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。语言建模也用于许多其他自然语言处理应用，如文档分类或统计机器翻译。河北录音语音识别
而且有的产品在可用性方面达到了很好的性能，例如微软公司的Whisper、贝尔实验室的***TO、麻省理工学院的SUMMIT系统、IBM的ViaVioce系统。英国剑桥大学SteveYoung开创的语音识别工具包HTK(HiddenMarkovToolKit)，是一套开源的基于HMM的语音识别软件工具包，它采用模块化设计，而且配套了非常详细的HTKBook文档，这既方便了初学者的学习、实验(HTKBook文档做得很好)，也为语音识别的研究人员提供了专业且便于搭建的开发平台。HTK自1995年发布以来，被采用。即便如今，大部分人在接受语音专业启蒙教育时，依然还是要通过HTK辅助将理论知识串联到工程实践中。可以说，HTK对语音识别行业的发展意义重大。进入21世纪头几年，基于GMM-HMM的框架日臻成熟完善，人们对语音识别的要求已经不再满足于简单的朗读和对话，开始将目光着眼于生活中的普通场景，因此研究的重点转向了具有一定识别难度的日常流利对话、电话通话、会议对话、新闻广播等一些贴近人类实际应用需求的场景。但是在这些任务上，基于GMM-HMM框架的语音识别系统的表现并不能令人满意。识别率达到80%左右后，就无法再取得突破。人们发现一直占据主流的GMM-HMM框架也不是wan能的。河北录音语音识别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。
第三个关键点正是AmazonEcho的出现，纯粹从语音识别和自然语言理解的技术乃至功能的视角看这款产品，相对于Siri等并未有什么本质性改变，变化只是把近场语音交互变成了远场语音交互。Echo正式面世于2015年6月，到2017年销量已经超过千万，同时在Echo上扮演类似Siri角色的Alexa渐成生态，其后台的第三方技能已经突破10000项。借助落地时从近场到远场的突破，亚马逊一举从这个赛道的落后者变为行业者。但自从远场语音技术规模落地以后，语音识别领域的产业竞争已经开始从研发转为应用。研发比的是标准环境下纯粹的算法谁更有优势，而应用比较的是在真实场景下谁的技术更能产生优异的用户体验，而一旦比拼真实场景下的体验，语音识别便失去存在的价值，更多作为产品体验的一个环节而存在。所以到2019年，语音识别似乎进入了一个相对平静期，全球产业界的主要参与者们，包括亚马逊、谷歌、微软、苹果、百度、科大讯飞、阿里、腾讯、云知声、思必驰、声智等公司，在一路狂奔过后纷纷开始反思自己的定位和下一步的打法。语音赛道里的标志产品——智能音箱，以一种***的姿态出现在大众面前。2016年以前。
汉语的音节由声母、韵母和音调构成，其中音调信息包含在韵母中。所以，汉语音节结构可以简化为：声母+韵母。汉语中有409个无调音节，约1300个有调音节。汉字与汉语音节并不是一一对应的。一个汉字可以对应多个音节，一个音节可对应多个汉字，例如：和——héhèhuóhuòhútián——填甜语音识别过程是个复杂的过程，但其终任务归结为，找到对应观察值序列O的可能的词序列W^。按贝叶斯准则转化为：其中，P(O)与P(W)没有关系，可认为是常量，因此P(W|O)的*大值可转换为P(O|W)和P(W)两项乘积的*大值，di一项P(O|W)由声学模型决定，第二项P(W)由语言模型决定。为了让机器识别语音，首先提取声学特征，然后通过解码器得到状态序列，并转换为对应的识别单元。一般是通过词典将音素序列(如普通话的声母和韵母)，转换为词序列，然后用语言模型规整约束，后得到句子识别结果。例如，对"天气很好"进行词序列、音素序列、状态序列的分解，并和观察值序列对应。其中每个音素对应一个HMM，并且其发射状态(深色)对应多帧观察值。人的发音包含双重随机过程，即说什么不确定。怎么说也不确定，很难用简单的模板匹配技术来识别。更合适的方法是用HMM这种统计模型来刻画双重随机过程。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。
一直推崇的是Chain模型。该模型是一种类似于CTC的技术，建模单元相比于传统的状态要更粗颗粒一些，只有两个状态，一个状态是CDPhone，另一个是CDPhone的空白，训练方法采用的是Lattice-FreeMMI训练。该模型结构可以采用低帧率的方式进行解码，解码帧率为传统神经网络声学模型的三分之一，而准确率相比于传统模型有非常的提升。远场语音识别技术主要解决真实场景下舒适距离内人机任务对话和服务的问题，是2015年以后开始兴起的技术。由于远场语音识别解决了复杂环境下的识别问题，在智能家居、智能汽车、智能会议、智能安防等实际场景中获得了广泛应用。目前国内远场语音识别的技术框架以前端信号处理和后端语音识别为主，前端利用麦克风阵列做去混响、波束形成等信号处理，以让语音更清晰，然后送入后端的语音识别引擎进行识别。语音识别另外两个技术部分：语言模型和解码器，目前来看并没有太大的技术变化。语言模型主流还是基于传统的N-Gram方法，虽然目前也有神经网络的语言模型的研究，但在实用中主要还是更多用于后处理纠错。解码器的指标是速度，业界大部分都是按照静态解码的方式进行，即将声学模型和语言模型构造成WFST网络。该网络包含了所有可能路径。
技术的发展，现在口音、方言、噪声等场景下的语音识别也达到了可用状态。河北录音语音识别
语音识别，通常称为自动语音识别。河北录音语音识别
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。
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