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    包括語法詞典的構(gòu)建、語音識(shí)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(shí)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(shí)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(shí)別功能，同時(shí)具備語音數(shù)據(jù)前、后端點(diǎn)檢測(cè)、聲音除噪處理、識(shí)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(duì)實(shí)時(shí)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(shí)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(shí)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(shí)，編譯成語法網(wǎng)絡(luò)送往語音識(shí)別器，語音識(shí)別器根據(jù)語音數(shù)據(jù)的特征信息，在識(shí)別網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行路徑匹配，識(shí)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(shí)別準(zhǔn)確率的高低；（2）應(yīng)用數(shù)據(jù)庫是作為語音識(shí)別數(shù)據(jù)的源頭，其中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)如果有變化。語音識(shí)別主要是將人類語音中的詞匯內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可讀的輸入。廣州信息化語音識(shí)別設(shè)計(jì)

    但依然流暢、準(zhǔn)確。整體使用下來，直觀感受是在語音輸入的大前提下、結(jié)合了谷歌翻譯等類似的翻譯軟件，實(shí)時(shí)翻譯、準(zhǔn)翻譯。在這兩種模式下，完成輸入后，同樣可以像普通話模式一樣，輕點(diǎn)VOICEM380語音識(shí)別鍵，對(duì)內(nèi)容進(jìn)行終的整合調(diào)整。同樣，準(zhǔn)確度相當(dāng)ok。我挑戰(zhàn)了一下，普通話模式在輸入長度上的極限?？焖僮x了一段文字，單次普通話模式的輸入極限是一分零三秒、316個(gè)字符。時(shí)長上完全實(shí)現(xiàn)了官方的宣傳，字符長度上，目測(cè)是因?yàn)閭€(gè)人語速不夠，而受到了限制。類似的，我測(cè)試了一下，VOICEM380語音識(shí)別功能在距離上的極限。在相同語速、相同音量下，打開語音識(shí)別功能，不斷后退，在聲源與電腦中間不存在障礙的情況下，方圓三米的距離是完全不會(huì)影響這個(gè)功能實(shí)現(xiàn)的。由此可以看到，在一個(gè)小型會(huì)議室，羅技VOICEM380的語音識(shí)別功能，是完全可以很好的輔助會(huì)議記錄的。有關(guān)M380語音識(shí)別功能三大模式之間的轉(zhuǎn)換，也是非常便捷。單擊VOICEM380語音識(shí)別鍵，如出現(xiàn)的一模式并非我們所需要的模式，只需輕輕雙擊VOICEM380語音識(shí)別鍵，即可瞬間切換至下一模式；再次啟動(dòng)輸入功能時(shí)，會(huì)自動(dòng)優(yōu)先彈出上次結(jié)束的功能。有關(guān)M380后要強(qiáng)調(diào)的一點(diǎn)，便是它的離在線融合模式。廣州信息化語音識(shí)別設(shè)計(jì)伴隨著語音識(shí)別系統(tǒng)走向?qū)嵱没?，語音識(shí)別在細(xì)化模型的設(shè)計(jì)、參數(shù)提取和優(yōu)化、系統(tǒng)的自適應(yīng)方面取得進(jìn)展。

    語音識(shí)別自半個(gè)世紀(jì)前誕生以來，一直處于不溫不火的狀態(tài)，直到2009年深度學(xué)習(xí)技術(shù)的長足發(fā)展才使得語音識(shí)別的精度提高，雖然還無法進(jìn)行無限制領(lǐng)域、無限制人群的應(yīng)用，但也在大多數(shù)場(chǎng)景中提供了一種便利高效的溝通方式。本篇文章將從技術(shù)和產(chǎn)業(yè)兩個(gè)角度來回顧一下語音識(shí)別發(fā)展的歷程和現(xiàn)狀，并分析一些未來趨勢(shì)，希望能幫助更多年輕技術(shù)人員了解語音行業(yè)，并能產(chǎn)生興趣投身于這個(gè)行業(yè)。語音識(shí)別，通常稱為自動(dòng)語音識(shí)別，英文是AutomaticSpeechRecognition，縮寫為ASR，主要是將人類語音中的詞匯內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可讀的輸入，一般都是可以理解的文本內(nèi)容，也有可能是二進(jìn)制編碼或者字符序列。但是，我們一般理解的語音識(shí)別其實(shí)都是狹義的語音轉(zhuǎn)文字的過程，簡稱語音轉(zhuǎn)文本識(shí)別（SpeechToText,STT）更合適，這樣就能與語音合成(TextToSpeech,TTS)對(duì)應(yīng)起來。語音識(shí)別是一項(xiàng)融合多學(xué)科知識(shí)的前沿技術(shù)，覆蓋了數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)、聲學(xué)與語言學(xué)、計(jì)算機(jī)與人工智能等基礎(chǔ)學(xué)科和前沿學(xué)科，是人機(jī)自然交互技術(shù)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。但是，語音識(shí)別自誕生以來的半個(gè)多世紀(jì)，一直沒有在實(shí)際應(yīng)用過程得到普遍認(rèn)可，一方面這與語音識(shí)別的技術(shù)缺陷有關(guān)，其識(shí)別精度和速度都達(dá)不到實(shí)際應(yīng)用的要求。

