它相对于GMM-HMM系统并没有什么优势可言，研究人员还是更倾向于基于统计模型的方法。在20世纪80年代还有一个值得一提的事件，美国3eec6ee2-7378-4724-83b5-9b技术署(NIST)在1987年di一次举办了NIST评测，这项评测在后来成为了全球语音评测。20世纪90年代，语音识别进入了一个技术相对成熟的时期，主流的GMM-HMM框架得到了更广的应用，在领域中的地位越发稳固。声学模型的说话人自适应(SpeakerAdaptation)方法和区分性训练(DiscriminativeTraining)准则的提出，进一步提升了语音识别系统的性能。1994年提出的大后验概率...

取距离近的样本所对应的词标注为该语音信号的发音。该方法对解决孤立词识别是有效的，但对于大词汇量、非特定人连续语音识别就无能为力。因此，进入80年代后，研究思路发生了重大变化，从传统的基于模板匹配的技术思路开始转向基于统计模型（HMM）的技术思路。HMM的理论基础在1970年前后就已经由Baum等人建立起来，随后由CMU的Baker和IBM的Jelinek等人将其应用到语音识别当中。HMM模型假定一个音素含有3到5个状态，同一状态的发音相对稳定，不同状态间是可以按照一定概率进行跳转；某一状态的特征分布可以用概率模型来描述，使用***的模型是GMM。因此GMM-HMM框架中，HMM描述的是...

先行者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，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属性促使下半年，国内各大巨头几乎是同时转度，积极打造自己的智能音箱。未来，回看整个发展历程，是一个明确的分界点。在此之前，全行业是突飞猛进，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...

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...

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...

语音识别包括两个阶段:训练和识别。不管是训练还是识别，都必须对输入语音预处理和特征提取。训练阶段所做的具体工作是收集大量的语音语料，经过预处理和特征提取后得到特征矢量参数，通过特征建模达到建立训练语音的参考模型库的目的。而识别阶段所做的主要工作是将输入语音的特征矢量参数和参考模型库中的参考模型进行相似性度量比较，然后把相似性高的输入特征矢量作为识别结果输出。这样，终就达到了语音识别的目的。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。特定人识别是指识别对象为专门的人，非特定人识别是指识别对象是针对大多数用户，一般需要采集多个人的语音进行录音和训练，经过...

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...

选用业界口碑较好的讯飞离线语音识别库，该库采用巴科斯范式语言描述语音识别的语法，可以支持的离线命令词的合，满足语音拨号软件的工作需求。其中，编写的语法文档主要部分如下：!start;:[];:我想|我要|请|帮我;:[];:给!id(10001)|打给!id(10001)|打电话给!id(10001)|拨打!id(10001)|呼叫!id(10001);:打电话!id(10001)|打个电话!id(10001)|拨打电话!id(10001)|拨电话!id(10001)|拨个电话!id(10001)|的电话!id(10001);:丁伟|李平;本文件覆盖了电话呼叫过程中的基本语法，其中中的...

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...

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。一个完整的语音识别系统通常包括信息处理和特征提取、声学模型、语言模型和解码搜索四个模块。福建语音识别系统 使处理后的信号更完全地反映语音的本质特征提取。智能语音系统的未来实现人机之间的自由语...

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...

在我们的生活中，语言是传递信息重要的方式，它能够让人们之间互相了解。人和机器之间的交互也是相同的道理，让机器人知道人类要做什么、怎么做。交互的方式有动作、文本或语音等等，其中语音交互越来越被重视，因为随着互联网上智能硬件的普及，产生了各种互联网的入口方式，而语音是简单、直接的交互方式，是通用的输入模式。在1952年，贝尔研究所研制了世界上能识别10个英文数字发音的系统。1960年英国的Denes等人研制了世界上语音识别（ASR）系统。大规模的语音识别研究始于70年代，并在单个词的识别方面取得了实质性的进展。上世纪80年代以后，语音识别研究的重点逐渐转向更通用的大词汇量、非特定人的连续语...

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...

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...

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...

