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    在過(guò)去功能型操作系統(tǒng)的打造過(guò)程中，國(guó)內(nèi)的程序員們更多的是使用者的角色，但智能型操作系統(tǒng)雖然也可以參照其他，但這次必須自己來(lái)從頭打造完整的系統(tǒng)。（國(guó)外巨頭不管在中文相關(guān)的技術(shù)上還是內(nèi)容整合上事實(shí)上都非常薄弱，不存在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的可能性）隨著平臺(tái)服務(wù)商兩邊的問(wèn)題解決的越來(lái)越好，基礎(chǔ)的計(jì)算模式則會(huì)逐漸發(fā)生改變，人們的數(shù)據(jù)消費(fèi)模式會(huì)與不同。個(gè)人的計(jì)算設(shè)備（當(dāng)前主要是手機(jī)、筆記本、Pad）會(huì)根據(jù)不同場(chǎng)景進(jìn)一步分化。比如在車(chē)上、家里、酒店、工作場(chǎng)景、路上、業(yè)務(wù)辦理等會(huì)根據(jù)地點(diǎn)和業(yè)務(wù)進(jìn)行分化。但分化的同時(shí)背后的服務(wù)則是統(tǒng)一的，每個(gè)人可以自由的根據(jù)場(chǎng)景做設(shè)備的遷移，背后的服務(wù)雖然會(huì)針對(duì)不同的場(chǎng)景進(jìn)行優(yōu)化，但在個(gè)人偏好這樣的點(diǎn)上則是統(tǒng)一的。人與數(shù)字世界的接口，在現(xiàn)在越來(lái)越統(tǒng)一于具體的產(chǎn)品形態(tài)（比如手機(jī)），但隨著智能型系統(tǒng)的出現(xiàn)，這種統(tǒng)一則會(huì)越來(lái)越統(tǒng)一于系統(tǒng)本身。作為結(jié)果這會(huì)帶來(lái)數(shù)據(jù)化程度的持續(xù)加深，我們?cè)絹?lái)越接近一個(gè)數(shù)據(jù)化的世界。總結(jié)從技術(shù)進(jìn)展和產(chǎn)業(yè)發(fā)展來(lái)看，語(yǔ)音識(shí)別雖然還不能解決無(wú)限制場(chǎng)景、無(wú)限制人群的通用識(shí)別問(wèn)題，但是已經(jīng)能夠在各個(gè)真實(shí)場(chǎng)景中普遍應(yīng)用并且得到規(guī)模驗(yàn)證。更進(jìn)一步的是。

語(yǔ)音識(shí)別與鍵盤(pán)、鼠標(biāo)或觸摸屏等應(yīng)是融合關(guān)系，而非替代關(guān)系。重慶語(yǔ)音識(shí)別字

    將匹配度高的識(shí)別結(jié)果提供給用戶(hù)。ASR技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)用到各種智能終端，為人們提供了一種嶄新的人機(jī)交互體驗(yàn)，但多數(shù)都是基于在線引擎實(shí)現(xiàn)。本文針對(duì)離線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，結(jié)合特定領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用場(chǎng)景，提出了一套實(shí)用性強(qiáng)，成本較低的語(yǔ)音識(shí)別解決方案，實(shí)現(xiàn)非特定人連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別功能。第二章本文從方案的主要功能模塊入手，對(duì)涉及到的關(guān)鍵要素進(jìn)行詳細(xì)的分析描述，同時(shí)對(duì)實(shí)現(xiàn)過(guò)程中的關(guān)鍵事項(xiàng)進(jìn)行具體分析，并提出應(yīng)對(duì)措施。第三章根據(jù)方案設(shè)計(jì)語(yǔ)音撥號(hào)軟件，并對(duì)語(yǔ)音撥號(hào)軟件的功能進(jìn)行科學(xué)的測(cè)試驗(yàn)證。1低成本的語(yǔ)音識(shí)別解決方案（1）主要功能劃分在特定領(lǐng)域內(nèi)的語(yǔ)音識(shí)別，主要以命令發(fā)布為主，以快捷實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互為目的。比如在電話(huà)通信領(lǐng)域，我們常以“呼叫某某某”、“幫我查找某某某電話(huà)”為語(yǔ)音輸入，這些輸入語(yǔ)音語(yǔ)法結(jié)構(gòu)單一，目的明確，場(chǎng)景性較強(qiáng)，本方案決定采用命令模式實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別功能。方案主要包括四個(gè)功能模塊：語(yǔ)音控制模塊、音頻采集模塊、語(yǔ)音識(shí)別離線引擎和應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)模塊，各模塊的主要功能及要求如圖1所示。圖1低成本語(yǔ)音識(shí)別解決方案功能模塊語(yǔ)音控制模塊作為方案實(shí)現(xiàn)的模塊，主要用于實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別的控制管理功能。重慶語(yǔ)音識(shí)別字技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)在口音、方言、噪聲等場(chǎng)景下的語(yǔ)音識(shí)別也達(dá)到了可用狀態(tài)。

