重庆语音识别机

    在我们的生活中，语言是传递信息重要的方式，它能够让人们之间互相了解。人和机器之间的交互也是相同的道理，让机器人知道人类要做什么、怎么做。交互的方式有动作、文本或语音等等，其中语音交互越来越被重视，因为随着互联网上智能硬件的普及，产生了各种互联网的入口方式，而语音是简单、直接的交互方式，是通用的输入模式。在1952年，贝尔研究所研制了世界上能识别10个英文数字发音的系统。1960年英国的Denes等人研制了世界上语音识别（ASR）系统。大规模的语音识别研究始于70年代，并在单个词的识别方面取得了实质性的进展。上世纪80年代以后，语音识别研究的重点逐渐转向更通用的大词汇量、非特定人的连续语音识别。90年代以来，语音识别的研究一直没有太大进步。但是，在语音识别技术的应用及产品化方面取得了较大的进展。自2009年以来，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。深度学习研究使用预训练的多层神经网络，提高了声学模型的准确率。微软的研究人员率先取得了突破性进展，他们使用深层神经网络模型后，语音识别错误率降低了三分之一，成为近20年来语音识别技术方面快的进步。另外，随着手机等移动终端的普及。特别是远场语音识别已经随着智能音箱的兴起成为全球消费电子领域应用为成功的技术之一。重庆语音识别机

    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；。重庆语音识别机当前技术还存在很多不足，如对于强噪声、超远场、强干扰、多语种、大词汇等场景下的语音识别还需很大提升。

    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。。

    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。

   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。

    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。（3）上述两个问题的共性是目前的深度学习用到了语音信号各个频带的能量信息，而忽略了语音信号的相位信息，尤其是对于多通道而言，如何让深度学习更好的利用相位信息可能是未来的一个方向。（4）另外，在较少数据量的情况下，如何通过迁移学习得到一个好的声学模型也是研究的热点方向。例如方言识别，若有一个比较好的普通话声学模型，如何利用少量的方言数据得到一个好的方言声学模型，如果做到这点将极大扩展语音识别的应用范畴。这方面已经取得了一些进展，但更多的是一些训练技巧，距离目标还有一定差距。（5）语音识别的目的是让机器可以理解人类，因此转换成文字并不是终的目的。如何将语音识别和语义理解结合起来可能是未来更为重要的一个方向。语音识别里的LSTM已经考虑了语音的历史时刻信息，但语义理解需要更多的历史信息才能有帮助，因此如何将更多上下文会话信息传递给语音识别引擎是一个难题。（6）让机器听懂人类语言，靠声音信息还不够，“声光电热力磁”这些物理传感手段，下一步必然都要融合在一起，只有这样机器才能感知世界的真实信息，这是机器能够学习人类知识的前提条件。而且。语音识别的精度和速度取决于实际应用环境。重庆语音识别机

将语音片段输入转化为文本输出的过程就是语音识别。重庆语音识别机

随着中国通信产品市场的飞速发展，人们的通信需求也日益多样化，从**初较为单一的通话及短信业务发展到现有的上网、购物、休闲文娱等多样化的服务。这些服务的实现需要庞大的基站数量和更加复杂的网络技术来支撑，随之而来的是运营商对通信网络加入规模的增长。2018年，“中美贸易摩擦”无疑成为刺入市场的一把利剑，也压制了智能家居，语音识别算法，机器人交互系统，降噪的加入热情。G20峰会的中美两国元首会晤，让紧张的中美关系看到一些转机，但双方未来的关系走向仍待观察。实际上，自从中美贸易摩擦不断升级以来，中国通信设备商所面临的国际经营压力较大，且事端不断。普遍的全球4G连接网络以及对5G网络早期商业化的持续加入将在很大程度上促进现代企业通信解决方案的采用。对于简化企业通信功能的需求以及BOYD趋势的日益普及，预计将在未来几年内持续推动语音识别，音效算法，降噪算法，机器人，智能玩具，软件服务，教育培训，芯片开发，电脑，笔记本，手机，耳机，智能穿戴，进出口服务，云计算，计算机服务，软件开发，底层技术开发，软件服务进出口，品牌代理服务。市场的增长。有限责任公司（自然）企业技术的发展必然将引发现有通信网络的扩容、重组与兼容，也将促进通信网络的多元化业务发展，并**终对通信设备制造业、终端产业和通信技术服务业等上下游产业形成有力拉动。重庆语音识别机

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