主流方向是更深更復雜的神經(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(yǔ)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(gè)卷積層使用小卷積核，并在多個(gè)卷積層之后再加上池化層，通過(guò)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(yǔ)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(guò)在FNN的隱層添加一些可學(xué)習的記憶模塊，從而可以有效的對語(yǔ)音的長(cháng)時(shí)相關(guān)性進(jìn)行建模。而DFSMN是通過(guò)跳轉避免深層網(wǎng)絡(luò )的梯度消失問(wèn)題，可以訓練出更深層的網(wǎng)絡(luò )結構。2019年，百度提出了流式多級的截斷注意力模型SMLTA，該模型是在LSTM和CTC的基礎上引入了注意力機制來(lái)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(yǔ)音進(jìn)行一個(gè)小片段一個(gè)小片段的增量解碼；多級表示堆疊多層注意力模型；截斷則表示利用CTC模型的尖峰信息，把語(yǔ)音切割成一個(gè)一個(gè)小片段，注意力模型和解碼可以在這些小片段上展開(kāi)。在線(xiàn)語(yǔ)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(lái)進(jìn)行處理。遼寧語(yǔ)音識別庫

2）初始化離線(xiàn)引擎：初始化訊飛離線(xiàn)語(yǔ)音庫，根據本地生成的語(yǔ)法文檔，構建語(yǔ)法網(wǎng)絡(luò )，輸入語(yǔ)音識別器中；（3）初始化聲音驅動(dòng)：根據離線(xiàn)引擎的要求，初始化ALSA庫；（4）啟動(dòng)數據采集：如果有用戶(hù)有語(yǔ)音識別請求，語(yǔ)音控制模塊啟動(dòng)實(shí)時(shí)語(yǔ)音采集程序；（5）靜音切除：在語(yǔ)音數據的前端，可能存在部分靜音數據，ALSA庫開(kāi)啟靜音檢測功能，將靜音數據切除后傳送至語(yǔ)音識別引擎；（6）語(yǔ)音識別狀態(tài)檢測：語(yǔ)音控制模塊定時(shí)檢測引擎系統的語(yǔ)音識別狀態(tài)，當離線(xiàn)引擎有結果輸出時(shí)，提取語(yǔ)音識別結果；（7）結束語(yǔ)音采集：語(yǔ)音控制模塊通知ALSA，終止實(shí)時(shí)語(yǔ)音數據的采集；（8）語(yǔ)義解析：語(yǔ)音控制模塊根據語(yǔ)音識別的結果，完成語(yǔ)義解析，根據和的內容，確定用戶(hù)需求，根據的內容，確認用戶(hù)信息；（9）語(yǔ)音識別結束：語(yǔ)音控制模塊將語(yǔ)義解析的結果上傳至用戶(hù)模塊，同時(shí)結束本次語(yǔ)音識別。根據項目需求，分別在中等、低等噪音的辦公室環(huán)境中，對語(yǔ)音撥號軟件功能進(jìn)行科學(xué)的測試驗證。廣州新一代語(yǔ)音識別介紹從技術(shù)來(lái)看，整個(gè)語(yǔ)音交互鏈條有五項單點(diǎn)技術(shù)：?jiǎn)拘?、麥克風(fēng)陣列、語(yǔ)音識別、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音合成。

包括語(yǔ)法詞典的構建、語(yǔ)音識別引擎的初始化配置、音頻數據的采集控制和基本語(yǔ)義的解析等；應用數據庫是用戶(hù)的數據中心，作為語(yǔ)音識別數據的源頭，語(yǔ)音控制模塊從中提取用戶(hù)關(guān)鍵數據，并以此為基礎構建本地語(yǔ)法詞典；語(yǔ)音識別離線(xiàn)引擎是語(yǔ)音轉換為文字的關(guān)鍵模塊，支持在離線(xiàn)的情況下，根據本地構建的語(yǔ)法網(wǎng)絡(luò )，完成非特定人連續語(yǔ)音識別功能，同時(shí)具備語(yǔ)音數據前、后端點(diǎn)檢測、聲音除噪處理、識別門(mén)限設置等基本功能；音頻采集在本方案中屬于輔助模塊，具備靈活、便捷的語(yǔ)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(shí)音頻數據的采集。（2）關(guān)鍵要素分析本方案工作于離線(xiàn)的網(wǎng)絡(luò )環(huán)境中，語(yǔ)音數據的采集、識別和語(yǔ)義的解析等功能都在終端完成，因此設備性能的優(yōu)化和語(yǔ)音識別的準度尤為重要。在具體的實(shí)現過(guò)程中，存在以下要素需要重點(diǎn)關(guān)注。（1）用戶(hù)構建的語(yǔ)法文檔在引擎系統初始化時(shí)，編譯成語(yǔ)法網(wǎng)絡(luò )送往語(yǔ)音識別器，語(yǔ)音識別器根據語(yǔ)音數據的特征信息，在識別網(wǎng)絡(luò )上進(jìn)行路徑匹配，識別并提取用戶(hù)語(yǔ)音數據的真實(shí)信息，因此語(yǔ)法文檔的語(yǔ)法結構是否合理，直接關(guān)系到識別準確率的高低；（2）應用數據庫是作為語(yǔ)音識別數據的源頭，其中的關(guān)鍵數據如果有變化。

