取距離近的樣本所對應的詞標注為該語(yǔ)音信號的發(fā)音。該方法對解決孤立詞識別是有效的，但對于大詞匯量、非特定人連續語(yǔ)音識別就無(wú)能為力。因此，進(jìn)入80年代后，研究思路發(fā)生了重大變化，從傳統的基于模板匹配的技術(shù)思路開(kāi)始轉向基于統計模型（HMM）的技術(shù)思路。HMM的理論基礎在1970年前后就已經(jīng)由Baum等人建立起來(lái)，隨后由CMU的Baker和IBM的Jelinek等人將其應用到語(yǔ)音識別當中。HMM模型假定一個(gè)音素含有3到5個(gè)狀態(tài)，同一狀態(tài)的發(fā)音相對穩定，不同狀態(tài)間是可以按照一定概率進(jìn)行跳轉；某一狀態(tài)的特征分布可以用概率模型來(lái)描述，使用的模型是GMM。因此GMM-HMM框架中，HMM描述的是語(yǔ)音的短時(shí)平穩的動(dòng)態(tài)性，GMM用來(lái)描述HMM每一狀態(tài)內部的發(fā)音特征?；贕MM-HMM框架，研究者提出各種改進(jìn)方法，如結合上下文信息的動(dòng)態(tài)貝葉斯方法、區分性訓練方法、自適應訓練方法、HMM/NN混合模型方法等。這些方法都對語(yǔ)音識別研究產(chǎn)生了深遠影響，并為下一代語(yǔ)音識別技術(shù)的產(chǎn)生做好了準備。自上世紀90年代語(yǔ)音識別聲學(xué)模型的區分性訓練準則和模型自適應方法被提出以后，在很長(cháng)一段內語(yǔ)音識別的發(fā)展比較緩慢，語(yǔ)音識別錯誤率那條線(xiàn)一直沒(méi)有明顯下降。DNN-HMM時(shí)代2006年，Hinton提出深度置信網(wǎng)絡(luò )。
語(yǔ)音識別模塊被廣泛應用在A(yíng)I人工智能產(chǎn)品、智能家居遙控、智能玩具等多種領(lǐng)域上。廣州移動(dòng)語(yǔ)音識別標準
feed-forwardsequentialmemorynetwork，FSMN)，在DNN的隱層旁增加了一個(gè)“記憶模塊”，這個(gè)記憶模塊用來(lái)存儲對判斷當前語(yǔ)音幀有用的語(yǔ)音信號的歷史信息和未來(lái)信息，并且只需等待有限長(cháng)度的未來(lái)語(yǔ)音幀。隨后，科大訊飛進(jìn)一步提出了深度全序列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(DFCNN)。2018年，阿里巴巴改良并開(kāi)源了語(yǔ)音識別模型DFSMN(DeepFSMN)。2018年，中科院自動(dòng)化所率先把Transformer應用到語(yǔ)音識別任務(wù)，并進(jìn)一步拓展到中文語(yǔ)音識別。不管是在研究成果還是在產(chǎn)品性能體驗上，國內的語(yǔ)音行業(yè)整體水平已經(jīng)達到甚至超越了國際水平。2016年10月，時(shí)任百度首席科學(xué)家的吳恩達在對微軟的語(yǔ)音識別技術(shù)與人類(lèi)水平持平的消息表示祝賀的同時(shí)聲稱(chēng)，百度的漢語(yǔ)語(yǔ)音識別在2015年就已經(jīng)超越了人類(lèi)的平均水平，也就是說(shuō)百度比微軟提前一年實(shí)現了這一成績(jì)。當前語(yǔ)音識別系統依然面臨著(zhù)不少應用挑戰，其中包括以下主要問(wèn)題：魯棒性。目前語(yǔ)音識別準確率超過(guò)人類(lèi)水平主要還是在受限的場(chǎng)景下，比如在安靜環(huán)境的情況下，而一旦加入干擾信號，尤其是環(huán)境噪聲和人聲干擾，性能往往會(huì )明顯下降。因此，如何在復雜場(chǎng)景(包括非平穩噪聲、混響、遠場(chǎng))下，提高語(yǔ)音識別的魯棒性，研發(fā)"能用=>好用"的語(yǔ)音識別產(chǎn)品。江蘇云語(yǔ)音識別一個(gè)連續語(yǔ)音識別系統大致包含了四個(gè)主要部分：特征提取、聲學(xué)模型、語(yǔ)言模型和解碼器等。
