黑龙江语音识别翻译

在人与机器设备交互中，言语是方便自然并且直接的方式之一。同时随着技术的进步，越来越多的人们也期望设备能够具备与人进行言语沟通的能力，因此语音识别这一技术也越来越受到人们关注。尤其随着深度学习技术应用在语音识别技术中，使得语音识别的性能得到了很大的提升，也使得语音识别技术的普及成为了现实，深圳鱼亮科技专业语音识别技术提供商，提供：语音唤醒，语音识别，文字翻译，AI智能会议，信号处理，降噪等语音识别技术。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。黑龙江语音识别翻译

    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。Sequence-to-Sequence方法原来主要应用于机器翻译领域。

  贵州语音识别在线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。

    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。由于语音交互提供了更自然、更便利、更高效的沟通形式，语音识别必定将成为未来主要的人机互动接口之一。

    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。在过去功能型操作系统的打造过程中，国内的程序员们更多的是使用者的角色，但智能型操作系统虽然也可以参照其他，但这次必须自己来从头打造完整的系统。（国外巨头不管在中文相关的技术上还是内容整合上事实上都非常薄弱，不存在国内市场的可能性）随着平台服务商两边的问题解决的越来越好，基础的计算模式则会逐渐发生改变，人们的数据消费模式会与不同。个人的计算设备（当前主要是手机、笔记本、Pad）会根据不同场景进一步分化。比如在车上、家里、工作场景、路上、业务办理等会根据地点和业务进行分化。但分化的同时背后的服务则是统一的，每个人可以自由的根据场景做设备的迁移，背后的服务虽然会针对不同的场景进行优化，但在个人偏好这样的点上则是统一的。人与数字世界的接口，在现在越来越统一于具体的产品形态（比如手机），但随着智能型系统的出现，这种统一则会越来越统一于系统本身。作为结果这会带来数据化程度的持续加深，我们越来越接近一个数据化的世界。总结从技术进展和产业发展来看，语音识别虽然还不能解决无限制场景、无限制人群的通用识别问题。设计有效的算法来重新划分表示为加权有限状态换能器的格子，其中编辑距离为验证某些假设的有限状态换能器。黑龙江语音识别翻译

语音识别是门综合性学科，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。黑龙江语音识别翻译

    还可能存在语种混杂现象，如中英混杂(尤其是城市白领)、普通话与方言混杂，但商业机构在这方面的投入还不多，对于中英混杂语音一般*能识别简单的英文词汇(如"你家Wi-Fi密码是多少")，因此如何有效提升多语种识别的准确率，也是当前语音识别技术面临的挑战之一。语音识别建模方法语音识别建模方法主要分为模板匹配、统计模型和深度模型几种类型，以下分别介绍DTW、GMM-HMM、DNN-HMM和端到端模型。往往会因为语速、语调等差异导致这个词的发音特征和时间长短各不相同。这样就造成通过采样得到的语音数据在时间轴上无法对齐的情况。如果时间序列无法对齐，那么传统的欧氏距离是无法有效地衡量出这两个序列间真实的相似性的。而DTW的提出就是为了解决这一问题，它是一种将两个不等长时间序列进行对齐并且衡量出这两个序列间相似性的有效方法。DTW采用动态规划的算法思想，通过时间弯折，实现P和Q两条语音的不等长匹配，将语音匹配相似度问题转换为**优路径问题。DTW是模板匹配法中的典型方法，非常适合用于小词汇量孤立词语音识别系统。但DTW过分依赖端点检测，不适合用于连续语音识别，DTW对特定人的识别效果较好。动态时间规整（DTW），它是在马尔可夫链的基础上发展起来的。黑龙江语音识别翻译

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