    取距離近的樣本所對(duì)應(yīng)的詞標(biāo)注為該語(yǔ)音信號(hào)的發(fā)音。該方法對(duì)解決孤立詞識(shí)別是有效的，但對(duì)于大詞匯量、非特定人連續(xù)語(yǔ)音識(shí)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(tǒng)的基于模板匹配的技術(shù)思路開(kāi)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(lái)，隨后由CMU的Baker和IBM的Jelinek等人將其應(yīng)用到語(yǔ)音識(shí)別當(dāng)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(duì)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(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(wěn)的動(dòng)態(tài)性，GMM用來(lái)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(dòng)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(duì)語(yǔ)音識(shí)別研究產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，并為下一代語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的產(chǎn)生做好了準(zhǔn)備。自上世紀(jì)90年代語(yǔ)音識(shí)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(zhǎng)一段內(nèi)語(yǔ)音識(shí)別的發(fā)展比較緩慢，語(yǔ)音識(shí)別錯(cuò)誤率那條線一直沒(méi)有明顯下降。DNN-HMM時(shí)代2006年。

    它相對(duì)于GMM-HMM系統(tǒng)并沒(méi)有什么優(yōu)勢(shì)可言，研究人員還是更傾向于基于統(tǒng)計(jì)模型的方法。在20世紀(jì)80年代還有一個(gè)值得一提的事件，美國(guó)3eec6ee2-7378-4724-83b5-9b技術(shù)署(NIST)在1987年di一次舉辦了NIST評(píng)測(cè)，這項(xiàng)評(píng)測(cè)在后來(lái)成為了全球語(yǔ)音評(píng)測(cè)。20世紀(jì)90年代，語(yǔ)音識(shí)別進(jìn)入了一個(gè)技術(shù)相對(duì)成熟的時(shí)期，主流的GMM-HMM框架得到了更廣的應(yīng)用，在領(lǐng)域中的地位越發(fā)穩(wěn)固。聲學(xué)模型的說(shuō)話(huà)人自適應(yīng)(SpeakerAdaptation)方法和區(qū)分性訓(xùn)練(DiscriminativeTraining)準(zhǔn)則的提出，進(jìn)一步提升了語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的性能。1994年提出的大后驗(yàn)概率估計(jì)(MaximumAPosterioriEstimation，MAP)和1995年提出的*大似然線性回歸(MaximumLikelihoodLinearRegression，MLLR)，幫助HMM實(shí)現(xiàn)了說(shuō)話(huà)人自適應(yīng)。*大互信息量(MaximumMutualInformation，MMI)和*小分類(lèi)錯(cuò)誤(MinimumClassificationError，MCE)等聲學(xué)模型的區(qū)分性訓(xùn)練準(zhǔn)則相繼被提出，使用這些區(qū)分性準(zhǔn)則去更新GMM-HMM的模型參數(shù)，可以讓模型的性能得到提升。此外，人們開(kāi)始使用以音素字詞單元作為基本單元。一些支持大詞匯量的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)被陸續(xù)開(kāi)發(fā)出來(lái)，這些系統(tǒng)不但可以做到支持大詞匯量非特定人連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別。在醫(yī)療保健領(lǐng)域，語(yǔ)音識(shí)別可以在醫(yī)療記錄過(guò)程的前端或后端實(shí)現(xiàn)。