語(yǔ)音識別服務(wù)具備識別準確率高、接入便捷、性能穩定等特點(diǎn)。語(yǔ)音識別服務(wù)開(kāi)放實(shí)時(shí)語(yǔ)音識別、一句話(huà)識別和錄音文件識別三種服務(wù)形式，滿(mǎn)足不同類(lèi)型開(kāi)發(fā)者需求。語(yǔ)音識別功能采用百度語(yǔ)音識別庫，首先利用PyAudio庫錄制語(yǔ)音指令，保存為受支持的wav音頻文件，然后利用百度語(yǔ)音識別庫提供的方法實(shí)現語(yǔ)音識別，檢測識別結果，利用PyUserInput庫提供的方法模擬控制web頁(yè)面滾動(dòng)。百度語(yǔ)音識別為開(kāi)發(fā)者提供業(yè)界的語(yǔ)音服務(wù),通過(guò)場(chǎng)景識別優(yōu)化,為車(chē)載導航,智能家居和社交聊天等行業(yè)提供語(yǔ)音解決方案,準確率達到90%以上,讓您的應用繪“聲”繪色。實(shí)時(shí)語(yǔ)音識別應用場(chǎng)景有哪些？1、實(shí)時(shí)客服記錄將呼叫中心的語(yǔ)音實(shí)時(shí)轉寫(xiě)到文字，可以實(shí)現實(shí)時(shí)質(zhì)檢和監控2、會(huì )議訪(fǎng)談?dòng)涗泴?huì )議和訪(fǎng)談的音頻實(shí)時(shí)轉為文字，提升記錄效率，方便企業(yè)后期對會(huì )議內容進(jìn)行整理3、視頻實(shí)時(shí)直播字幕將視頻或線(xiàn)上直播中的音頻實(shí)時(shí)轉為字幕，為觀(guān)眾提高直播觀(guān)感體驗。
還可能存在語(yǔ)種混雜現象，如中英混雜(尤其是城市白領(lǐng))、普通話(huà)與方言混雜，但商業(yè)機構在這方面的投入還不多，對于中英混雜語(yǔ)音一般*能識別簡(jiǎn)單的英文詞匯(如"你家Wi-Fi密碼是多少")，因此如何有效提升多語(yǔ)種識別的準確率，也是當前語(yǔ)音識別技術(shù)面臨的挑戰之一。語(yǔ)音識別建模方法語(yǔ)音識別建模方法主要分為模板匹配、統計模型和深度模型幾種類(lèi)型，以下分別介紹DTW、GMM-HMM、DNN-HMM和端到端模型。往往會(huì )因為語(yǔ)速、語(yǔ)調等差異導致這個(gè)詞的發(fā)音特征和時(shí)間長(cháng)短各不相同。這樣就造成通過(guò)采樣得到的語(yǔ)音數據在時(shí)間軸上無(wú)法對齊的情況。如果時(shí)間序列無(wú)法對齊，那么傳統的歐氏距離是無(wú)法有效地衡量出這兩個(gè)序列間真實(shí)的相似性的。而DTW的提出就是為了解決這一問(wèn)題，它是一種將兩個(gè)不等長(cháng)時(shí)間序列進(jìn)行對齊并且衡量出這兩個(gè)序列間相似性的有效方法。DTW采用動(dòng)態(tài)規劃的算法思想，通過(guò)時(shí)間彎折，實(shí)現P和Q兩條語(yǔ)音的不等長(cháng)匹配，將語(yǔ)音匹配相似度問(wèn)題轉換為**優(yōu)路徑問(wèn)題。DTW是模板匹配法中的典型方法，非常適合用于小詞匯量孤立詞語(yǔ)音識別系統。但DTW過(guò)分依賴(lài)端點(diǎn)檢測，不適合用于連續語(yǔ)音識別，DTW對特定人的識別效果較好。動(dòng)態(tài)時(shí)間規整（DTW），它是在馬爾可夫鏈的基礎上發(fā)展起來(lái)的。語(yǔ)音識別與鍵盤(pán)、鼠標或觸摸屏等應是融合關(guān)系。