   技術(shù)和產(chǎn)業(yè)之間形成了比較好的正向迭代效應(yīng)，落地場(chǎng)景越多，得到的真實(shí)數(shù)據(jù)越多，挖掘的用戶需求也更準(zhǔn)確，這幫助了語音識(shí)別技術(shù)快速進(jìn)步，也基本滿足了產(chǎn)業(yè)需求，解決了很多實(shí)際問題，這也是語音識(shí)別相對(duì)其他AI技術(shù)為明顯的優(yōu)勢(shì)。不過，我們也要看到，語音識(shí)別的內(nèi)涵必須不斷擴(kuò)展，狹義語音識(shí)別必須走向廣義語音識(shí)別，致力于讓機(jī)器聽懂人類語言，這才能將語音識(shí)別研究帶到更高維度。我們相信，多技術(shù)、多學(xué)科、多傳感的融合化將是未來人工智能發(fā)展的主流趨勢(shì)。在這種趨勢(shì)下，我們還有很多未來的問題需要探討，比如鍵盤、鼠標(biāo)、觸摸屏和語音交互的關(guān)系怎么變化？搜索、電商、社交是否再次重構(gòu)？硬件是否逆襲變得比軟件更加重要？產(chǎn)業(yè)鏈中的傳感、芯片、操作系統(tǒng)、產(chǎn)品和內(nèi)容廠商之間的關(guān)系又該如何變化？在語音識(shí)別的漫長歷史中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的淺層和深層(例如遞歸網(wǎng)絡(luò))。

    語音識(shí)別是一門綜合性學(xué)科，涉及的領(lǐng)域非常廣，包括聲學(xué)、語音學(xué)、語言學(xué)、信號(hào)處理、概率統(tǒng)計(jì)、信息論、模式識(shí)別和深度學(xué)習(xí)等。語音識(shí)別的基礎(chǔ)理論包括語音的產(chǎn)生和感知過程、語音信號(hào)基礎(chǔ)知識(shí)、語音特征提取等，關(guān)鍵技術(shù)包括高斯混合模型(GaussianMixtureModel，GMM)、隱馬爾可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DeepNeuralNetwork，DNN)，以及基于這些模型形成的GMM-HMM、DNN-HMM和端到端(End-to-End，E2E)系統(tǒng)。語言模型和解碼器也非常關(guān)鍵，直接影響語音識(shí)別實(shí)際應(yīng)用的效果。為了讓讀者更好地理解語音信號(hào)的特性，接下來我們首先介紹語音的產(chǎn)生和感知機(jī)制。語音的產(chǎn)生和感知人的發(fā)音qi官包括：肺、氣管、聲帶、喉、咽、鼻腔、口腔和唇。肺部產(chǎn)生的氣流沖擊聲帶，產(chǎn)生振動(dòng)。聲帶每開啟和閉合一次的時(shí)間是一個(gè)基音周期(Pitchperiod)T，其倒數(shù)為基音頻率(F0=1/T，基頻)，范圍在70Hz~450Hz?；l越高，聲音越尖細(xì)，如小孩的聲音比大人尖，就是因?yàn)槠浠l更高?；l隨時(shí)間的變化，也反映聲調(diào)的變化。人的發(fā)音qi官聲道主要由口腔和鼻腔組成，它是對(duì)發(fā)音起重要作用的qi官，氣流在聲道會(huì)產(chǎn)生共振。前面五個(gè)共振峰頻率(F1、F2、F3、F4和F5)。反映了聲道的主要特征。一些語音識(shí)別系統(tǒng)需要“訓(xùn)練”(也稱為“注冊(cè)”)，其中個(gè)體說話者將文本或孤立的詞匯讀入系統(tǒng)。廣州信息化語音識(shí)別設(shè)計(jì)

語音識(shí)別技術(shù)開始與其他領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)進(jìn)行結(jié)合，以提高識(shí)別的準(zhǔn)確率，便于實(shí)現(xiàn)語音識(shí)別技術(shù)的產(chǎn)品化。廣州信息化語音識(shí)別設(shè)計(jì)

    英國倫敦大學(xué)的科學(xué)家Fry和Denes等人di一次利用統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理構(gòu)建出了一個(gè)可以識(shí)別出4個(gè)元音和9個(gè)輔音的音素識(shí)別器。在同一年，美國麻省理工學(xué)院林肯實(shí)驗(yàn)室的研究人員則shou次實(shí)現(xiàn)了可以針對(duì)非特定人的可識(shí)別10個(gè)元音音素的識(shí)別器。語音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展歷史，主要包括模板匹配、統(tǒng)計(jì)模型和深度學(xué)習(xí)三個(gè)階段。di一階段：模板匹配(DTW)20世紀(jì)60年代，一些重要的語音識(shí)別的經(jīng)典理論先后被提出和發(fā)表出來。1964年，Martin為了解決語音時(shí)長不一致的問題，提出了一種時(shí)間歸一化的方法，該方法可以可靠地檢測(cè)出語音的端點(diǎn)，這可以有效地降低語音時(shí)長對(duì)識(shí)別結(jié)果的影響，使語音識(shí)別結(jié)果的可變性減小了。1966年，卡耐基梅隆大學(xué)的Reddy利用動(dòng)態(tài)音素的方法進(jìn)行了連續(xù)語音識(shí)別，這是一項(xiàng)開創(chuàng)性的工作。1968年，前蘇聯(lián)科學(xué)家Vintsyukshou次提出將動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法應(yīng)用于對(duì)語音信號(hào)的時(shí)間規(guī)整。雖然在他的工作中，動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整的概念和算法原型都有體現(xiàn)，但在當(dāng)時(shí)并沒有引起足夠的重視。這三項(xiàng)研究工作，為此后幾十年語音識(shí)別的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。雖然在這10年中語音識(shí)別理論取得了明顯的進(jìn)步。但是這距離實(shí)現(xiàn)真正實(shí)用且可靠的語音識(shí)別系統(tǒng)的目標(biāo)依舊十分遙遠(yuǎn)。20世紀(jì)70年代。廣州信息化語音識(shí)別設(shè)計(jì)