云南语音识别器

    2）初始化离线引擎：初始化讯飞离线语音库，根据本地生成的语法文档，构建语法网络，输入语音识别器中；（3）初始化声音驱动：根据离线引擎的要求，初始化ALSA库；（4）启动数据采集：如果有用户有语音识别请求，语音控制模块启动实时语音采集程序；（5）静音切除：在语音数据的前端，可能存在部分静音数据，ALSA库开启静音检测功能，将静音数据切除后传送至语音识别引擎；（6）语音识别状态检测：语音控制模块定时检测引擎系统的语音识别状态，当离线引擎有结果输出时，提取语音识别结果；（7）结束语音采集：语音控制模块通知ALSA，终止实时语音数据的采集；（8）语义解析：语音控制模块根据语音识别的结果，完成语义解析，根据和的内容，确定用户需求，根据的内容，确认用户信息；（9）语音识别结束：语音控制模块将语义解析的结果上传至用户模块，同时结束本次语音识别。根据项目需求，分别在中等、低等噪音的办公室环境中，对语音拨号软件功能进行科学的测试验证。 语料的标注需要长期的积累和沉淀，大规模语料资源的积累需要被提高到战略高度。云南语音识别器

    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。山西语音识别库在语音识别的漫长历史中，人工神经网络的浅层和深层(例如递归网络)。

    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。

    并能产生兴趣投身于这个行业。语音识别的技术历程现代语音识别可以追溯到1952年，Davis等人研制了能识别10个英文数字发音的实验系统，从此正式开启了语音识别的进程。语音识别发展已经有70多年，但从技术方向上可以大体分为三个阶段。从1993年到2017年在Switchboard上语音识别率的进展情况，从图中也可以看出1993年到2009年，语音识别一直处于GMM-HMM时代，语音识别率提升缓慢，尤其是2000年到2009年语音识别率基本处于停滞状态；2009年随着深度学习技术，特别是DNN的兴起，语音识别框架变为DNN-HMM，语音识别进入了DNN时代，语音识别准率得到了提升；2015年以后，由于“端到端”技术兴起，语音识别进入了百花齐放时代，语音界都在训练更深、更复杂的网络，同时利用端到端技术进一步大幅提升了语音识别的性能，直到2017年微软在Swichboard上达到词错误率，从而让语音识别的准确性超越了人类，当然这是在一定限定条件下的实验结果，还不具有普遍性。GMM-HMM时代70年代，语音识别主要集中在小词汇量、孤立词识别方面，使用的方法也主要是简单的模板匹配方法，即首先提取语音信号的特征构建参数模板，然后将测试语音与参考模板参数进行一一比较和匹配。声学模型和语言模型都是当今基于统计的语音识别算法的重要组成部分。

    LSTM通过输入门、输出门和遗忘门可以更好的控制信息的流动和传递，具有长短时记忆能力。虽然LSTM的计算复杂度会比DNN增加，但其整体性能比DNN有相对20%左右稳定提升。BLSTM是在LSTM基础上做的进一步改进，考虑语音信号的历史信息对当前帧的影响，还要考虑未来信息对当前帧的影响，因此其网络中沿时间轴存在正向和反向两个信息传递过程，这样该模型可以更充分考虑上下文对于当前语音帧的影响，能够极大提高语音状态分类的准确率。BLSTM考虑未来信息的代价是需要进行句子级更新，模型训练的收敛速度比较慢，同时也会带来解码的延迟，对于这些问题，业届都进行了工程优化与改进，即使现在仍然有很多大公司使用的都是该模型结构。图像识别中主流的模型就是CNN，而语音信号的时频图也可以看作是一幅图像，因此CNN也被引入到语音识别中。要想提高语音识别率，就需要克服语音信号所面临的多样性，包括说话人自身、说话人所处的环境、采集设备等，这些多样性都可以等价为各种滤波器与语音信号的卷积。而CNN相当于设计了一系列具有局部关注特性的滤波器，并通过训练学习得到滤波器的参数，从而从多样性的语音信号中抽取出不变的部分。在另一个视频中走得快，或者即使在一次观察过程中有加速和减速，也可以检测到行走模式的相似性。山西语音识别库

这些进步不仅体现在该领域发表的学术论文激增上。云南语音识别器

    然后在Reg_RW．c文件中找到HARD_PARA_PORT对应条件宏的代码段，保留AVR的SPI接口代码。3．2应用程序实现在代码中预先设定几个单词：“你好”，“播放音乐”，“打开”。当用户说“播放音乐”时，MCU控制LD3320播放一段音乐，如果是其他词语，则在串口中打印识别结果，然后再次转换到语音识别状态。3．2．1MP3播放代码LD3320支持MP3数据播放，播放声音的操作顺序为：通用初始化→MP3播放用初始化→调节播放音量→开始播放。将MP3数据顺序放入数据寄存器，芯片播放完一定数量的数据时会发出中断请求，在中断函数中连续送入声音数据，直到声音数据结束。MP3播放函数实现代码如下：由于MCU容量限制，选取测试的MP3文件不能太大。首先在计算机上将MP3文件的二进制数据转为标准C数组格式文件，然后将该文件加入工程中。源代码中MP3文件存储在外扩的SPIFLASH中，工程中需要注释和移除全部相关代码。MP3数据读取函数是LD_ReloadMp3Data，只需将读取的SPIFLASH数据部分改成以数组数据读取的方式即可。3．2．2语音识别程序LD3320语音识别芯片完成的操作顺序为：通用初始化→ASR初始化→添加关键词→开启语音识别。在源代码中的RunASR函数已经实现了上面的过程。云南语音识别器