广州量子语音识别服务标准

    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。由于中文语音识别的复杂性，国内在声学模型研究进展更快，主流方向是更深的神经网络技术融合端到端技术。广州量子语音识别服务标准

    语音识别的原理❈语音识别是将语音转换为文本的技术，是自然语言处理的一个分支。前台主要步骤分为信号搜集、降噪和特征提取三步，提取的特征在后台由经过语音大数据训练得到的语音模型对其进行解码，终把语音转化为文本，实现达到让机器识别和理解语音的目的。根据公开资料显示，目前语音识别的技术成熟度较高，已达到95%的准确度。然而，需要指出的是，从95%到99%的准确度带来的改变才是质的飞跃，将使人们从偶尔使用语音变到常常使用。以下我们来举例，当我们说“jin天天气怎么样”时，机器是怎么进行语音识别的？❈2语义识别❈语义识别是人工智能的重要分支之一，解决的是“听得懂”的问题。其大的作用是改变人机交互模式，将人机交互由原始的鼠标、键盘交互转变为语音对话的方式。此外，我们认为目前的语义识别行业还未出现垄断者，新进入的创业公司仍具备一定机会。语义识别是自然语言处理(NLP)技术的重要组成部分。NLP在实际应用中大的困难还是语义的复杂性，此外，深度学习算法也不是语义识别领域的优算法。但随着整个AI行业发展进程加速，将为NLP带来长足的进步从1996年至今，国内至今仍在运营的人工智能公司接近400家。宁夏实时语音识别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。

    主流的语音识别系统框架03语音识别发展历史罗马城不是***建成的，语音识别近些年的爆发也并非一朝一夕可以做到的，而是经过了一段漫长的发展历程。从初的语音识别雏形，到高达90%以上准确率的现在，经过了大约100年的时间。在电子计算机被发明之前的20世纪20年dai，sheng产的一种叫作"RadioRex"的玩具狗被认为是世界上早的语音识别器。每当有人喊出"Rex"这个词时，这只狗就从底座上弹出来，以此回应人类的"呼唤"。但是实际上，它使用的技术并不是真正意义上的语音识别技术，而是使用了一个特殊的弹簧，每当该弹簧接收到频率为500Hz的声音时，它就会被自动释放，而500Hz恰好就是人们喊出"Rex"时的***个共振峰的频率。"RadioRex"玩具狗被视为语音识别的雏形。真正意义上的语音识别研究起源于20世纪50年代。先是美国的AT&TBell实验室的Davis等人成功开发出了世界上di一个孤立词语音识别系统——Audry系统，该系统能够识别10个英文数字的发音，正确率高达98%。1956年，美国普林斯顿大学的实验室使用模拟滤波器组提取出元音的频谱后，通过模板匹配。建立了针对特定说话人的包括10个单音节词的语音识别系统。1959年。

    语音文件“/timit/test/dr5/fnlp0/”的波形图、语谱图和标注SwitchBoard——对话式电话语音库，采样率为8kHz，包含来自美国各个地区543人的2400条通话录音。研究人员用这个数据库做语音识别测试已有20多年的历史。LibriSpeech——英文语音识别数据库，总共1000小时，采样率为16kHz。包含朗读式语音和对应的文本。Thchs-30——清华大学提供的一个中文示例，并配套完整的发音词典，其数据集有30小时，采样率为16kHz。AISHELL-1——希尔贝壳开源的178小时中文普通话数据，采样率为16kHz。包含400位来自中国不同口音地区的发音人的语音，语料内容涵盖财经、科技、体育、娱乐、时事新闻等。语音识别数据库还有很多，包括16kHz和8kHz的数据。海天瑞声、数据堂等数据库公司提供大量的商用数据库，可用于工业产品的开发。08语音识别评价指标假设"我们明天去动物园"的语音识别结果如下：识别结果包含了删除、插入和替换错误。度量语音识别性能的指标有许多个，通常使用测试集上的词错误率(WordErrorRate，WER)来判断整个系统的性能，其公式定义如下：其中，NRef表示测试集所有的词数量，NDel表示识别结果相对于实际标注发生删除错误的词数量，NSub发生替换错误的词数量。由于语音交互提供了更自然、更便利、更高效的沟通形式。

    Hinton提出深度置信网络（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，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存在梯度炸和梯度消散问题，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。声学模型和语言模型都是当今基于统计的语音识别算法的重要组成部分。黑龙江语音识别教程

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。广州量子语音识别服务标准

    听到人类听不到的世界。语音识别的产业历程语音识别这半个多世纪的产业历程中，其有三个关键节点，两个和技术有关，一个和应用有关。，开发了个基于模型的语音识别系统，当时实现这一系统。虽然混合高斯模型效果得到持续改善，而被应用到语音识别中，并且确实提升了语音识别的效果，但实际上语音识别已经遭遇了技术天花板，识别的准确率很难超过90%。很多人可能还记得，都曾经推出和语音识别相关的软件，但终并未取得成功。第二个关键节点是深度学习被系统应用到语音识别领域中。这导致识别的精度再次大幅提升，终突破90%，并且在标准环境下逼近98%。有意思的是，尽管技术取得了突破，也涌现出了一些与此相关的产品，但与其引起的关注度相比，这些产品实际取得的成绩则要逊色得多。刚一面世的时候，这会对搜索业务产生根本性威胁，但事实上直到的面世，这种根本性威胁才真的有了具体的载体。第三个关键点正是出现。

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