一直推崇的是Chain模型。該模型是一種類似于CTC的技術，建模單元相比于傳統(tǒng)的狀態(tài)要更粗顆粒一些，只有兩個狀態(tài)，一個狀態(tài)是CDPhone，另一個是CDPhone的空白，訓練方法采用的是Lattice-FreeMMI訓練。該模型結構可以采用低幀率的方式進行解碼，解碼幀率為傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡聲學模型的三分之一，而準確率相比于傳統(tǒng)模型有非常的提升。遠場語音識別技術主要解決真實場景下舒適距離內人機任務對話和服務的問題，是2015年以后開始興起的技術。由于遠場語音識別解決了復雜環(huán)境下的識別問題，在智能家居、智能汽車、智能會議、智能安防等實際場景中獲得了廣泛應用。目前國內遠場語音識別的技術框架以前端信號處理和后端語音識別為主，前端利用麥克風陣列做去混響、波束形成等信號處理，以讓語音更清晰，然后送入后端的語音識別引擎進行識別。語音識別另外兩個技術部分：語言模型和解碼器，目前來看并沒有太大的技術變化。語言模型主流還是基于傳統(tǒng)的N-Gram方法，雖然目前也有神經(jīng)網(wǎng)絡的語言模型的研究，但在實用中主要還是更多用于后處理糾錯。解碼器的指標是速度，業(yè)界大部分都是按照靜態(tài)解碼的方式進行，即將聲學模型和語言模型構造成WFST網(wǎng)絡。該網(wǎng)絡包含了所有可能路徑。
大多數(shù)人會認為研發(fā)語音識別技術是一條艱難的道路，投入會巨大，道路會很漫長。廣州未來語音識別介紹
發(fā)音和單詞選擇可能會因地理位置和口音等因素而不同。哦，別忘了語言也因年齡和性別而有所不同！考慮到這一點，為ASR系統(tǒng)提供的語音樣本越多，它在識別和分類新語音輸入方面越好。從各種各樣的聲音和環(huán)境中獲取的樣本越多，系統(tǒng)越能在這些環(huán)境中識別聲音。通過專門的微調和維護，自動語音識別系統(tǒng)將在使用過程中得到改進。因此，從基本的角度來看，數(shù)據(jù)越多越好。的確，目前進行的研究和優(yōu)化較小數(shù)據(jù)集相關，但目前大多數(shù)模型仍需要大量數(shù)據(jù)才能發(fā)揮良好的性能。幸運的是，得益于數(shù)據(jù)集存儲庫的數(shù)據(jù)收集服務，音頻數(shù)據(jù)的收集變得越發(fā)簡單。這反過來又增加了技術發(fā)展的速度，那么，接下來簡單了解一下，未來自動語音識別能在哪些方面大展身手。ASR技術的未來ASR技術已融身于社會。虛擬助手、車載系統(tǒng)和家庭自動化都讓日常生活更加便利，應用范圍也可能擴大。隨著越來越多的人接納這些服務，技術將進一步發(fā)展。除上述示例之外，自動語音識別在各種有趣的領域和行業(yè)中都發(fā)揮著作用：·通訊：隨著全球手機的普及，ASR系統(tǒng)甚至可以為閱讀和寫作水平較低的社區(qū)提供信息、在線搜索和基于文本的服務。深圳新一代語音識別特征多人語音識別及離線語音識別也是當前需要重點解決的問題。
特別是在Encoder層，將傳統(tǒng)的RNN完全用Attention替代，從而在機器翻譯任務上取得了更優(yōu)的結果，引起了極大關注。隨后，研究人員把Transformer應用到端到端語音識別系統(tǒng)中，也取得了非常明顯的改進效果。另外，生成式對抗網(wǎng)絡(GenerativeAdversarialNetwork，GAN)是近年來無監(jiān)督學習方面具前景的一種新穎的深度學習模型，"GenerativeAdversarialNets"，文中提出了一個通過對抗過程估計生成模型框架的全新方法。通過對抗學習，GAN可用于提升語音識別的噪聲魯棒性。GAN網(wǎng)絡在無監(jiān)督學習方面展現(xiàn)出了較大的研究潛質和較好的應用前景。從一個更高的角度來看待語音識別的研究歷程，從HMM到GMM，到DNN，再到CTC和Attention，這個演進過程的主線是如何利用一個網(wǎng)絡模型實現(xiàn)對聲學模型層面更準的刻畫。換言之，就是不斷嘗試更好的建模方式以取代基于統(tǒng)計的建模方式。在2010年以前，語音識別行業(yè)水平普遍還停留在80%的準確率以下。機器學習相關模型算法的應用和計算機性能的增強，帶來了語音識別準確率的大幅提升。到2015年，識別準確率就達到了90%以上。谷歌公司在2013年時，識別準確率還只有77%，然而到2017年5月時，基于谷歌深度學習的英語語音識別錯誤率已經(jīng)降低到。