直接调用即可开启语音识别功能。RunASR函数代码如下：用户说完话后，LD3320通过打分的方式，将关键词列表中特征**相似的一个作为输出。然后LD3320会产生一个中断信号，此时MCU跳入中断函数读取C5寄存器的值，该值即为识别结果，得到结果后，用户可以根据数值来实现一些功能，比如读取到1，说明是“播放音乐”，那么可以调用前面的PlaySound函数来播放音乐。语音识别控制的关键点在于语音识别的准确率。表1给出了测试结果，当然也可以在识别列表中加入更多的关键词来做测试。通过测试结果可以看出，LD3320的识别率在95％上，能够满足用户需求。4结语本文讨论了基于AVR单片机的语音识别系...

取距离近的样本所对应的词标注为该语音信号的发音。该方法对解决孤立词识别是有效的，但对于大词汇量、非特定人连续语音识别就无能为力。因此，进入80年代后，研究思路发生了重大变化，从传统的基于模板匹配的技术思路开始转向基于统计模型（HMM）的技术思路。HMM的理论基础在1970年前后就已经由Baum等人建立起来，随后由CMU的Baker和IBM的Jelinek等人将其应用到语音识别当中。HMM模型假定一个音素含有3到5个状态，同一状态的发音相对稳定，不同状态间是可以按照一定概率进行跳转；某一状态的特征分布可以用概率模型来描述，使用***的模型是GMM。因此GMM-HMM框架中，HMM描述的是...

feed-forwardsequentialmemorynetwork，FSMN)，在DNN的隐层旁增加了一个“记忆模块”，这个记忆模块用来存储对判断当前语音帧有用的语音信号的历史信息和未来信息，并且只需等待有限长度的未来语音帧。随后，科大讯飞进一步提出了深度全序列卷积神经网络(DFCNN)。2018年，阿里巴巴改良并开源了语音识别模型DFSMN(DeepFSMN)。2018年，中科院自动化所率先把Transformer应用到语音识别任务，并进一步拓展到中文语音识别。不管是在研究成果还是在产品性能体验上，国内的语音行业整体水平已经达到甚至超越了国际水平。2016年10月，时任百度首席科...

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。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。福建语音识别系统 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...

并能产生兴趣投身于这个行业。语音识别的技术历程现代语音识别可以追溯到1952年，Davis等人研制了能识别10个英文数字发音的实验系统，从此正式开启了语音识别的进程。语音识别发展已经有70多年，但从技术方向上可以大体分为三个阶段。从1993年到2017年在Switchboard上语音识别率的进展情况，从图中也可以看出1993年到2009年，语音识别一直处于GMM-HMM时代，语音识别率提升缓慢，尤其是2000年到2009年语音识别率基本处于停滞状态；2009年随着深度学习技术，特别是DNN的兴起，语音识别框架变为DNN-HMM，语音识别进入了DNN时代，语音识别准率得到了提升；2015...

传统的人机交互依靠复杂的键盘或按钮来实现，随着科技的发展，一些新型的人机交互方式也随之诞生，带给人们全新的体验。基于语音识别的人机交互方式是目前热门的技术之一。但是语音识别功能算法复杂、计算量大，一般在计算机上实现，即使是嵌入式方面，多数方案也需要运算能力强的ARM或DSP，并且外扩RAM、FLASH等资源，增加了硬件成本，这些特点无疑限制了语音识别技术的应用，尤其是嵌入式领域。本系统采用的主控MCU为Atmel公司的ATMEGA128，语音识别功能则采用ICRoute公司的单芯片LD3320。LD3320内部集成优化过的语音识别算法，无需外部FLASH，RAM资源，可以很好地完成...

我们可以用语音跟它们做些简单交流，完成一些简单的任务等等。语音识别技术的应用领域：汽车语音控制当我们驾驶汽车在行驶过程中，必须时刻握好方向盘，但是难免有时候遇到急事需要拨打电话这些，这时候运用汽车上的语音拨号功能的免提电话通信方式便可简单实现。此外，对汽车的卫星导航定位系统（GPS）的操作，汽车空调、照明以及音响等设备的操作，同样也可以用语音的方式进行操作。语音识别技术的应用领域：工业控制及医疗领域在工业及医疗领域上，运用智能语音交互，能够让我们解放双手，只需要对机器发出命令，就可以让其操作完成需要的任务。提升了工作的效率。语音识别技术在个人助理、智能家居等很多领域都有运用到，随着语音...

