福建语音识别教程

    美国**部下属的一个名为美国**高级研究计划局(DefenseAdvancedResearchProjectsAgency，DARPA)的行政机构，在20世纪70年代介入语音领域，开始资助一项旨在支持语言理解系统的研究开发工作的10年战略计划。在该计划推动下，诞生了一系列不错的研究成果，如卡耐基梅隆大学推出了Harpy系统，其能识别1000多个单词且有不错的识别率。第二阶段：统计模型(GMM-HMM)到了20世纪80年代，更多的研究人员开始从对孤立词识别系统的研究转向对大词汇量连续语音识别系统的研究，并且大量的连续语音识别算法应运而生，例如分层构造(LevelBuilding)算法等。同时，20世纪80年代的语音识别研究相较于20世纪70年代，另一个变化是基于统计模型的技术逐渐替代了基于模板匹配的技术。统计模型两项很重要的成果是声学模型和语言模型，语言模型以n元语言模型(n-gram)，声学模型以HMM。HMM的理论基础在1970年前后由Baum等人建立，随后由卡耐基梅隆大学(CMU)的Baker和IBM的Jelinek等人应用到语音识别中。在20世纪80年代中期，Bell实验室的.Rabiner等人对HMM进行了深入浅出的介绍。并出版了语音识别专著FundamentalsofSpeechRecognition，有力地推动了HMM在语音识别中的应用。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。福建语音识别教程

    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。湖南c语音识别实时语音识别适用于长句语音输入、音视频字幕、会议等场景。

    中国科学院声学所成为国内shou个开始研究计算机语音识别的机构。受限于当时的研究条件，我国的语音识别研究在这个阶段一直进展缓慢。放开以后，随着计算机应用技术和信号处理技术在我国的普及，越来越多的国内单位和机构具备了语音研究的成熟条件。而就在此时，外国的语音识别研究取得了较大的突破性进展，语音识别成为科技浪潮的前沿，得到了迅猛的发展，这推动了包括中科院声学所、中科院自动化所、清华大学、中国科技大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、西北工业大学、厦门大学等许多国内科研机构和高等院校投身到语音识别的相关研究当中。大多数的研究者将研究重点聚焦在语音识别基础理论研究和模型、算法的研究改进上。1986年3月，我国的"863"计划正式启动。"863"计划即国家高技术研究发展计划，是我国的一项高科技发展计划。作为计算机系统和智能科学领域的一个重要分支。语音识别在该计划中被列为一个专项研究课题。随后，我国展开了系统性的针对语音识别技术的研究。因此，对于我国国内的语音识别行业来说，"863"计划是一个里程碑，它标志着我国的语音识别技术进入了一个崭新的发展阶段。但是由于研究起步晚、基础薄弱、硬件条件和计算能力有限。

    它将执行以下操作：进行声音输入：“嘿Siri，现在几点了？”通过声学模型运行语音数据，将其分解为语音部分。·通过语言模型运行该数据。输出文本数据：“嘿Siri，现在几点了？”在这里，值得一提的是，如果自动语音识别系统是语音用户界面的一部分，则ASR模型将不是***在运行的机器学习模型。许多自动语音识别系统都与自然语言处理(NLP)和文本语音转换(TTS)系统配合使用，以执行其给定的角色。也就是说，深入研究语音用户界面本身就是个完整的话题。要了解更多信息，请查看此文章。那么，现在知道了ASR系统如何运作，但需要构建什么？建立ASR系统：数据的重要性ASR系统应该具有灵活性。它需要识别各种各样的音频输入（语音样本），并根据该数据做出准确的文本输出，以便做出相应的反应。为实现这一点，ASR系统需要的数据是标记的语音样本和转录形式。比这要复杂一些（例如，数据标记过程非常重要且经常被忽略），但为了让大家明白，在此将其简化。ASR系统需要大量的音频数据。为什么？因为语言很复杂。对同一件事有很多种讲述方式，句子的意思会随着单词的位置和重点而改变。还考虑到世界上有很多不同的语言，在这些语言中。 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很大提升。

    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。语音识别的基础理论包括语音的产生和感知过程、语音信号基础知识、语音特征提取等。湖南c语音识别

语音识别是项融多学科知识的前沿技术，覆盖数学与统计学、声学与语言学、计算机与人工智能等基础前沿学科。福建语音识别教程

    直接调用即可开启语音识别功能。RunASR函数代码如下：用户说完话后，LD3320通过打分的方式，将关键词列表中特征**相似的一个作为输出。然后LD3320会产生一个中断信号，此时MCU跳入中断函数读取C5寄存器的值，该值即为识别结果，得到结果后，用户可以根据数值来实现一些功能，比如读取到1，说明是“播放音乐”，那么可以调用前面的PlaySound函数来播放音乐。语音识别控制的关键点在于语音识别的准确率。表1给出了测试结果，当然也可以在识别列表中加入更多的关键词来做测试。通过测试结果可以看出，LD3320的识别率在95％上，能够满足用户需求。4结语本文讨论了基于AVR单片机的语音识别系统设计的可行性，并给出了设计方案。通过多次测试结果表明，本系统具有电路运行稳定，语音识别率高，成本低等优点。同时借助于LD3320的MP3播放功能，该系统具有一定的交互性和娱乐性。移植性方面，系统通过简单的修改，可以很方便地将LD3320驱动程序移植到各种嵌入式系统中。随着人们对人工智能功能的需求，语音识别技术将越来越受到人们的关注，相信不久的将来，语音识别将会拥有更广阔的应用。福建语音识别教程

深圳鱼亮科技有限公司属于通信产品的高新企业，技术力量雄厚。公司是一家有限责任公司（自然）企业，以诚信务实的创业精神、专业的管理团队、踏实的职工队伍，努力为广大用户提供***的产品。公司业务涵盖智能家居，语音识别算法，机器人交互系统，降噪，价格合理，品质有保证，深受广大客户的欢迎。深圳鱼亮科技将以真诚的服务、创新的理念、***的产品，为彼此赢得全新的未来！