青海语音识别率

    它相对于GMM-HMM系统并没有什么优势可言，研究人员还是更倾向于基于统计模型的方法。在20世纪80年代还有一个值得一提的事件，美国3eec6ee2-7378-4724-83b5-9b技术署(NIST)在1987年di一次举办了NIST评测，这项评测在后来成为了全球语音评测。20世纪90年代，语音识别进入了一个技术相对成熟的时期，主流的GMM-HMM框架得到了更广的应用，在领域中的地位越发稳固。声学模型的说话人自适应(SpeakerAdaptation)方法和区分性训练(DiscriminativeTraining)准则的提出，进一步提升了语音识别系统的性能。1994年提出的大后验概率估计(MaximumAPosterioriEstimation，MAP)和1995年提出的*大似然线性回归(MaximumLikelihoodLinearRegression，MLLR)，帮助HMM实现了说话人自适应。*大互信息量(MaximumMutualInformation，MMI)和*小分类错误(MinimumClassificationError，MCE)等声学模型的区分性训练准则相继被提出，使用这些区分性准则去更新GMM-HMM的模型参数，可以让模型的性能得到提升。此外，人们开始使用以音素字词单元作为基本单元。一些支持大词汇量的语音识别系统被陆续开发出来，这些系统不但可以做到支持大词汇量非特定人连续语音识别。语音识别技术还可以应用于自动口语翻译。青海语音识别率

    语音识别是一门综合性学科，涉及的领域非常广，包括声学、语音学、语言学、信号处理、概率统计、信息论、模式识别和深度学习等。语音识别的基础理论包括语音的产生和感知过程、语音信号基础知识、语音特征提取等，关键技术包括高斯混合模型(GaussianMixtureModel，GMM)、隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)、深度神经网络(DeepNeuralNetwork，DNN)，以及基于这些模型形成的GMM-HMM、DNN-HMM和端到端(End-to-End，E2E)系统。语言模型和解码器也非常关键，直接影响语音识别实际应用的效果。为了让读者更好地理解语音信号的特性，接下来我们首先介绍语音的产生和感知机制。语音的产生和感知人的发音qi官包括：肺、气管、声带、喉、咽、鼻腔、口腔和唇。肺部产生的气流冲击声带，产生振动。声带每开启和闭合一次的时间是一个基音周期(Pitchperiod)T，其倒数为基音频率(F0=1/T，基频)，范围在70Hz~450Hz。基频越高，声音越尖细，如小孩的声音比大人尖，就是因为其基频更高。基频随时间的变化，也反映声调的变化。人的发音qi官声道主要由口腔和鼻腔组成，它是对发音起重要作用的qi官，气流在声道会产生共振。前面五个共振峰频率(F1、F2、F3、F4和F5)。反映了声道的主要特征。广州移动语音识别介绍语音识别主要是将人类语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。

    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。

    选用业界口碑较好的讯飞离线语音识别库，该库采用巴科斯范式语言描述语音识别的语法，可以支持的离线命令词的合，满足语音拨号软件的工作需求。其中，编写的语法文档主要部分如下：!start;:[];:我想|我要|请|帮我;:[];:给!id(10001)|打给!id(10001)|打电话给!id(10001)|拨打!id(10001)|呼叫!id(10001);:打电话!id(10001)|打个电话!id(10001)|拨打电话!id(10001)|拨电话!id(10001)|拨个电话!id(10001)|的电话!id(10001);:丁伟|李平;本文件覆盖了电话呼叫过程中的基本语法，其中中的数据，需要根据用户数据库进行补充，其它、、中的内容，用户根据自己的生活习惯和工作需要进行完善。另外，语音拨号软件的应用数据库为电话薄数据库，电话薄中的用户姓名是构建语法文档的关键数据；音频采集模块采用增强型Linux声音架构ALSA库实现。语音拨号软件工作流程语音拨号软件的工作流程如图2所示，电话薄数据库、语音识别控制模块、讯飞离线识别引擎和ALSA库相互配合，共同完成语音识别的启动、识别和结束。具体流程如下：（1）构建BNF文档：控制模块搜索本地电话薄数据库，导出用户数据信息，按照巴科斯范式语法，生成基于本地数据库的语法文档；。声学模型是语音识别系统中为重要的部分之一。

    语音识别在噪声中比在安静的环境下要难得多。目前主流的技术思路是，通过算法提升降低误差。首先，在收集的原始语音中，提取抗噪性较高的语音特征。然后，在模型训练的时候，结合噪声处理算法训练语音模型，使模型在噪声环境里的鲁棒性较高。在语音解码的过程中进行多重选择，从而提高语音识别在噪声环境中的准确率。完全消除噪声的干扰，目前而言，还停留在理论层面。（3）模型的有效性识别系统中的语言模型、词法模型在大词汇量、连续语音识别中还不能完全正确的发挥作用，需要有效地结合语言学、心理学及生理学等其他学科的知识。并且，语音识别系统从实验室演示系统向商品的转化过程中还有许多具体细节技术问题需要解决。智能语音识别系统研发方向许多用户已经能享受到语音识别技术带来的方便，比如智能手机的语音操作等。但是，这与实现真正的人机交流还有相当遥远的距离。目前，计算机对用户语音的识别程度不高，人机交互上还存在一定的问题，智能语音识别系统技术还有很长的一段路要走，必须取得突破性的进展，才能做到更好的商业应用，这也是未来语音识别技术的发展方向。在语音识别的商业化落地中，需要内容、算法等各个方面的协同支撑。原理语音识别技术是让机器通过识别把语音信号转变为文本，进而通过理解转变为指令的技术。江西语音识别设置

开源框架目前开源世界里提供了多种不同的语音识别工具包，为开发者构建应用提供了很大帮助。青海语音识别率

    英国伦敦大学的科学家Fry和Denes等人di一次利用统计学的原理构建出了一个可以识别出4个元音和9个辅音的音素识别器。在同一年，美国麻省理工学院林肯实验室的研究人员则shou次实现了可以针对非特定人的可识别10个元音音素的识别器。语音识别技术的发展历史，主要包括模板匹配、统计模型和深度学习三个阶段。di一阶段：模板匹配(DTW)20世纪60年代，一些重要的语音识别的经典理论先后被提出和发表出来。1964年，Martin为了解决语音时长不一致的问题，提出了一种时间归一化的方法，该方法可以可靠地检测出语音的端点，这可以有效地降低语音时长对识别结果的影响，使语音识别结果的可变性减小了。1966年，卡耐基梅隆大学的Reddy利用动态音素的方法进行了连续语音识别，这是一项开创性的工作。1968年，前苏联科学家Vintsyukshou次提出将动态规划算法应用于对语音信号的时间规整。虽然在他的工作中，动态时间规整的概念和算法原型都有体现，但在当时并没有引起足够的重视。这三项研究工作，为此后几十年语音识别的发展奠定了坚实的基础。虽然在这10年中语音识别理论取得了明显的进步。但是这距离实现真正实用且可靠的语音识别系统的目标依旧十分遥远。20世纪70年代。青海语音识别率

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