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...

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...

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...

什么是语音识别？语音识别(AutomaticSpeechRecognition,ASR)：通俗地讲语音识别就是将人类的声音信号转化为文字或者指令的过程。语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支。语音识别的研究涉及微机技术、人工智能、数字信号处理、模式识别、声学、语言学和认知科学等许多学科领域，是一个多学科综合性研究领域。语音识别基本原理语音识别系统基本原理：其中：预处理模块滤除原始语音信号中的次要信息及背景噪音等，包括抗混叠滤波、预加重、模/数转换、自动增益控制等处理过程，将语音信号数字化；特征提取模块对语音的声学参数进行分析后提取出语音特征参...

CNN本质上也可以看作是从语音信号中不断抽取特征的一个过程。CNN相比于传统的DNN模型，在相同性能情况下，前者的参数量更少。综上所述，对于建模能力来说，DNN适合特征映射到空间，LSTM具有长短时记忆能力，CNN擅长减少语音信号的多样性，因此一个好的语音识别系统是这些网络的组合。端到端时代语音识别的端到端方法主要是代价函数发生了变化，但神经网络的模型结构并没有太大变化。总体来说，端到端技术解决了输入序列的长度远大于输出序列长度的问题。端到端技术主要分成两类：一类是CTC方法，另一类是Sequence-to-Sequence方法。传统语音识别DNN-HMM架构里的声学模型，每一帧输...

人们在使用梅尔倒谱系数及感知线性预测系数时，通常加上它们的一阶、二阶差分，以引入信号特征的动态特征。声学模型是语音识别系统中为重要的部分之一。声学建模涉及建模单元选取、模型状态聚类、模型参数估计等很多方面。在目前的LVCSR系统中，普遍采用上下文相关的模型作为基本建模单元，以刻画连续语音的协同发音现象。在考虑了语境的影响后，声学模型的数量急剧增加，LVCSR系统通常采用状态聚类的方法压缩声学参数的数量，以简化模型的训练。在训练过程中，系统对若干次训练语音进行预处理，并通过特征提取得到特征矢量序列，然后由特征建模模块建立训练语音的参考模式库。搜索是在指定的空间当中，按照一定的优化准则，寻...

那就每家都要建立自己云服务稳定，确保响应速度，适配自己所选择的硬件平台，逐项整合具体的内容（比如音乐、有声读物）。这从产品方或者解决方案商的视角来看是不可接受的。这时候就会催生相应的平台服务商，它要同时解决技术、内容接入和工程细节等问题，终达成试错成本低、体验却足够好的目标。平台服务并不需要闭门造车，平台服务的前提是要有能屏蔽产品差异的操作系统，这是AI+IOT的特征，也是有所参照的，亚马逊过去近10年里是同步着手做两件事：一个是持续推出面向终端用户的产品，比如Echo，EchoShow等；一个是把所有产品所内置的系统Alexa进行平台化，面向设备端和技能端同步开放SDK和调试发布...

智能生活：当你睁开眼睛品尝早上的一缕阳光时，智能设备已经自动启动了。机器人打扫房间，处理文件，整理早餐，离开街道，坐AI车，进入公司，对面是智能前台，工作中收到的电话和信息都有可能实现智能处理。这些场景很久以前无法想象。智能语音电话机器人作为人工智能基础研究的语音识别技术是躺在研究者面前的难关，为了使计算机能够理解人类的语言，实现与人类的对话，进行了近30年的研究！从思维模式到具体实现，科研人员克服了无数难关，让我们来理解神秘的语音识别技术吧！什么是智能语音识别系统？语音识别实际上是把人类语言的内容和意义转换成计算机可读的输入，如按钮、二进制代码和字符串。与说话者的认识不同，后者主要是...