语音识别基本参数
  • 品牌
  • Bothlent
  • 型号
  • TS-USB-6MIC / TS-GX-6MIC系列
  • 封装形式
  • 软件算法+硬件
  • 工作电源电压
  • 5
语音识别企业商机

    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。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。广州信息化语音识别设计

在人与机器设备交互中,言语是方便自然并且直接的方式之一。同时随着技术的进步,越来越多的人们也期望设备能够具备与人进行言语沟通的能力,因此语音识别这一技术也越来越受到人们关注。尤其随着深度学习技术应用在语音识别技术中,使得语音识别的性能得到了很大的提升,也使得语音识别技术的普及成为了现实,深圳鱼亮科技专业语音识别技术提供商,提供:语音唤醒,语音识别,文字翻译,AI智能会议,信号处理,降噪等语音识别技术。四川苹果语音识别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。

    特别是在Encoder层,将传统的RNN完全用Attention替代,从而在机器翻译任务上取得了更优的结果,引起了极大关注。随后,研究人员把Transformer应用到端到端语音识别系统中,也取得了非常明显的改进效果。另外,生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是近年来无监督学习方面具前景的一种新颖的深度学习模型,"GenerativeAdversarialNets",文中提出了一个通过对抗过程估计生成模型框架的全新方法。通过对抗学习,GAN可用于提升语音识别的噪声鲁棒性。GAN网络在无监督学习方面展现出了较大的研究潜质和较好的应用前景。从一个更高的角度来看待语音识别的研究历程,从HMM到GMM,到DNN,再到CTC和Attention,这个演进过程的主线是如何利用一个网络模型实现对声学模型层面更准的刻画。换言之,就是不断尝试更好的建模方式以取代基于统计的建模方式。在2010年以前,语音识别行业水平普遍还停留在80%的准确率以下。机器学习相关模型算法的应用和计算机性能的增强,带来了语音识别准确率的大幅提升。到2015年,识别准确率就达到了90%以上。谷歌公司在2013年时,识别准确率还只有77%,然而到2017年5月时,基于谷歌深度学习的英语语音识别错误率已经降低到。

    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。不使用训练的系统被称为“说话者无关”系统。

    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。远场语音识别技术以前端信号处理和后端语音识别为主,以让语音更清晰,后送入后端的语音识别引擎进行识别。海南谷歌语音识别

语音识别的精度和速度取决实际应用环境。广州信息化语音识别设计

    亚马逊的Echo音箱刚开始推出的两三年,国内的智能音箱市场还不温不火,不为消费者所接受,因此销量非常有限。但自2017年以来,智能家居逐渐普及,音箱市场开始火热,为抢占语音入口,阿里巴巴、百度、小米、华为等大公司纷纷推出了各自的智能音箱。据Canalys报告,2019年第1季度中国市场智能音箱出货量全球占比51%,超过美国,成为全球*大的智能音箱市场。据奥维云网(AVC)数据显示,2019年上半年中国智能音箱市场销量为1556万台,同比增长233%。随着语音市场的扩大,国内涌现出一批具有强大竞争力的语音公司和研究团队,包括云知声、思必驰、出门问问、声智科技、北科瑞声、天聪智能等。他们推出的语音产品和解决方案主要针对特定场景,如车载导航、智能家居、医院的病历输入、智能客服、会议系统、证券柜台业务等,因为采用深度定制,识别效果和产品体验更佳。在市场上获得了不错的反响。针对智能硬件的离线识别,云知声和思必驰等公司还研发出专门的语音芯片,进一步降低功耗,提高产品的性价比。在国内语音应用突飞猛进的同时,各大公司和研究团队纷纷在国际学术会议和期刊上发表研究成果。2015年,张仕良等人提出了前馈型序列记忆网络。广州信息化语音识别设计

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