广西语音识别文字

    语音识别自半个世纪前诞生以来，一直处于不温不火的状态，直到2009年深度学习技术的长足发展才使得语音识别的精度提高，虽然还无法进行无限制领域、无限制人群的应用，但也在大多数场景中提供了一种便利高效的沟通方式。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，并能产生兴趣投身于这个行业。语音识别，通常称为自动语音识别，英文是AutomaticSpeechRecognition，缩写为ASR，主要是将人类语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，一般都是可以理解的文本内容，也有可能是二进制编码或者字符序列。但是，我们一般理解的语音识别其实都是狭义的语音转文字的过程，简称语音转文本识别（SpeechToText,STT）更合适，这样就能与语音合成(TextToSpeech,TTS)对应起来。语音识别是一项融合多学科知识的前沿技术，覆盖了数学与统计学、声学与语言学、计算机与人工智能等基础学科和前沿学科，是人机自然交互技术中的关键环节。但是，语音识别自诞生以来的半个多世纪，一直没有在实际应用过程得到普遍认可，一方面这与语音识别的技术缺陷有关，其识别精度和速度都达不到实际应用的要求。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。广西语音识别文字

    而解决后者则更像应用商店的开发者。这里面蕴含着巨大的挑战和机遇。在过去功能型操作系统的打造过程中，国内的程序员们更多的是使用者的角色，但智能型操作系统虽然也可以参照其他，但这次必须自己来从头打造完整的系统。（国外巨头不管在中文相关的技术上还是内容整合上事实上都非常薄弱，不存在国内市场的可能性）随着平台服务商两边的问题解决的越来越好，基础的计算模式则会逐渐发生改变，人们的数据消费模式会与不同。个人的计算设备（当前主要是手机、笔记本、Pad）会根据不同场景进一步分化。比如在车上、家里、工作场景、路上、业务办理等会根据地点和业务进行分化。但分化的同时背后的服务则是统一的，每个人可以自由的根据场景做设备的迁移，背后的服务虽然会针对不同的场景进行优化，但在个人偏好这样的点上则是统一的。人与数字世界的接口，在现在越来越统一于具体的产品形态（比如手机），但随着智能型系统的出现，这种统一则会越来越统一于系统本身。作为结果这会带来数据化程度的持续加深，我们越来越接近一个数据化的世界。总结从技术进展和产业发展来看，语音识别虽然还不能解决无限制场景、无限制人群的通用识别问题。广西语音识别文字识别说话人简化为已经对特定人语音训练的系统中翻译语音的任务，作为安全过程的一部分来验证说话人的身份。

    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。

    智能音箱玩家们对这款产品的认识还都停留在：亚马逊出了一款叫Echo的产品，功能和Siri类似。先行者科大讯飞叮咚音箱的出师不利，更是加重了其它人的观望心态。真正让众多玩家从观望转为积极参与的转折点是逐步曝光的Echo销量，2016年底，Echo近千万的美国销量让整个世界震惊。这是智能设备从未达到过的高点，在Echo以前除了AppleWatch与手环，像恒温器、摄像头这样的产品突破百万销量已是惊人表现。这种销量以及智能音箱的AI属性促使2016年下半年，国内各大巨头几乎是同时转变应有的态度，积极打造自己的智能音箱。未来，回看整个发展历程，2019年是一个明确的分界点。在此之前，全行业是突飞猛进，但2019年之后则开始进入对细节领域渗透和打磨的阶段，人们关注的焦点也不再是单纯的技术指标，而是回归到体验，回归到一种“新的交互方式到底能给我们带来什么价值”这样更为一般的、纯粹的商业视角。技术到产品再到是否需要与具体的形象进行交互结合，比如人物形象；流程自动化是否要与语音结合；场景应该如何使用这种技术来提升体验，诸如此类终都会一一呈现在从业者面前。而此时行业的主角也会从原来的产品方过渡到平台提供方，AIoT纵深过大。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。

    Siri、Alexa等虚拟助手的出现，让自动语音识别系统得到了更广的运用与发展。自动语音识别(ASR)是一种将口语转换为文本的过程。该技术正在不断应用于即时通讯应用程序、搜索引擎、车载系统和家庭自动化中。尽管所有这些系统都依赖于略有不同的技术流程，但这些所有系统的第一步都是相同的：捕获语音数据并将其转换为机器可读的文本。但ASR系统如何工作？它如何学会辨别语音？本文将简要介绍自动语音识别。我们将研究语音转换成文本的过程、如何构建ASR系统以及未来对ASR技术的期望。那么，我们开始吧！ASR系统：它们如何运作？因此，从基础层面来看，我们知道自动语音识别看起来如下：音频数据输入，文本数据输出。但是，从输入到输出，音频数据需要变成机器可读的数据。这意味着数据通过声学模型和语言模型进行发送。这两个过程是这样的：声学模型确定了语言中音频信号和语音单位之间的关系，而语言模型将声音与单词及单词序列进行匹配。这两个模型允许ASR系统对音频输入进行概率检查，以预测其中的单词和句子。然后，系统会选出具有**高置信度等级的预测。**有时语言模型可以优先考虑某些因其他因素而被认为更有可能的预测。因此，如果通过ASR系统运行短语。神经网络已经逐渐用于语音识别，例如音素分类，孤立单词识别，视听语音识别、视听说话者识别和说话者适应。广西语音识别文字

语音识别在噪声中比在安静的环境下要难得多。广西语音识别文字

    机器必然要超越人类的五官，能够看到人类看不到的世界，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，其中的共有三个关键节点，两个和技术有关，一个和应用有关。关键节点是1988年的一篇博士论文，开发了基于隐马尔科夫模型（HMM）的语音识别系统——Sphinx，当时实现这一系统的正是现在的投资人李开复。从1986年到2010年，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，在1998年前后IBM、微软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2009年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，比如Siri、GoogleAssistant等，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。Siri刚一面世的时候，时任GoogleCEO的施密特就高呼，这会对Google的搜索业务产生根本性威胁，但事实上直到AmazonEcho的面世，这种根本性威胁才真的有了具体的载体。广西语音识别文字

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