主流方向是更深更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)融合端到端技術(shù),。2018年，科大訊飛提出深度全序列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DFCNN）,，DFCNN使用大量的卷積直接對整句語音信號進(jìn)行建模,，主要借鑒了圖像識別的網(wǎng)絡(luò)配置，每個卷積層使用小卷積核,，并在多個卷積層之后再加上池化層,，通過累積非常多卷積池化層對，從而可以看到更多的歷史信息,。2018年,，阿里提出LFR-DFSMN（LowerFrameRate-DeepFeedforwardSequentialMemoryNetworks）。該模型將低幀率算法和DFSMN算法進(jìn)行融合,，語音識別錯誤率相比上一代技術(shù)降低20%,，解碼速度提升3倍。FSMN通過在FNN的隱層添加一些可學(xué)習(xí)的記憶模塊,，從而可以有效的對語音的長時相關(guān)性進(jìn)行建模,。而DFSMN是通過跳轉(zhuǎn)避免深層網(wǎng)絡(luò)的梯度消失問題，可以訓(xùn)練出更深層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),。2019年,，百度提出了流式多級的截?cái)嘧⒁饬δＰ蚐MLTA，該模型是在LSTM和CTC的基礎(chǔ)上引入了注意力機(jī)制來獲取更大范圍和更有層次的上下文信息,。其中流式表示可以直接對語音進(jìn)行一個小片段一個小片段的增量解碼,；多級表示堆疊多層注意力模型；截?cái)鄤t表示利用CTC模型的尖峰信息,，把語音切割成一個一個小片段,，注意力模型和解碼可以在這些小片段上展開,。在線語音識別率上。聲音從本質(zhì)是一種波,，也就是聲波,，這種波可以作為一種信號來進(jìn)行處理。遼寧語音識別庫

2）初始化離線引擎：初始化訊飛離線語音庫,，根據(jù)本地生成的語法文檔,，構(gòu)建語法網(wǎng)絡(luò)，輸入語音識別器中,；（3）初始化聲音驅(qū)動：根據(jù)離線引擎的要求,，初始化ALSA庫；（4）啟動數(shù)據(jù)采集：如果有用戶有語音識別請求,，語音控制模塊啟動實(shí)時語音采集程序,；（5）靜音切除：在語音數(shù)據(jù)的前端，可能存在部分靜音數(shù)據(jù),，ALSA庫開啟靜音檢測功能,，將靜音數(shù)據(jù)切除后傳送至語音識別引擎；（6）語音識別狀態(tài)檢測：語音控制模塊定時檢測引擎系統(tǒng)的語音識別狀態(tài),，當(dāng)離線引擎有結(jié)果輸出時,，提取語音識別結(jié)果；（7）結(jié)束語音采集：語音控制模塊通知ALSA,，終止實(shí)時語音數(shù)據(jù)的采集；（8）語義解析：語音控制模塊根據(jù)語音識別的結(jié)果,，完成語義解析,，根據(jù)和的內(nèi)容，確定用戶需求,，根據(jù)的內(nèi)容,，確認(rèn)用戶信息；（9）語音識別結(jié)束：語音控制模塊將語義解析的結(jié)果上傳至用戶模塊,，同時結(jié)束本次語音識別,。根據(jù)項(xiàng)目需求，分別在中等,、低等噪音的辦公室環(huán)境中,，對語音撥號軟件功能進(jìn)行科學(xué)的測試驗(yàn)證。廣州新一代語音識別介紹從技術(shù)來看,，整個語音交互鏈條有五項(xiàng)單點(diǎn)技術(shù)：喚醒,、麥克風(fēng)陣列、語音識別,、自然語言處理,、語音合成。

