北京语音识别公司
自2015年以来，谷歌、亚马逊、百度等公司陆续开始了对CTC模型的研发和使用，并且都获得了不错的性能提升。2014年，基于Attention(注意力机制)的端到端技术在机器翻译领域中得到了广的应用并取得了较好的实验结果，之后很快被大规模商用。于是，JanChorowski在2015年将Attention的应用扩展到了语音识别领域，结果大放异彩。在近的两年里，有一种称为Seq2Seq(SequencetoSequence)的基于Attention的语音识别模型在学术界引起了极大的关注，相关的研究取得了较大的进展。在加拿大召开的国际智能语音领域的会议ICASSP2018上，谷歌公司发表的研究成果显示，在英语语音识别任务上，基于Attention的Seq2Seq模型表现强劲，它的识别结果已经超越了其他语音识别模型。但Attention模型的对齐关系没有先后顺序的限制，完全靠数据驱动得到，对齐的盲目性会导致训练和解码时间过长。而CTC的前向后向算法可以引导输出序列与输入序列按时间顺序对齐。因此CTC和Attention模型各有优势，可把两者结合起来。构建HybridCTC/Attention模型，并采用多任务学习，以取得更好的效果。2017年，Google和多伦多大学提出一种称为Transformer的全新架构，这种架构在Decoder和Encoder中均采用Attention机制。语音识别的精度和速度取决于实际应用环境。北京语音识别公司
主流方向是更深更复杂的神经网络技术融合端到端技术。2018年，科大讯飞提出深度全序列卷积神经网络（DFCNN），DFCNN使用大量的卷积直接对整句语音信号进行建模，主要借鉴了图像识别的网络配置，每个卷积层使用小卷积核，并在多个卷积层之后再加上池化层，通过累积非常多卷积池化层对，从而可以看到更多的历史信息。2018年，阿里提出LFR-DFSMN（LowerFrameRate-DeepFeedforwardSequentialMemoryNetworks）。该模型将低帧率算法和DFSMN算法进行融合，语音识别错误率相比上一代技术降低20%，解码速度提升3倍。FSMN通过在FNN的隐层添加一些可学习的记忆模块，从而可以有效的对语音的长时相关性进行建模。而DFSMN是通过跳转避免深层网络的梯度消失问题，可以训练出更深层的网络结构。2019年，百度提出了流式多级的截断注意力模型SMLTA，该模型是在LSTM和CTC的基础上引入了注意力机制来获取更大范围和更有层次的上下文信息。其中流式表示可以直接对语音进行一个小片段一个小片段的增量解码；多级表示堆叠多层注意力模型；截断则表示利用CTC模型的尖峰信息，把语音切割成一个一个小片段，注意力模型和解码可以在这些小片段上展开。在线语音识别率上。吉林语音识别云随着语音识别技术在未来的不断发展，语音识别芯片的不敢提高，给我们的生活带来了更大的便利和智能化。
语音识别自半个世纪前诞生以来，一直处于不温不火的状态，直到2009年深度学习技术的长足发展才使得语音识别的精度提高，虽然还无法进行无限制领域、无限制人群的应用，但也在大多数场景中提供了一种便利高效的沟通方式。本篇文章将从技术和产业两个角度来回顾一下语音识别发展的历程和现状，并分析一些未来趋势，希望能帮助更多年轻技术人员了解语音行业，并能产生兴趣投身于这个行业。语音识别，通常称为自动语音识别，英文是AutomaticSpeechRecognition，缩写为ASR，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，一般都是可以理解的文本内容，也有可能是二进制编码或者字符序列。但是，我们一般理解的语音识别其实都是狭义的语音转文字的过程，简称语音转文本识别（SpeechToText,STT）更合适，这样就能与语音合成(TextToSpeech,TTS)对应起来。语音识别是一项融合多学科知识的前沿技术，覆盖了数学与统计学、声学与语言学、计算机与人工智能等基础学科和前沿学科，是人机自然交互技术中的关键环节。但是，语音识别自诞生以来的半个多世纪，一直没有在实际应用过程得到普遍认可，一方面这与语音识别的技术缺陷有关，其识别精度和速度都达不到实际应用的要求。
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。意味着具备了与人类相仿的语言识别能力。
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。语音识别的狭义语音识别必须走向广义语音识别，致力让机器听懂人类语言，才能将语音识别研究带到更高维度。安徽关闭语音识别
语音必定将成为未来主要的人机互动接口之一。北京语音识别公司
没有任何一个公司可以全线打造所有的产品。语音识别的产业趋势当语音产业需求四处开花的同时，行业的发展速度反过来会受限于平台服务商的供给能力。跳出具体案例来看，行业下一步发展的本质逻辑是：在具体每个点的投入产出是否达到一个普遍接受的界限。离这个界限越近，行业就越会接近滚雪球式发展的临界点，否则整体增速就会相对平缓。不管是家居、金融、教育或者其他场景，如果解决问题都是非常高投入并且长周期的事情，那对此承担成本的一方就会犹豫，这相当于试错成本过高。如果投入后，没有可感知的新体验或者销量促进，那对此承担成本的一方也会犹豫，显然这会影响值不值得上的判断。而这两个事情，归根结底都必须由平台方解决，产品方或者解决方案方对此无能为力，这是由智能语音交互的基础技术特征所决定。从技术来看，整个语音交互链条有五项单点技术：唤醒、麦克风阵列、语音识别、自然语言处理、语音合成，其它技术点比如声纹识别、哭声检测等数十项技术通用性略弱，但分别出现在不同的场景下，并会在特定场景下成为关键。看起来关联的技术已经相对庞杂，但切换到商业视角我们就会发现，找到这些技术距离打造一款体验上佳的产品仍然有绝大距离。北京语音识别公司
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