上海汽车语音识别

    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。识别说话人简化为已经对特定人语音训练的系统中翻译语音的任务，作为安全过程的一部分来验证说话人的身份。上海汽车语音识别

    需要及时同步更新本地语法词典，以保证离线语音识别的准度；（3）音频数据在离线引擎中的解析占用CPU资源，因此音频采集模块在数据采集时，需要开启静音检测功能，将首端的静音切除，不仅可以为语音识别排除干扰，同时能有效降低离线引擎对处理器的占用率；（4）为保证功能的实用性和语音识别的准度，需要在语音采集过程中增加异常处理操作。首先在离线引擎中需要开启后端静音检测功能，若在规定时间内，未收到有效语音数据，则自动停止本次语音识别；其次，需要在离线引擎中开启识别门限控制，如果识别结果未能达到所设定的门限，则本次语音识别失败；（5）通过语音识别接口，向引擎系统获取语音识别结果时，需要反复调用以取得引擎系统的识别状态，在这个过程中，应适当降低接口的调用频率，以防止CPU资源的浪费。2语音呼叫软件的实现语音呼叫软件广泛应用于电话通信领域，是一款典型的在特定领域内，实现非特定人连续语音识别功能的应用软件。由于其部署场景较多，部分场景处于离线的网络环境中，适合采用本方案进行软件设计。，语音识别准确率的高低是影响方案可行性的关键要素，离线引擎作为语音识别，它的工作性能直接关系到软件的可用性。本软件在实现过程中。吉林关闭语音识别语音识别与键盘、鼠标或触摸屏等应是融合关系。

    DBN），促使了深度神经网络（DNN）研究的复苏。2009年，Hinton将DNN应用于语音的声学建模，在TIMIT上获得了当时比较好的结果。2011年底，微软研究院的俞栋、邓力又把DNN技术应用在了大词汇量连续语音识别任务上，降低了语音识别错误率。从此语音识别进入DNN-HMM时代。DNN-HMM主要是用DNN模型代替原来的GMM模型，对每一个状态进行建模，DNN带来的好处是不再需要对语音数据分布进行假设，将相邻的语音帧拼接又包含了语音的时序结构信息，使得对于状态的分类概率有了明显提升，同时DNN还具有强大环境学习能力，可以提升对噪声和口音的鲁棒性。简单来说，DNN就是给出输入的一串特征所对应的状态概率。由于语音信号是连续的，不仅各个音素、音节以及词之间没有明显的边界，各个发音单位还会受到上下文的影响。虽然拼帧可以增加上下文信息，但对于语音来说还是不够。而递归神经网络（RNN）的出现可以记住更多历史信息，更有利于对语音信号的上下文信息进行建模。由于简单的RNN存在梯度和梯度消散问题，难以训练，无法直接应用于语音信号建模上，因此学者进一步探索，开发出了很多适合语音建模的RNN结构，其中有名的就是LSTM。

    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。将语音片段输入转化为文本输出的过程就是语音识别。

    数据化的“文字”更容易触发个人对信息的重视程度，有效避免信息的遗漏。会议纪要更准确。系统能够提供对与会人员发言内容的高保真记录，且可以通过文字定位并回听语音，达到声文对应，辅助记录人员更好的理解会议思想、提升纪要结论或纪要决议的准确度。数据安全性强。系统应用后能够降低对记录人员的要求，一名普通的人员在会后简单编辑即可出稿，不需要外聘速录人员，内部参与的员工也可控制到少，故只需做好设备的安全管控，就能有效保障会议信息安全。实现价值提高工作效率。系统的实时语音转写、历史语音转写等功能，能够辅助秘书及文员快速完成会议记录的整理、编制、校对、归档等工作，减少会议纪要的误差率，提升工作人员的工作质量和工作效率。会议安全性增强。系统采用本地化部署加语音转写引擎加密，确保会议数据安全，改变了传统会议模式的会议内容保密隐患问题。节约企业成本。系统的功能是实现语音实时转写、会议信息管理。可根据转写内容快速检索录音内容，提取会议纪要，实现便捷的会议录音管理，此技术可节约会议人力成本约50%。开启会议工作智能化。系统实现了会议管理与人工智能的接轨，为后续推动办公业务与人工智能、大数据的融合奠定了基础。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。内蒙古云语音识别

实时语音识别功能优势有哪些？上海汽车语音识别

    ASR）原理语音识别技术是让机器通过识别把语音信号转变为文本，进而通过理解转变为指令的技术。目的就是给机器赋予人的听觉特性，听懂人说什么，并作出相应的行为。语音识别系统通常由声学识别模型和语言理解模型两部分组成，分别对应语音到音节和音节到字的计算。一个连续语音识别系统大致包含了四个主要部分：特征提取、声学模型、语言模型和解码器等。（1）语音输入的预处理模块对输入的原始语音信号进行处理，滤除掉其中的不重要信息以及背景噪声，并进行语音信号的端点检测（也就是找出语音信号的始末）、语音分帧（可以近似理解为，一段语音就像是一段视频，由许多帧的有序画面构成，可以将语音信号切割为单个的“画面”进行分析）等处理。（2）特征提取在去除语音信号中对于语音识别无用的冗余信息后，保留能够反映语音本质特征的信息进行处理，并用一定的形式表示出来。也就是提取出反映语音信号特征的关键特征参数形成特征矢量序列，以便用于后续处理。（3）声学模型训练声学模型可以理解为是对声音的建模，能够把语音输入转换成声学表示的输出，准确的说，是给出语音属于某个声学符号的概率。根据训练语音库的特征参数训练出声学模型参数。上海汽车语音识别