我們可以用語(yǔ)音跟它們做些簡(jiǎn)單交流，完成一些簡(jiǎn)單的任務(wù)等等。語(yǔ)音識別技術(shù)的應用領(lǐng)域：汽車(chē)語(yǔ)音控制當我們駕駛汽車(chē)在行駛過(guò)程中，必須時(shí)刻握好方向盤(pán)，但是難免有時(shí)候遇到急事需要撥打電話(huà)這些，這時(shí)候運用汽車(chē)上的語(yǔ)音撥號功能的免提電話(huà)通信方式便可簡(jiǎn)單實(shí)現。此外，對汽車(chē)的衛星導航定位系統（GPS）的操作，汽車(chē)空調、照明以及音響等設備的操作，同樣也可以用語(yǔ)音的方式進(jìn)行操作。語(yǔ)音識別技術(shù)的應用領(lǐng)域：工業(yè)控制及醫療領(lǐng)域在工業(yè)及醫療領(lǐng)域上，運用智能語(yǔ)音交互，能夠讓我們解放雙手，只需要對機器發(fā)出命令，就可以讓其操作完成需要的任務(wù)。提升了工作的效率。語(yǔ)音識別技術(shù)在個(gè)人助理、智能家居等很多領(lǐng)域都有運用到，隨著(zhù)語(yǔ)音識別技術(shù)在未來(lái)的不斷發(fā)展，語(yǔ)音識別芯片的不敢提高，給我們的生活帶來(lái)了更大的便利和智能化。原理語(yǔ)音識別技術(shù)是讓機器通過(guò)識別把語(yǔ)音信號轉變?yōu)槲谋?，進(jìn)而通過(guò)理解轉變?yōu)橹噶畹募夹g(shù)。天津語(yǔ)音識別機
語(yǔ)音識別的輸入實(shí)際上就是一段隨時(shí)間播放的信號序列，而輸出則是一段文本序列。廣州移動(dòng)語(yǔ)音識別標準
另一方面，與業(yè)界對語(yǔ)音識別的期望過(guò)高有關(guān)，實(shí)際上語(yǔ)音識別與鍵盤(pán)、鼠標或觸摸屏等應是融合關(guān)系，而非替代關(guān)系。深度學(xué)習技術(shù)自2009年興起之后，已經(jīng)取得了長(cháng)足進(jìn)步。語(yǔ)音識別的精度和速度取決于實(shí)際應用環(huán)境，但在安靜環(huán)境、標準口音、常見(jiàn)詞匯場(chǎng)景下的語(yǔ)音識別率已經(jīng)超過(guò)95%，意味著(zhù)具備了與人類(lèi)相仿的語(yǔ)言識別能力，而這也是語(yǔ)音識別技術(shù)當前發(fā)展比較火熱的原因。隨著(zhù)技術(shù)的發(fā)展，現在口音、方言、噪聲等場(chǎng)景下的語(yǔ)音識別也達到了可用狀態(tài)，特別是遠場(chǎng)語(yǔ)音識別已經(jīng)隨著(zhù)智能音箱的興起成為全球消費電子領(lǐng)域應用為成功的技術(shù)之一。由于語(yǔ)音交互提供了更自然、更便利、更高效的溝通形式，語(yǔ)音必定將成為未來(lái)主要的人機互動(dòng)接口之一。當然，當前技術(shù)還存在很多不足，如對于強噪聲、超遠場(chǎng)、強干擾、多語(yǔ)種、大詞匯等場(chǎng)景下的語(yǔ)音識別還需要很大的提升；另外，多人語(yǔ)音識別和離線(xiàn)語(yǔ)音識別也是當前需要重點(diǎn)解決的問(wèn)題。雖然語(yǔ)音識別還無(wú)法做到無(wú)限制領(lǐng)域、無(wú)限制人群的應用，但是至少從應用實(shí)踐中我們看到了一些希望。本篇文章將從技術(shù)和產(chǎn)業(yè)兩個(gè)角度來(lái)回顧一下語(yǔ)音識別發(fā)展的歷程和現狀，并分析一些未來(lái)趨勢，希望能幫助更多年輕技術(shù)人員了解語(yǔ)音行業(yè)。廣州移動(dòng)語(yǔ)音識別標準