海南长语音识别

    将相似度高的模式所属的类别作为识别中间候选结果输出。为了提高识别的正确率，在后处理模块中对上述得到的候选识别结果继续处理，包括通过Lattice重打分融合更高元的语言模型、通过置信度度量得到识别结果的可靠程度等。终通过增加约束，得到更可靠的识别结果。语音识别的技术有哪些？语音识别技术=早期基于信号处理和模式识别+机器学习+深度学习+数值分析+高性能计算+自然语言处理语音识别技术的发展可以说是有一定的历史背景，上世纪80年代，语音识别研究的重点已经开始逐渐转向大词汇量、非特定人连续语音识别。到了90年代以后，语音识别并没有什么重大突破，直到大数据与深度神经网络时代的到来，语音识别技术才取得了突飞猛进的进展。语音识别技术的发展语音识别技术起始于20世纪50年代。这一时期，语音识别的研究主要集中在对元音、辅音、数字以及孤立词的识别。20世纪60年代，语音识别研究取得实质性进展。线性预测分析和动态规划的提出较好地解决了语音信号模型的产生和语音信号不等长两个问题，并通过语音信号的线性预测编码，有效地解决了语音信号的特征提取。20世纪70年代，语音识别技术取得突破性进展。基于动态规划的动态时间规整（DynamicTimeWarp⁃ing。实时语音识别功能优势有哪些？海南长语音识别

    语音文件“/timit/test/dr5/fnlp0/”的波形图、语谱图和标注SwitchBoard——对话式电话语音库，采样率为8kHz，包含来自美国各个地区543人的2400条通话录音。研究人员用这个数据库做语音识别测试已有20多年的历史。LibriSpeech——英文语音识别数据库，总共1000小时，采样率为16kHz。包含朗读式语音和对应的文本。Thchs-30——清华大学提供的一个中文示例，并配套完整的发音词典，其数据集有30小时，采样率为16kHz。AISHELL-1——希尔贝壳开源的178小时中文普通话数据，采样率为16kHz。包含400位来自中国不同口音地区的发音人的语音，语料内容涵盖财经、科技、体育、娱乐、时事新闻等。语音识别数据库还有很多，包括16kHz和8kHz的数据。海天瑞声、数据堂等数据库公司提供大量的商用数据库，可用于工业产品的开发。08语音识别评价指标假设"我们明天去动物园"的语音识别结果如下：识别结果包含了删除、插入和替换错误。度量语音识别性能的指标有许多个，通常使用测试集上的词错误率(WordErrorRate，WER)来判断整个系统的性能，其公式定义如下：其中，NRef表示测试集所有的词数量，NDel表示识别结果相对于实际标注发生删除错误的词数量，NSub发生替换错误的词数量。山西语音识别系统语音识别的精度和速度取决于实际应用环境。

    共振峰的位置、带宽和幅度决定元音音色，改变声道形状可改变共振峰，改变音色。语音可分为浊音和清音，其中浊音是由声带振动并激励声道而得到的语音，清音是由气流高速冲过某处收缩的声道所产生的语音。语音的产生过程可进一步抽象成如图1-2所示的激励模型，包含激励源和声道部分。在激励源部分，冲击序列发生器以基音周期产生周期性信号，经过声带振动，相当于经过声门波模型，肺部气流大小相当于振幅；随机噪声发生器产生非周期信号。声道模型模拟口腔、鼻腔等声道qi官，后产生语音信号。我们要发浊音时，声带振动形成准周期的冲击序列。发清音时，声带松弛，相当于发出一个随机噪声。图1-2产生语音的激励模型，人耳是声音的感知qi官，分为外耳、中耳和内耳三部分。外耳的作用包括声源的定位和声音的放大。外耳包含耳翼和外耳道，耳翼的作用是保护耳孔，并具有定向作用。外耳道同其他管道一样也有共振频率，大约是3400Hz。鼓膜位于外耳道内端，声音的振动通过鼓膜传到内耳。中耳由三块听小骨组成，作用包括放大声压和保护内耳。中耳通过咽鼓管与鼻腔相通，其作用是调节中耳压力。内耳的耳蜗实现声振动到神经冲动的转换，并传递到大脑。