沒有任何一個公司可以全線打造所有的產(chǎn)品。語音識別的產(chǎn)業(yè)趨勢當語音產(chǎn)業(yè)需求四處開花的同時，行業(yè)的發(fā)展速度反過來會受限于平臺服務商的供給能力。跳出具體案例來看，行業(yè)下一步發(fā)展的本質邏輯是：在具體每個點的投入產(chǎn)出是否達到一個普遍接受的界限。離這個界限越近，行業(yè)就越會接近滾雪球式發(fā)展的臨界點，否則整體增速就會相對平緩。不管是家居、金融、教育或者其他場景，如果解決問題都是非常高投入并且長周期的事情，那對此承擔成本的一方就會猶豫，這相當于試錯成本過高。如果投入后，沒有可感知的新體驗或者銷量促進，那對此承擔成本的一方也會猶豫，顯然這會影響值不值得上的判斷。而這兩個事情，歸根結底都必須由平臺方解決，產(chǎn)品方或者解決方案方對此無能為力，這是由智能語音交互的基礎技術特征所決定。從技術來看，整個語音交互鏈條有五項單點技術：喚醒、麥克風陣列、語音識別、自然語言處理、語音合成，其它技術點比如聲紋識別、哭聲檢測等數(shù)十項技術通用性略弱，但分別出現(xiàn)在不同的場景下，并會在特定場景下成為關鍵。看起來關聯(lián)的技術已經(jīng)相對龐雜，但切換到商業(yè)視角我們就會發(fā)現(xiàn)，找到這些技術距離打造一款體驗上佳的產(chǎn)品仍然有絕大距離。哪些領域又運用到語音識別技術呢？
Bothlent（?亮）是專注于提供AI?程化的平臺，旨在匯聚?批跨?業(yè)的專業(yè)前列?才，為??AI?業(yè)B端客戶、IT從業(yè)者、在校?學?提供?程化加速?案、教育培訓和咨詢等服務。?亮科技關注語?識別、??智能、機器學習等前沿科技，致?打造國內?流AI技術服務商品牌。公司秉承“價值驅動連接、連接創(chuàng)造價值”的理念，重品牌，產(chǎn)品發(fā)布以來迅速在市場上崛起，市場占有率不斷攀升，并快速取得包括科?訊?、國芯、FireFly等平臺及技術社區(qū)在內的渠道合作。未來，我們將進一步加大投入智能識別、大數(shù)據(jù)、云計算、AI工業(yè)4.0前沿技術，融合智慧城市、智慧社區(qū)、養(yǎng)老服務等應用組合模式，締造AI智能機器人服務新時代。語料的標注需要長期的積累和沉淀，大規(guī)模語料資源的積累需要被提高到戰(zhàn)略高度。內蒙古語音識別工具
語音識別包括兩個階段:訓練和識別。廣州未來語音識別介紹
即識別準確率為，相較于2013年的準確率提升了接近20個百分點。這種水平的準確率已經(jīng)接近正常人類。2016年10月18日，微軟語音團隊在Switchboard語音識別測試中打破了自己的好成績，將詞錯誤率降低至。次年，微軟語音團隊研究人員通過改進語音識別系統(tǒng)中基于神經(jīng)網(wǎng)絡的聲學模型和語言模型，在之前的基礎上引入了CNN-BLSTM(ConvolutionalNeuralNetworkCombinedwithBidirectionalLongShort-TermMemory，帶有雙向LSTM的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡)模型，用于提升語音建模的效果。2017年8月20日，微軟語音團隊再次將這一紀錄刷新，在Switchboard測試中將詞錯誤率從，即識別準確率達到，與谷歌一起成為了行業(yè)。另外，亞馬遜(Amazon)公司在語音行業(yè)可謂后發(fā)制人，其在2014年底正式推出了Echo智能音箱，并通過該音箱搭載的Alexa語音助理，為使用者提供種種應用服務。Echo智能音箱一經(jīng)推出，在消費市場上取得了巨大的成功。如今已成為美國使用廣的智能家居產(chǎn)品，至今累計銷量已超過2000萬臺。投資機構摩根士丹利分析師稱智能音箱是繼iPad之后"成功的消費電子產(chǎn)品"。國內語音識別現(xiàn)狀國內早的語音識別研究開始于1958年，中國科學院聲學所研究出一種電子管電路，該電子管可以識別10個元音。1973年。廣州未來語音識別介紹