARA_PORT对应条件宏的代码段，保留AVR的SPI接口代码。3．2应用程序实现在代码中预先设定几个单词：“你好”，“播放音乐”，“打开”。当用户说“播放音乐”时，MCU控制LD3320播放一段音乐，如果是其他词语，则在串口中打印识别结果，然后再次转换到语音识别状态。3．2．1MP3播放代码LD3320支持MP3数据播放，播放声音的操作顺序为：通用初始化→MP3播放用初始化→调节播放音量→开始播放。将MP3数据顺序放入数据寄存器，芯片播放完一定数量的数据时会发出中断请求，在中断函数中连续送入声音数据，直到声音数据结束。MP3播放函数实现代码如下：由于MCU容量限制，选取测试的MP3文件不能太大。首先在计算机上将MP3文件的二进制数据转为标准C数组格式文件，然后将该文件加入工程中。源代码中MP3文件存储在外扩的SPIFLASH中，工程中需要注释和移除全部相关代码。MP3数据读取函数是LD_ReloadMp3Data，只需将读取的SPIFLASH数据部分改成以数组数据读取的方式即可。3．2．2语音识别程序LD3320语音识别芯片完成的操作顺序为：通用初始化→ASR初始化→添加关键词→开启语音识别。在源代码中的RunASR函数已经实现了上面的过程。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。贵州语音识别平台

    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。

云南苹果语音识别它融合了语言学、计算机科学和电气工程领域的知识和研究。

    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），DFCNN使用大量的卷积直接对整句语音信号进行建模，主要借鉴了图像识别的网络配置，每个卷积层使用小卷积核，并在多个卷积层之后再加上池化层，通过累积非常多卷积池化层对，从而可以看到更多的历史信息。2018年，阿里提出LFR-DFSMN（LowerFrameRate-DeepFeedforwardSequentialMemoryNetworks）。该模型将低帧率算法和DFSMN算法进行融合，语音识别错误率相比上一代技术降低20%，解码速度提升3倍。FSMN通过在FNN的隐层添加一些可学习的记忆模块，从而可以有效的对语音的长时相关性进行建模。而DFSMN是通过跳转避免深层网络的梯度消失问题，可以训练出更深层的网络结构。2019年，百度提出了流式多级的截断注意力模型SMLTA，该模型是在LSTM和CTC的基础上引入了注意力机制来获取更大范围和更有层次的上下文信息。其中流式表示可以直接对语音进行一个小片段一个小片段的增量解码；多级表示堆叠多层注意力模型；截断则表示利用CTC模型的尖峰信息，把语音切割成一个一个小片段，注意力模型和解码可以在这些小片段上展开。在线语音识别率上。

    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。怎么构建语音识别系统？语音识别系统构建总体包括两个部分：训练和识别。

    在我们的生活中，语言是传递信息重要的方式，它能够让人们之间互相了解。人和机器之间的交互也是相同的道理，让机器人知道人类要做什么、怎么做。交互的方式有动作、文本或语音等等，其中语音交互越来越被重视，因为随着互联网上智能硬件的普及，产生了各种互联网的入口方式，而语音是简单、直接的交互方式，是通用的输入模式。在1952年，贝尔研究所研制了世界上能识别10个英文数字发音的系统。1960年英国的Denes等人研制了世界上语音识别（ASR）系统。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。上世纪80年代以后，语音识别研究的重点逐渐转向更通用的大词汇量、非特定人的连续语音识别。90年代以来，语音识别的研究一直没有太大进步。但是，在语音识别技术的应用及产品化方面取得了较大的进展。自2009年以来，得益于深度学习研究的突破以及大量语音数据的积累，语音识别技术得到了突飞猛进的发展。深度学习研究使用预训练的多层神经网络，提高了声学模型的准确率。微软的研究人员率先取得了突破性进展，他们使用深层神经网络模型后，语音识别错误率降低了三分之一，成为近20年来语音识别技术方面快的进步。另外，随着手机等移动终端的普及。识别说话人简化为已经对特定人语音训练的系统中翻译语音的任务，作为安全过程的一部分来验证说话人的身份。宁夏语音识别文字

在语音识别中，丰富的样本数据是推动系统性能快速提升的重要前提。贵州语音识别平台

    行业的发展速度反过来会受限于平台服务商的供给能力。跳出具体案例来看，行业下一步发展的本质逻辑是：在具体每个点的投入产出是否达到一个普遍接受的界限。离这个界限越近，行业就越会接近滚雪球式发展的临界点，否则整体增速就会相对平缓。不管是家居、酒店、金融、教育或者其他场景，如果解决问题都是非常高投入并且长周期的事情，那对此承担成本的一方就会犹豫，这相当于试错成本过高。如果投入后，没有可感知的新体验或者销量促进，那对此承担成本的一方也会犹豫，显然这会影响值不值得上的判断。而这两个事情，归根结底都必须由平台方解决，产品方或者解决方案方对此无能为力，这是由智能语音交互的基础技术特征所决定。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，其它技术点比如声纹识别、哭声检测等数十项技术通用性略弱，但分别出现在不同的场景下，并会在特定场景下成为关键。看起来关联的技术已经相对庞杂，但切换到商业视角我们就会发现，找到这些技术距离打造一款体验上佳的产品仍然有绝大距离。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。

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