    应用背景随着信息时代的到来，语音技术、无纸化技术发展迅速，但是基于会议办公的应用场景，大部分企业以上技术应用都不够广，会议办公仍存在会议记录强度高、出稿准确率低，会议工作人员压力大等问题。为解决上述问题，智能语音识别编译管理系统应运而生。智能语音识别编译管理系统的主要功能是会议交流场景下语音实时转文字，解决了人工记录会议记要易造成信息偏差、整理工作量大、重要会议信息得不到体系化管控、会议发言内容共享不全等问题，提升语音技术在会议中的应用水平，切实提升会议的工作效率。实现功能智能语音识别编译管理系统对会议信息进行管理，实现实时（历史）会议语音转写和在线编辑；实现角色分离、自动分段、关键词优化、禁忌词屏蔽、语气词过滤；实现全文检索、重点功能标记、按句回听；实现展板设置、导出成稿、实时上屏等功能。技术特点语音转文字准确率高。系统中文转写准确率平均可达95%，实时语音转写效率能够达到≤200毫秒，能够实现所听即所见的视觉体验。系统能够结合前后文智能进行语句顺滑、智能语义分段，语音转写过程中也能够直接对转写的文本进行编辑，编辑完成后即可出稿。会议内容记录更完整。系统可实现对全部发言内容的记录。实时语音识别适用于长句语音输入、音视频字幕、会议等场景。

    多个渠道积累了大量的文本语料或语音语料，这为模型训练提供了基础，使得构建通用的大规模语言模型和声学模型成为可能。在语音识别中，丰富的样本数据是推动系统性能快速提升的重要前提，但是语料的标注需要长期的积累和沉淀，大规模语料资源的积累需要被提高到战略高度。语音识别在移动端和音箱的应用上为火热，语音聊天机器人、语音助手等软件层出不穷。许多人初次接触语音识别可能归功于苹果手机的语音助手Siri。Siri技术来源于美国国防部高级研究规划局（DARPA）的CALO计划：初衷是一个让军方简化处理繁重复杂的事务，并具备认知能力进行学习、组织的数字助理，其民用版即为Siri虚拟个人助理。Siri公司成立于2007年，以文字聊天服务为主，之后与大名鼎鼎的语音识别厂商Nuance合作实现了语音识别功能。2010年，Siri被苹果收购。2011年苹果将该技术随同iPhone4S发布，之后对Siri的功能仍在不断提升完善。现在，Siri成为苹果iPhone上的一项语音控制功能，可以让手机变身为一台智能化机器人。通过自然语言的语音输入，可以调用各种APP，如天气预报、地图导航、资料检索等，还能够通过不断学习改善性能，提供对话式的应答服务。语音识别。得益于深度学习研究的突破以及大量语音数据的积累，语音识别技术得到了突飞猛进的发展。广州未来语音识别内容

智能玩具语音识别技术的智能化也让玩具行业进行了变革，比如智能语音娃娃、智能语音儿童机器人。海南长语音识别

    2）初始化离线引擎：初始化讯飞离线语音库，根据本地生成的语法文档，构建语法网络，输入语音识别器中；（3）初始化声音驱动：根据离线引擎的要求，初始化ALSA库；（4）启动数据采集：如果有用户有语音识别请求，语音控制模块启动实时语音采集程序；（5）静音切除：在语音数据的前端，可能存在部分静音数据，ALSA库开启静音检测功能，将静音数据切除后传送至语音识别引擎；（6）语音识别状态检测：语音控制模块定时检测引擎系统的语音识别状态，当离线引擎有结果输出时，提取语音识别结果；（7）结束语音采集：语音控制模块通知ALSA，终止实时语音数据的采集；（8）语义解析：语音控制模块根据语音识别的结果，完成语义解析，根据和的内容，确定用户需求，根据的内容，确认用户信息；（9）语音识别结束：语音控制模块将语义解析的结果上传至用户模块，同时结束本次语音识别。根据项目需求，分别在中等、低等噪音的办公室环境中，对语音拨号软件功能进行科学的测试验证。 海南长语音识别

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