江西录音语音识别

    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，通常称为自动语音识别。江西录音语音识别

    解码就是在该空间进行搜索的过程。由于该理论相对成熟，更多的是工程优化的问题，所以不论是学术还是产业目前关注的较少。语音识别的技术趋势语音识别主要趋于远场化和融合化的方向发展，但在远场可靠性还有很多难点没有突破，比如多轮交互、多人噪杂等场景还有待突破，还有需求较为迫切的人声分离等技术。新的技术应该彻底解决这些问题，让机器听觉远超人类的感知能力。这不能只是算法的进步，需要整个产业链的共同技术升级，包括更为先进的传感器和算力更强的芯片。单从远场语音识别技术来看，仍然存在很多挑战，包括：（1）回声消除技术。由于喇叭非线性失真的存在，单纯依靠信号处理手段很难将回声消除干净，这也阻碍了语音交互系统的推广，现有的基于深度学习的回声消除技术都没有考虑相位信息，直接求取的是各个频带上的增益，能否利用深度学习将非线性失真进行拟合，同时结合信号处理手段可能是一个好的方向。（2）噪声下的语音识别仍有待突破。信号处理擅长处理线性问题，深度学习擅长处理非线性问题，而实际问题一定是线性和非线性的叠加，因此一定是两者融合才有可能更好地解决噪声下的语音识别问题。。

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    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为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，而解决后者则更像应用商店的开发者。这里面蕴含着巨大的挑战和机遇。

    我们可以用语音跟它们做些简单交流，完成一些简单的任务等等。语音识别技术的应用领域：汽车语音控制当我们驾驶汽车在行驶过程中，必须时刻握好方向盘，但是难免有时候遇到急事需要拨打电话这些，这时候运用汽车上的语音拨号功能的免提电话通信方式便可简单实现。此外，对汽车的卫星导航定位系统（GPS）的操作，汽车空调、照明以及音响等设备的操作，同样也可以用语音的方式进行操作。语音识别技术的应用领域：工业控制及医疗领域在工业及医疗领域上，运用智能语音交互，能够让我们解放双手，只需要对机器发出命令，就可以让其操作完成需要的任务。提升了工作的效率。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，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。在安静环境、标准口音、常见词汇场景下的语音识别率已经超过 95%。

    该芯片集成了语音识别处理器和一些外部电路，包括A／D、D／A转换器、麦克风接口、声音输出接口等，而且可以播放MP3。不需要外接任何的辅助芯片如FLASH，RAM等，直接集成到产品中即可以实现语音识别、声控、人机对话功能。MCU通信采用SPI总线方式，时钟不能超过1．5MHz。麦克风工作电路，音频输出只需将扬声器连接到SPOP和SPON即可。使用SPI总线方式时，LD3320的MD要设为高电平，SPIS设为低电平。SPI总线的引脚有SDI，SDO，SDCK以及SCS。INTB为中断端口，当有识别结果或MP3数据不足时，会触发中断，通知MCU处理。RSTB引脚是LD3320复位端，低电平有效。LED1，LED2作为上电指示灯。3软件系统设计软件设计主要有两部分，分别为移植LD3320官方代码和编写语音识别应用程序。3．1移植LD3320源代码LD3320源代码是基于51单片机实现的，SPI部分采用的是软件模拟方式，但在播放MP3数据时会有停顿现象，原因是51单片机主频较低，导致SPI速率很慢，不能及时更新MP3数据。移植到ATMEGA128需要修改底层寄存器读写函数、中断函数等。底层驱动在Reg_RW．c文件中，首先在Reg_RW．h使用HARD_PARA_PORT宏定义，以支持硬件SPI。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。湖北语音识别翻译

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    CNN本质上也可以看作是从语音信号中不断抽取特征的一个过程。CNN相比于传统的DNN模型，在相同性能情况下，前者的参数量更少。综上所述，对于建模能力来说，DNN适合特征映射到空间，LSTM具有长短时记忆能力，CNN擅长减少语音信号的多样性，因此一个好的语音识别系统是这些网络的组合。端到端时代语音识别的端到端方法主要是代价函数发生了变化，但神经网络的模型结构并没有太大变化。总体来说，端到端技术解决了输入序列的长度远大于输出序列长度的问题。端到端技术主要分成两类：一类是CTC方法，另一类是Sequence-to-Sequence方法。传统语音识别DNN-HMM架构里的声学模型，每一帧输入都对应一个标签类别，标签需要反复的迭代来确保对齐更准确。采用CTC作为损失函数的声学模型序列，不需要预先对数据对齐，只需要一个输入序列和一个输出序列就可以进行训练。CTC关心的是预测输出的序列是否和真实的序列相近，而不关心预测输出序列中每个结果在时间点上是否和输入的序列正好对齐。CTC建模单元是音素或者字，因此它引入了Blank。对于一段语音，CTC**后输出的是尖峰的序列，尖峰的位置对应建模单元的Label，其他位置都是Blank。江西录音语音识别