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    用来描述双重随机过程。HMM有算法成熟、效率高、易于训练等优点，被***应用于语音识别、手写字识别和天气预报等多个领域，目前仍然是语音识别中的主流技术。HMM包含S1、S2、S3、S4和S55个状态，每个状态对应多帧观察值，这些观察值是特征序列(o1、o2、o3、o4,...,oT)，沿时刻t递增，多样化而且不局限取值范围，因此其概率分布不是离散的，而是连续的。自然界中的很多信号可用高斯分布表示，包括语音信号。由于不同人发音会存在较大差异，具体表现是，每个状态对应的观察值序列呈现多样化，单纯用一个高斯函数来刻画其分布往往不够，因此更多的是采用多高斯组合的GMM来表征更复杂的分布。这种用GMM作为HMM状态产生观察值的概率密度函数(pdf)的模型就是GMM-HMM，每个状态对应的GMM由2个高斯函数组合而成。其能够对复杂的语音变化情况进行建模。把GMM-HMM的GMM用DNN替代，HMM的转移概率和初始状态概率保持不变。把GMM-HMM的GMM用DNN替代DNN的输出节点与所有HMM(包括"a"、"o"等音素)的发射状态一一对应，因此可通过DNN的输出得到每个状态的观察值概率。DNN-HMM4.端到端从2015年，端到端模型开始流行，并被应用于语音识别领域。语音识别模块被广泛应用在AI人工智能产品、智能家居遥控、智能玩具等多种领域上。北京语音识别库

    因此在平台服务上反倒是可以主推一些更为面向未来、有特色的基础服务，比如兼容性方面新兴公司做的会更加彻底，这种兼容性对于一套产品同时覆盖国内国外市场是相当有利的。类比过去的Android，语音交互的平台提供商们其实面临更大的挑战，发展过程可能会更加的曲折。过去经常被提到的操作系统的概念在智能语音交互背景下事实上正被赋予新的内涵，它日益被分成两个不同但必须紧密结合的部分。过去的Linux以及各种变种承担的是功能型操作系统的角色，而以Alexa的新型系统则承担的则是智能型系统的角色。前者完成完整的硬件和资源的抽象和管理，后者则让这些硬件以及资源得到具体的应用，两者相结合才能输出终用户可感知的体验。功能型操作系统和智能型操作系统注定是一种一对多的关系，不同的AIoT硬件产品在传感器（深度摄像头、雷达等）、显示器上（有屏、无屏、小屏、大屏等）具有巨大差异，这会导致功能型系统的持续分化（可以和Linux的分化相对应）。这反过来也就意味着一套智能型系统，必须同时解决与功能型系统的适配以及对不同后端内容以及场景进行支撑的双重责任。这两边在操作上，属性具有巨大差异。解决前者需要参与到传统的产品生产制造链条中去。山西安卓语音识别专业的AI语音技术服务商，行业：机器人，会议设备，大屏交互，降噪。

    声音的感知qi官正常人耳能感知的频率范围为20Hz~20kHz，强度范围为0dB~120dB。人耳对不同频率的感知程度是不同的。音调是人耳对不同频率声音的一种主观感觉，单位为mel。mel频率与在1kHz以下的频率近似成线性正比关系，与1kHz以上的频率成对数正比关系。02语音识别过程人耳接收到声音后，经过神经传导到大脑分析，判断声音类型，并进一步分辨可能的发音内容。人的大脑从婴儿出生开始，就不断在学习外界的声音，经过长时间的潜移默化，终才听懂人类的语言。机器跟人一样，也需要学习语言的共性和发音的规律，才能进行语音识别。音素(phone)是构成语音的*小单位。英语中有48个音素(20个元音和28个辅音)。采用元音和辅音来分类，汉语普通话有32个音素，包括元音10个，辅音22个。但普通话的韵母很多是复韵母，不是简单的元音，因此拼音一般分为声母(initial)和韵母(final)。汉语中原来有21个声母和36个韵母，经过扩充(增加aoeywv)和调整后，包含27个声母和38个韵母(不带声调)。普通话的声母和韵母(不带声调)分类表音节(syllable)是听觉能感受到的自然的语音单位，由一个或多个音素按一定的规律组合而成。英语音节可单独由一个元音构成。也可由一个元音和一个或多个辅音构成。