取距離近的樣本所對應的詞標注為該語(yǔ)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、非特定人連續語(yǔ)音識別就無(wú)能為力。因此，進(jìn)入80年代后，研究思路發(fā)生了重大變化，從傳統的基于模板匹配的技術(shù)思路開(kāi)始轉向基于統計模型（HMM）的技術(shù)思路。HMM的理論基礎在1970年前后就已經(jīng)由Baum等人建立起來(lái)，隨后由CMU的Baker和IBM的Jelinek等人將其應用到語(yǔ)音識別當中。HMM模型假定一個(gè)音素含有3到5個(gè)狀態(tài)，同一狀態(tài)的發(fā)音相對穩定，不同狀態(tài)間是可以按照一定概率進(jìn)行跳轉；某一狀態(tài)的特征分布可以用概率模型來(lái)描述，使用的模型是GMM。因此GMM-HMM框架中，HMM描述的是語(yǔ)音的短時(shí)平穩的動(dòng)態(tài)性，GMM用來(lái)描述HMM每一狀態(tài)內部的發(fā)音特征?；贕MM-HMM框架，研究者提出各種改進(jìn)方法，如結合上下文信息的動(dòng)態(tài)貝葉斯方法、區分性訓練方法、自適應訓練方法、HMM/NN混合模型方法等。這些方法都對語(yǔ)音識別研究產(chǎn)生了深遠影響，并為下一代語(yǔ)音識別技術(shù)的產(chǎn)生做好了準備。自上世紀90年代語(yǔ)音識別聲學(xué)模型的區分性訓練準則和模型自適應方法被提出以后，在很長(cháng)一段內語(yǔ)音識別的發(fā)展比較緩慢，語(yǔ)音識別錯誤率那條線(xiàn)一直沒(méi)有明顯下降。DNN-HMM時(shí)代2006年。意味著(zhù)具備了與人類(lèi)相仿的語(yǔ)言識別能力。

語(yǔ)音識別包括兩個(gè)階段:訓練和識別。不管是訓練還是識別，都必須對輸入語(yǔ)音預處理和特征提取。訓練階段所做的具體工作是收集大量的語(yǔ)音語(yǔ)料，經(jīng)過(guò)預處理和特征提取后得到特征矢量參數，通過(guò)特征建模達到建立訓練語(yǔ)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(yǔ)音的特征矢量參數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果輸出。這樣，終就達到了語(yǔ)音識別的目的。語(yǔ)音識別的基本原理是現有的識別技術(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(zhuān)門(mén)的人，非特定人識別是指識別對象是針對大多數用戶(hù)，一般需要采集多個(gè)人的語(yǔ)音進(jìn)行錄音和訓練，經(jīng)過(guò)學(xué)習，達到較高的識別率?；诂F有技術(shù)開(kāi)發(fā)嵌入式語(yǔ)音交互系統，目前主要有兩種方式:一種是直接在嵌入式處理器中調用語(yǔ)音開(kāi)發(fā)包;另一種是嵌入式處理器外擴展語(yǔ)音芯片。第一種方法程序量大，計算復雜，需要占用大量的處理器資源，開(kāi)發(fā)周期長(cháng);第二種方法相對簡(jiǎn)單，只需要關(guān)注語(yǔ)音芯片的接口部分與微處理器相連，結構簡(jiǎn)單，搭建方便，微處理器的計算負擔降低，增強了可靠性，縮短了開(kāi)發(fā)周期。本文的語(yǔ)音識別模塊是以嵌入式微處理器為說(shuō)明。它融合了語(yǔ)言學(xué)、計算機科學(xué)和電氣工程領(lǐng)域的知識和研究。青海語(yǔ)音識別在線(xiàn)

語(yǔ)音識別應用包括語(yǔ)音用戶(hù)界面，例如語(yǔ)音撥號、呼叫路由、多用戶(hù)設備控制、搜索、簡(jiǎn)單的數據輸入等。遼寧語(yǔ)音識別庫

Siri、Alexa等虛擬助手的出現，讓自動(dòng)語(yǔ)音識別系統得到了更廣的運用與發(fā)展。自動(dòng)語(yǔ)音識別(ASR)是一種將口語(yǔ)轉換為文本的過(guò)程。該技術(shù)正在不斷應用于即時(shí)通訊應用程序、搜索引擎、車(chē)載系統和家庭自動(dòng)化中。盡管所有這些系統都依賴(lài)于略有不同的技術(shù)流程，但這些所有系統的第一步都是相同的：捕獲語(yǔ)音數據并將其轉換為機器可讀的文本。但ASR系統如何工作？它如何學(xué)會(huì )辨別語(yǔ)音？本文將簡(jiǎn)要介紹自動(dòng)語(yǔ)音識別。我們將研究語(yǔ)音轉換成文本的過(guò)程、如何構建ASR系統以及未來(lái)對ASR技術(shù)的期望。那么，我們開(kāi)始吧！ASR系統：它們如何運作？因此，從基礎層面來(lái)看，我們知道自動(dòng)語(yǔ)音識別看起來(lái)如下：音頻數據輸入，文本數據輸出。但是，從輸入到輸出，音頻數據需要變成機器可讀的數據。這意味著(zhù)數據通過(guò)聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型進(jìn)行發(fā)送。這兩個(gè)過(guò)程是這樣的：聲學(xué)模型確定了語(yǔ)言中音頻信號和語(yǔ)音單位之間的關(guān)系，而語(yǔ)言模型將聲音與單詞及單詞序列進(jìn)行匹配。這兩個(gè)模型允許ASR系統對音頻輸入進(jìn)行概率檢查，以預測其中的單詞和句子。然后，系統會(huì )選出具有**高置信度等級的預測。**有時(shí)語(yǔ)言模型可以?xún)?yōu)先考慮某些因其他因素而被認為更有可能的預測。因此，如果通過(guò)ASR系統運行短語(yǔ)。遼寧語(yǔ)音識別庫

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