包括語法詞典的構(gòu)建、語音識別引擎的初始化配置,、音頻數(shù)據(jù)的采集控制和基本語義的解析等,；應(yīng)用數(shù)據(jù)庫是用戶的數(shù)據(jù)中心，作為語音識別數(shù)據(jù)的源頭,，語音控制模塊從中提取用戶關(guān)鍵數(shù)據(jù),，并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建本地語法詞典；語音識別離線引擎是語音轉(zhuǎn)換為文字的關(guān)鍵模塊,，支持在離線的情況下,，根據(jù)本地構(gòu)建的語法網(wǎng)絡(luò)，完成非特定人連續(xù)語音識別功能,，同時具備語音數(shù)據(jù)前,、后端點(diǎn)檢測、聲音除噪處理,、識別門限設(shè)置等基本功能,；音頻采集在本方案中屬于輔助模塊，具備靈活,、便捷的語音控制接口,，支持在不同采樣要求和采樣環(huán)境中，對實(shí)時音頻數(shù)據(jù)的采集,。（2）關(guān)鍵要素分析本方案工作于離線的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,，語音數(shù)據(jù)的采集、識別和語義的解析等功能都在終端完成,，因此設(shè)備性能的優(yōu)化和語音識別的準(zhǔn)度尤為重要,。在具體的實(shí)現(xiàn)過程中，存在以下要素需要重點(diǎn)關(guān)注,。（1）用戶構(gòu)建的語法文檔在引擎系統(tǒng)初始化時,，編譯成語法網(wǎng)絡(luò)送往語音識別器，語音識別器根據(jù)語音數(shù)據(jù)的特征信息,，在識別網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行路徑匹配,，識別并提取用戶語音數(shù)據(jù)的真實(shí)信息，因此語法文檔的語法結(jié)構(gòu)是否合理,，直接關(guān)系到識別準(zhǔn)確率的高低,；（2）應(yīng)用數(shù)據(jù)庫是作為語音識別數(shù)據(jù)的源頭，其中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)如果有變化,。

取距離近的樣本所對應(yīng)的詞標(biāo)注為該語音信號的發(fā)音,。該方法對解決孤立詞識別是有效的，但對于大詞匯量,、非特定人連續(xù)語音識別就無能為力,。因此,，進(jìn)入80年代后，研究思路發(fā)生了重大變化,，從傳統(tǒng)的基于模板匹配的技術(shù)思路開始轉(zhuǎn)向基于統(tǒng)計(jì)模型（HMM）的技術(shù)思路,。HMM的理論基礎(chǔ)在1970年前后就已經(jīng)由Baum等人建立起來，隨后由CMU的Baker和IBM的Jelinek等人將其應(yīng)用到語音識別當(dāng)中,。HMM模型假定一個音素含有3到5個狀態(tài),，同一狀態(tài)的發(fā)音相對穩(wěn)定，不同狀態(tài)間是可以按照一定概率進(jìn)行跳轉(zhuǎn),；某一狀態(tài)的特征分布可以用概率模型來描述,，使用的模型是GMM。因此GMM-HMM框架中,，HMM描述的是語音的短時平穩(wěn)的動態(tài)性,，GMM用來描述HMM每一狀態(tài)內(nèi)部的發(fā)音特征?；贕MM-HMM框架,，研究者提出各種改進(jìn)方法，如結(jié)合上下文信息的動態(tài)貝葉斯方法,、區(qū)分性訓(xùn)練方法,、自適應(yīng)訓(xùn)練方法、HMM/NN混合模型方法等,。這些方法都對語音識別研究產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響,，并為下一代語音識別技術(shù)的產(chǎn)生做好了準(zhǔn)備。自上世紀(jì)90年代語音識別聲學(xué)模型的區(qū)分性訓(xùn)練準(zhǔn)則和模型自適應(yīng)方法被提出以后,，在很長一段內(nèi)語音識別的發(fā)展比較緩慢,，語音識別錯誤率那條線一直沒有明顯下降。DNN-HMM時代2006年,。意味著具備了與人類相仿的語言識別能力。