    亚马逊的Echo音箱刚开始推出的两三年，国内的智能音箱市场还不温不火，不为消费者所接受，因此销量非常有限。但自2017年以来，智能家居逐渐普及，音箱市场开始火热，为抢占语音入口，阿里巴巴、百度、小米、华为等大公司纷纷推出了各自的智能音箱。据Canalys报告，2019年第1季度中国市场智能音箱出货量全球占比51%，超过美国，成为全球*大的智能音箱市场。据奥维云网(AVC)数据显示，2019年上半年中国智能音箱市场销量为1556万台，同比增长233%。随着语音市场的扩大，国内涌现出一批具有强大竞争力的语音公司和研究团队，包括云知声、思必驰、出门问问、声智科技、北科瑞声、天聪智能等。他们推出的语音产品和解决方案主要针对特定场景，如车载导航、智能家居、医院的病历输入、智能客服、会议系统、证券柜台业务等，因为采用深度定制，识别效果和产品体验更佳。在市场上获得了不错的反响。针对智能硬件的离线识别，云知声和思必驰等公司还研发出专门的语音芯片，进一步降低功耗，提高产品的性价比。在国内语音应用突飞猛进的同时，各大公司和研究团队纷纷在国际学术会议和期刊上发表研究成果。2015年，张仕良等人提出了前馈型序列记忆网络。语音识别技术在个人助理、智能家居等很多领域都有运用到。

    使处理后的信号更完全地反映语音的本质特征提取。智能语音系统的未来实现人机之间的自由语音交互将成为未来AI的发展趋势，新技术投入市场会带来一些热情，但有一定的改善空间。首先，智能语音市场需要对特定人群适当地改变特定的场景。现在人机交互在实时性、正确性等方面也需要提高。其次，语音输入的内容与各种专业知识相关，智能语音系统在理解人类语言的表面意义的基础上，认识到更深的意义，因此智能语音系统的知识图谱也是一大挑战，对输入输出、编译代码提出了很高的要求，语音识别技术利用高速发展的信息网，可以实现计算机全球网络和信息资源的共享，因此应用的系统有语音输入和控制系统、电销机器人、智能手机查询系统、智能家电和玩具等智能手机机器人以房地产、金融、电商、保险、汽车等都是电话销售行业的形式，改变着隐含的影响和我们的生活。因此，语言识别功能是非常有潜力的技术。我们在平时的生活中可以在很多地方使用它，可以方便我们的生活和工作，如智能手机、智能冰箱和空调、自动门、汽车导航、机器人控制、医疗实施、设备等。21世纪不能说是语音识别普及的时代，但语音识别产品和设备也以独特的魅力时代潮流，成为跟上时代的宠儿和焦点。目前的主流语音识别系统多采用隐马尔可夫模型HMM进行声学模型建模。福建语音识别代码

实时语音识别就是对音频流进行实时识别。北京语音识别库

    但依然流畅、准确。整体使用下来，直观感受是在语音输入的大前提下、结合了谷歌翻译等类似的翻译软件，实时翻译、准翻译。在这两种模式下，完成输入后，同样可以像普通话模式一样，轻点VOICEM380语音识别键，对内容进行终的整合调整。同样，准确度相当ok。我挑战了一下，普通话模式在输入长度上的极限。快速读了一段文字，单次普通话模式的输入极限是一分零三秒、316个字符。时长上完全实现了官方的宣传，字符长度上，目测是因为个人语速不够，而受到了限制。类似的，我测试了一下，VOICEM380语音识别功能在距离上的极限。在相同语速、相同音量下，打开语音识别功能，不断后退，在声源与电脑中间不存在障碍的情况下，方圆三米的距离是完全不会影响这个功能实现的。由此可以看到，在一个小型会议室，罗技VOICEM380的语音识别功能，是完全可以很好的辅助会议记录的。有关M380语音识别功能三大模式之间的转换，也是非常便捷。单击VOICEM380语音识别键，如出现的一模式并非我们所需要的模式，只需轻轻双击VOICEM380语音识别键，即可瞬间切换至下一模式；再次启动输入功能时，会自动优先弹出上次结束的功能。有关M380后要强调的一点，便是它的离在线融合模式。北京语音识别库

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