吉林语音识别器

   技术和产业之间形成了比较好的正向迭代效应，落地场景越多，得到的真实数据越多，挖掘的用户需求也更准确，这帮助了语音识别技术快速进步，也基本满足了产业需求，解决了很多实际问题，这也是语音识别相对其他AI技术为明显的优势。不过，我们也要看到，语音识别的内涵必须不断扩展，狭义语音识别必须走向广义语音识别，致力于让机器听懂人类语言，这才能将语音识别研究带到更高维度。我们相信，多技术、多学科、多传感的融合化将是未来人工智能发展的主流趋势。在这种趋势下，我们还有很多未来的问题需要探讨，比如键盘、鼠标、触摸屏和语音交互的关系怎么变化？搜索、电商、社交是否再次重构？硬件是否逆袭变得比软件更加重要？产业链中的传感、芯片、操作系统、产品和内容厂商之间的关系又该如何变化？搜索的本质是问题求解，应用于语音识别、机器翻译等人工智能和模式识别的各个领域。吉林语音识别器

    已有20年历史了，在Github和SourceForge上都已经开源了，而且两个平台上都有较高的活跃度。（2）Kaldi从2009年的研讨会起就有它的学术根基了，现在已经在GitHub上开源，开发活跃度较高。（3）HTK始于剑桥大学，已经商用较长时间，但是现在版权已经不再开源软件了。它的新版本更新于2015年12月。（4）Julius起源于1997年，一个主版本发布于2016年9月，主要支持的是日语。（5）ISIP是新型的开源语音识别系统，源于密西西比州立大学。它主要发展于1996到1999年间，版本发布于2011年，遗憾的是，这个项目已经不复存在。语音识别技术研究难点目前，语音识别研究工作进展缓慢，困难具体表现在：（1）输入无法标准统一比如，各地方言的差异，每个人独有的发音习惯等，口腔中元音随着舌头部位的不同可以发出多种音调，如果组合变化多端的辅音，可以产生大量的、相似的发音，这对语音识别提出了挑战。除去口音参差不齐，输入设备不统一也导致了语音输入的不标准。（2）噪声的困扰噪声环境的各类声源处理是目前公认的技术难题，机器无法从各层次的背景噪音中分辨出人声，而且，背景噪声千差万别，训练的情况也不能完全匹配真实环境。因而。贵州实时语音识别在另一个视频中走得快，或者即使在一次观察过程中有加速和减速，也可以检测到行走模式的相似性。

    LSTM通过输入门、输出门和遗忘门可以更好的控制信息的流动和传递，具有长短时记忆能力。虽然LSTM的计算复杂度会比DNN增加，但其整体性能比DNN有相对20%左右稳定提升。BLSTM是在LSTM基础上做的进一步改进，不仅考虑语音信号的历史信息对当前帧的影响，还要考虑未来信息对当前帧的影响，因此其网络中沿时间轴存在正向和反向两个信息传递过程，这样该模型可以更充分考虑上下文对于当前语音帧的影响，能够极大提高语音状态分类的准确率。BLSTM考虑未来信息的代价是需要进行句子级更新，模型训练的收敛速度比较慢，同时也会带来解码的延迟，对于这些问题，业届都进行了工程优化与改进，即使现在仍然有很多大公司使用的都是该模型结构。图像识别中主流的模型就是CNN，而语音信号的时频图也可以看作是一幅图像，因此CNN也被引入到语音识别中。要想提高语音识别率，就需要克服语音信号所面临的多样性，包括说话人自身、说话人所处的环境、采集设备等，这些多样性都可以等价为各种滤波器与语音信号的卷积。而CNN相当于设计了一系列具有局部关注特性的滤波器，并通过训练学习得到滤波器的参数，从而从多样性的语音信号中抽取出不变的部分。

Bothlent（⻥亮）是专注于提供AI⼯程化的平台，旨在汇聚⼀批跨⾏业的专业前列⼈才，为⼴⼤AI⾏业B端客户、IT从业者、在校⼤学⽣提供⼯程化加速⽅案、教育培训和咨询等服务。⻥亮科技关注语⾳识别、⼈⼯智能、机器学习等前沿科技，致⼒打造国内⼀流AI技术服务商品牌。公司秉承“价值驱动连接、连接创造价值”的理念，重品牌，产品发布以来迅速在市场上崛起，市场占有率不断攀升，并快速取得包括科⼤讯⻜、国芯、FireFly等平台及技术社区在内的渠道合作。未来，我们将进一步加大投入智能识别、大数据、云计算、AI工业4.0前沿技术，融合智慧城市、智慧社区、养老服务等应用组合模式，缔造AI智能机器人服务新时代。其识别精度和速度都达不到实际应用的要求。

    一直推崇的是Chain模型。该模型是一种类似于CTC的技术，建模单元相比于传统的状态要更粗颗粒一些，只有两个状态，一个状态是CDPhone，另一个是CDPhone的空白，训练方法采用的是Lattice-FreeMMI训练。该模型结构可以采用低帧率的方式进行解码，解码帧率为传统神经网络声学模型的三分之一，而准确率相比于传统模型有非常的提升。远场语音识别技术主要解决真实场景下舒适距离内人机任务对话和服务的问题，是2015年以后开始兴起的技术。由于远场语音识别解决了复杂环境下的识别问题，在智能家居、智能汽车、智能会议、智能安防等实际场景中获得了广泛应用。目前国内远场语音识别的技术框架以前端信号处理和后端语音识别为主，前端利用麦克风阵列做去混响、波束形成等信号处理，以让语音更清晰，然后送入后端的语音识别引擎进行识别。语音识别另外两个技术部分：语言模型和解码器，目前来看并没有太大的技术变化。语言模型主流还是基于传统的N-Gram方法，虽然目前也有神经网络的语言模型的研究，但在实用中主要还是更多用于后处理纠错。解码器的指标是速度，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。

     将语音片段输入转化为文本输出的过程就是语音识别。河北安卓语音识别

一些语音识别系统需要“训练”(也称为“注册”)，其中个体说话者将文本或孤立的词汇读入系统。吉林语音识别器

    即在解码端通过搜索技术寻找优词串的方法。连续语音识别中的搜索，就是寻找一个词模型序列以描述输入语音信号，从而得到词解码序列。搜索所依据的是对公式中的声学模型打分和语言模型打分。在实际使用中，往往要依据经验给语言模型加上一个高权重，并设置一个长词惩罚分数。语音识别本质上是一种模式识别的过程，未知语音的模式与已知语音的参考模式逐一进行比较，佳匹配的参考模式被作为识别结果。当今语音识别技术的主流算法，主要有基于动态时间规整（DTW）算法、基于非参数模型的矢量量化（VQ）方法、基于参数模型的隐马尔可夫模型（HMM）的方法、以及近年来基于深度学习和支持向量机等语音识别方法。站在巨人的肩膀上：开源框架目前开源世界里提供了多种不同的语音识别工具包，为开发者构建应用提供了很大帮助。但这些工具各有优劣，需要根据具体情况选择使用。下表为目前相对流行的工具包间的对比，大多基于传统的HMM和N-Gram语言模型的开源工具包。对于普通用户而言，大多数人都会知道Siri或Cortana这样的产品。而对于研发工程师来说，更灵活、更具专注性的解决方案更符合需求，很多公司都会研发自己的语音识别工具。（1）CMUSphinix是卡内基梅隆大学的研究成果。吉林语音识别器