語音識別包括兩個階段:訓(xùn)練和識別,。不管是訓(xùn)練還是識別,，都必須對輸入語音預(yù)處理和特征提取。訓(xùn)練階段所做的具體工作是收集大量的語音語料,，經(jīng)過預(yù)處理和特征提取后得到特征矢量參數(shù),，通過特征建模達(dá)到建立訓(xùn)練語音的參考模型庫的目的。而識別階段所做的主要工作是將輸入語音的特征矢量參數(shù)和參考模型庫中的參考模型進(jìn)行相似性度量比較,，然后把相似性高的輸入特征矢量作為識別結(jié)果輸出,。這樣，終就達(dá)到了語音識別的目的,。語音識別的基本原理是現(xiàn)有的識別技術(shù)按照識別對象可以分為特定人識別和非特定人識別,。特定人識別是指識別對象為專門的人,，非特定人識別是指識別對象是針對大多數(shù)用戶，一般需要采集多個人的語音進(jìn)行錄音和訓(xùn)練,，經(jīng)過學(xué)習(xí),，達(dá)到較高的識別率?；诂F(xiàn)有技術(shù)開發(fā)嵌入式語音交互系統(tǒng),，目前主要有兩種方式:一種是直接在嵌入式處理器中調(diào)用語音開發(fā)包;另一種是嵌入式處理器外擴(kuò)展語音芯片。第一種方法程序量大,，計(jì)算復(fù)雜,，需要占用大量的處理器資源，開發(fā)周期長;第二種方法相對簡單,，只需要關(guān)注語音芯片的接口部分與微處理器相連,，結(jié)構(gòu)簡單，搭建方便,，微處理器的計(jì)算負(fù)擔(dān)降低,，增強(qiáng)了可靠性，縮短了開發(fā)周期,。本文的語音識別模塊是以嵌入式微處理器為說明,。它融合了語言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和電氣工程領(lǐng)域的知識和研究,。青海語音識別在線

語音識別應(yīng)用包括語音用戶界面,，例如語音撥號、呼叫路由,、多用戶設(shè)備控制,、搜索、簡單的數(shù)據(jù)輸入等,。遼寧語音識別庫

Siri,、Alexa等虛擬助手的出現(xiàn)，讓自動語音識別系統(tǒng)得到了更廣的運(yùn)用與發(fā)展,。自動語音識別(ASR)是一種將口語轉(zhuǎn)換為文本的過程,。該技術(shù)正在不斷應(yīng)用于即時通訊應(yīng)用程序、搜索引擎,、車載系統(tǒng)和家庭自動化中,。盡管所有這些系統(tǒng)都依賴于略有不同的技術(shù)流程，但這些所有系統(tǒng)的第一步都是相同的：捕獲語音數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為機(jī)器可讀的文本,。但ASR系統(tǒng)如何工作,？它如何學(xué)會辨別語音？本文將簡要介紹自動語音識別,。我們將研究語音轉(zhuǎn)換成文本的過程,、如何構(gòu)建ASR系統(tǒng)以及未來對ASR技術(shù)的期望,。那么，我們開始吧,！ASR系統(tǒng)：它們?nèi)绾芜\(yùn)作,？因此，從基礎(chǔ)層面來看,，我們知道自動語音識別看起來如下：音頻數(shù)據(jù)輸入,，文本數(shù)據(jù)輸出。但是,，從輸入到輸出,，音頻數(shù)據(jù)需要變成機(jī)器可讀的數(shù)據(jù)。這意味著數(shù)據(jù)通過聲學(xué)模型和語言模型進(jìn)行發(fā)送,。這兩個過程是這樣的：聲學(xué)模型確定了語言中音頻信號和語音單位之間的關(guān)系,，而語言模型將聲音與單詞及單詞序列進(jìn)行匹配。這兩個模型允許ASR系統(tǒng)對音頻輸入進(jìn)行概率檢查,，以預(yù)測其中的單詞和句子,。然后，系統(tǒng)會選出具有**高置信度等級的預(yù)測,。**有時語言模型可以優(yōu)先考慮某些因其他因素而被認(rèn)為更有可能的預(yù)測,。因此，如果通過ASR系統(tǒng)運(yùn)行短語,。遼寧語音識別庫

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