    純粹從語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言理解的技術(shù)乃至功能的視角看這款產(chǎn)品，相對(duì)于等并未有什么本質(zhì)性改變，變化只是把近場(chǎng)語(yǔ)音交互變成了遠(yuǎn)場(chǎng)語(yǔ)音交互。正式面世于銷(xiāo)量已經(jīng)超過(guò)千萬(wàn)，同時(shí)在扮演類(lèi)似角色的漸成生態(tài)，其后臺(tái)的第三方技能已經(jīng)突破10000項(xiàng)。借助落地時(shí)從近場(chǎng)到遠(yuǎn)場(chǎng)的突破，亞馬遜一舉從這個(gè)賽道的落后者變?yōu)樾袠I(yè)。但自從遠(yuǎn)場(chǎng)語(yǔ)音技術(shù)規(guī)模落地以后，語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)開(kāi)始從研發(fā)轉(zhuǎn)為應(yīng)用。研發(fā)比的是標(biāo)準(zhǔn)環(huán)境下純粹的算法誰(shuí)更有優(yōu)勢(shì)，而應(yīng)用比較的是在真實(shí)場(chǎng)景下誰(shuí)的技術(shù)更能產(chǎn)生優(yōu)異的用戶(hù)體驗(yàn)，而一旦比拼真實(shí)場(chǎng)景下的體驗(yàn)，語(yǔ)音識(shí)別便失去存在的價(jià)值，更多作為產(chǎn)品體驗(yàn)的一個(gè)環(huán)節(jié)而存在。語(yǔ)音識(shí)別似乎進(jìn)入了一個(gè)相對(duì)平靜期，在一路狂奔過(guò)后紛紛開(kāi)始反思自己的定位和下一步的打法。語(yǔ)音賽道里的標(biāo)志產(chǎn)品——智能音箱，以一種***的姿態(tài)出現(xiàn)在大眾面前。智能音箱玩家們對(duì)這款產(chǎn)品的認(rèn)識(shí)還都停留在：亞馬遜出了一款產(chǎn)品，功能類(lèi)似。

    在語(yǔ)音識(shí)別的漫長(zhǎng)歷史中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的淺層和深層(例如遞歸網(wǎng)絡(luò))。重慶語(yǔ)音識(shí)別字

語(yǔ)音識(shí)別另外兩個(gè)技術(shù)部分：語(yǔ)言模型和解碼器，目前來(lái)看并沒(méi)有太大的技術(shù)變化。重慶語(yǔ)音識(shí)別字

有限責(zé)任公司（自然）企業(yè)技術(shù)的發(fā)展必然將引發(fā)現(xiàn)有通信網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)容、重組與兼容，也將促進(jìn)通信網(wǎng)絡(luò)的多元化業(yè)務(wù)發(fā)展，并對(duì)通信設(shè)備制造業(yè)、終端產(chǎn)業(yè)和通信技術(shù)服務(wù)業(yè)等上下游產(chǎn)業(yè)形成有力拉動(dòng)。通信產(chǎn)品行業(yè)穩(wěn)步發(fā)展，用戶(hù)規(guī)模和普及率實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步增長(zhǎng)。與此同時(shí)，即時(shí)通信作為基礎(chǔ)的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用不斷開(kāi)拓創(chuàng)新，其變化主要集中于產(chǎn)品功能的探索應(yīng)用場(chǎng)景的拓展和內(nèi)容質(zhì)量的提升三個(gè)方面。智能手機(jī)的日益普及以及電信運(yùn)營(yíng)商對(duì)語(yǔ)音識(shí)別，音效算法，降噪算法，機(jī)器人，智能玩具，軟件服務(wù)，教育培訓(xùn)，芯片開(kāi)發(fā)，電腦，筆記本，手機(jī)，耳機(jī)，智能穿戴，進(jìn)出口服務(wù)，云計(jì)算，計(jì)算機(jī)服務(wù)，軟件開(kāi)發(fā)，底層技術(shù)開(kāi)發(fā)，軟件服務(wù)進(jìn)出口，品牌代理服務(wù)?；A(chǔ)設(shè)施現(xiàn)代化的大規(guī)模加入預(yù)計(jì)將有助于在預(yù)測(cè)時(shí)間線內(nèi)UCC市場(chǎng)的持續(xù)增長(zhǎng)。人工智能有限責(zé)任公司（自然）企業(yè)發(fā)展進(jìn)入快車(chē)道，近兩年實(shí)現(xiàn)了真正的跨越式發(fā)展。預(yù)計(jì)2018年的主旋律仍將是人工智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化落地，將會(huì)有更多的傳統(tǒng)企業(yè)借助AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型。重慶語(yǔ)音識(shí)別字