上海语音识别机

    传统语音识别系统的发音词典、声学模型和语言模型三大组件被融合为一个E2E模型，直接实现输入语音到输出文本的转换，得到终的识别结果。E2E模型06语音识别开源工具HTK(HMMToolkit)是一个专门用于建立和处理HMM的实验工具包，由剑桥大学的SteveYoung等人开发，非常适合GMM-HMM系统的搭建。Kaldi是一个开源的语音识别工具箱，它是基于C++编写的，可以在Windows和UNIX平台上编译，主要由DanielPovey博士在维护。Kaldi适合DNN-HMM系统(包括Chain模型)的搭建，支持TDNN/TDNN-F等模型。其基于有限状态转换器(FST)进行训练和解码，可用于x-vector等声纹识别系统的搭建。Espnet是一个端到端语音处理工具集，其侧重于端到端语音识别和语音合成。Espnet是使用Python开发的，它将Chainer和Pytorch作为主要的深度学习引擎，并遵循Kaldi风格的数据处理方式，为语音识别和其他语音处理实验提供完整的设置，支持CTC/Attention等模型。07语音识别常用数据库TIMIT——经典的英文语音识别库，其中包含，来自美国8个主要口音地区的630人的语音，每人10句，并包括词和音素级的标注。一条语音的波形图、语谱图和标注。这个库主要用来测试音素识别任务。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。上海语音识别机

    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。上海语音识别在线实时语音识别基于DeepPeak2的端到端建模，将音频流实时识别为文字，并返回每句话的开始和结束时间。

    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。

    但依然流畅、准确。整体使用下来，直观感受是在语音输入的大前提下、结合了谷歌翻译等类似的翻译软件，实时翻译、准翻译。在这两种模式下，完成输入后，同样可以像普通话模式一样，轻点VOICEM380语音识别键，对内容进行终的整合调整。同样，准确度相当ok。我挑战了一下，普通话模式在输入长度上的极限。快速读了一段文字，单次普通话模式的输入极限是一分零三秒、316个字符。时长上完全实现了官方的宣传，字符长度上，目测是因为个人语速不够，而受到了限制。类似的，我测试了一下，VOICEM380语音识别功能在距离上的极限。在相同语速、相同音量下，打开语音识别功能，不断后退，在声源与电脑中间不存在障碍的情况下，方圆三米的距离是完全不会影响这个功能实现的。由此可以看到，在一个小型会议室，罗技VOICEM380的语音识别功能，是完全可以很好的辅助会议记录的。有关M380语音识别功能三大模式之间的转换，也是非常便捷。单击VOICEM380语音识别键，如出现的一模式并非我们所需要的模式，只需轻轻双击VOICEM380语音识别键，即可瞬间切换至下一模式；再次启动输入功能时，会自动优先弹出上次结束的功能。有关M380后要强调的一点，便是它的离在线融合模式。一个连续语音识别系统大致包含了四个主要部分：特征提取、声学模型、语言模型和解码器等。

    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，该模型比百度上一代DeepPeak2模型提升相对15%的性能。开源语音识别Kaldi是业界语音识别框架的基石。

    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。甘肃语音识别在线

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。上海语音识别机

    第三个关键点正是AmazonEcho的出现，纯粹从语音识别和自然语言理解的技术乃至功能的视角看这款产品，相对于Siri等并未有什么本质性改变，变化只是把近场语音交互变成了远场语音交互。Echo正式面世于2015年6月，到2017年销量已经超过千万，同时在Echo上扮演类似Siri角色的Alexa渐成生态，其后台的第三方技能已经突破10000项。借助落地时从近场到远场的突破，亚马逊一举从这个赛道的落后者变为行业者。但自从远场语音技术规模落地以后，语音识别领域的产业竞争已经开始从研发转为应用。研发比的是标准环境下纯粹的算法谁更有优势，而应用比较的是在真实场景下谁的技术更能产生优异的用户体验，而一旦比拼真实场景下的体验，语音识别便失去存在的价值，更多作为产品体验的一个环节而存在。所以到2019年，语音识别似乎进入了一个相对平静期，全球产业界的主要参与者们，包括亚马逊、谷歌、微软、苹果、百度、科大讯飞、阿里、腾讯、云知声、思必驰、声智等公司，在一路狂奔过后纷纷开始反思自己的定位和下一步的打法。语音赛道里的标志产品——智能音箱，以一种***的姿态出现在大众面前。2016年以前。上海语音识别机