吉林汽车语音识别

    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。

信号处理和特征提取可以视作音频数据的预处理部分，一般来说，一段高保真、无噪声的语言是非常难得的。吉林汽车语音识别

    Siri、Alexa等虚拟助手的出现，让自动语音识别系统得到了更广的运用与发展。自动语音识别(ASR)是一种将口语转换为文本的过程。该技术正在不断应用于即时通讯应用程序、搜索引擎、车载系统和家庭自动化中。尽管所有这些系统都依赖于略有不同的技术流程，但这些所有系统的第一步都是相同的：捕获语音数据并将其转换为机器可读的文本。但ASR系统如何工作？它如何学会辨别语音？本文将简要介绍自动语音识别。我们将研究语音转换成文本的过程、如何构建ASR系统以及未来对ASR技术的期望。那么，我们开始吧！ASR系统：它们如何运作？因此，从基础层面来看，我们知道自动语音识别看起来如下：音频数据输入，文本数据输出。但是，从输入到输出，音频数据需要变成机器可读的数据。这意味着数据通过声学模型和语言模型进行发送。这两个过程是这样的：声学模型确定了语言中音频信号和语音单位之间的关系，而语言模型将声音与单词及单词序列进行匹配。这两个模型允许ASR系统对音频输入进行概率检查，以预测其中的单词和句子。然后，系统会选出具有**高置信度等级的预测。**有时语言模型可以优先考虑某些因其他因素而被认为更有可能的预测。因此，如果通过ASR系统运行短语。吉林汽车语音识别对于强噪声、超远场、强干扰、多语种、大词汇等场景下的语音识别还需要很大的提升。

    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。

    因此一定是两者融合才有可能更好地解决噪声下的语音识别问题。（3）上述两个问题的共性是目前的深度学习用到了语音信号各个频带的能量信息，而忽略了语音信号的相位信息，尤其是对于多通道而言，如何让深度学习更好的利用相位信息可能是未来的一个方向。（4）另外，在较少数据量的情况下，如何通过迁移学习得到一个好的声学模型也是研究的热点方向。例如方言识别，若有一个比较好的普通话声学模型，如何利用少量的方言数据得到一个好的方言声学模型，如果做到这点将极大扩展语音识别的应用范畴。这方面已经取得了一些进展，但更多的是一些训练技巧，距离目标还有一定差距。（5）语音识别的目的是让机器可以理解人类，因此转换成文字并不是终的目的。如何将语音识别和语义理解结合起来可能是未来更为重要的一个方向。语音识别里的LSTM已经考虑了语音的历史时刻信息，但语义理解需要更多的历史信息才能有帮助，因此如何将更多上下文会话信息传递给语音识别引擎是一个难题。（6）让机器听懂人类语言，靠声音信息还不够，“声光电热力磁”这些物理传感手段，下一步必然都要融合在一起，只有这样机器才能感知世界的真实信息，这是机器能够学习人类知识的前提条件。而且。舌头部位不同可以发出多种音调，组合变化多端的辅音，可产生大量的、相似的发音，这对语音识别提出了挑战。

    语音识别技术飞速发展，又取得了几个突破性的进展。1970年，来自前苏联的Velichko和Zagoruyko将模式识别的概念引入语音识别中。同年，Itakura提出了线性预测编码(LinearPredictiveCoding，LPC)技术，并将该技术应用于语音识别。1978年，日本人Sakoe和Chiba在前苏联科学家Vintsyuk的工作基础上，成功地使用动态规划算法将两段不同长度的语音在时间轴上进行了对齐，这就是我们现在经常提到的动态时间规整(DynamicTimeWarping，DTW)。该算法把时间规整和距离的计算有机地结合起来，解决了不同时长语音的匹配问题。在一些要求资源占用率低、识别人比较特定的环境下，DTW是一种很经典很常用的模板匹配算法。这些技术的提出完善了语音识别的理论研究，并且使得孤立词语音识别系统达到了一定的实用性。此后，以IBM公司和Bell实验室为的语音研究团队开始将研究重点放到大词汇量连续语音识别系统(LargeVocabularyContinuousSpeechRecognition，LVCSR)，因为这在当时看来是更有挑战性和更有价值的研究方向。20世纪70年代末，Linda的团队提出了矢量量化(VectorQuantization。VQ)的码本生成方法，该项工作对于语音编码技术具有重大意义。语音识别在移动端和音箱的应用上为火热，语音聊天机器人、语音助手等软件层出不穷。吉林汽车语音识别

大多数人会认为研发语音识别技术是一条艰难的道路，投入会巨大，道路会很漫长。吉林汽车语音识别

    feed-forwardsequentialmemorynetwork，FSMN)，在DNN的隐层旁增加了一个“记忆模块”，这个记忆模块用来存储对判断当前语音帧有用的语音信号的历史信息和未来信息，并且只需等待有限长度的未来语音帧。随后，科大讯飞进一步提出了深度全序列卷积神经网络(DFCNN)。2018年，阿里巴巴改良并开源了语音识别模型DFSMN(DeepFSMN)。2018年，中科院自动化所率先把Transformer应用到语音识别任务，并进一步拓展到中文语音识别。不管是在研究成果还是在产品性能体验上，国内的语音行业整体水平已经达到甚至超越了国际水平。2016年10月，时任百度首席科学家的吴恩达在对微软的语音识别技术与人类水平持平的消息表示祝贺的同时声称，百度的汉语语音识别在2015年就已经超越了人类的平均水平，也就是说百度比微软提前一年实现了这一成绩。当前语音识别系统依然面临着不少应用挑战，其中包括以下主要问题：鲁棒性。目前语音识别准确率超过人类水平主要还是在受限的场景下，比如在安静环境的情况下，而一旦加入干扰信号，尤其是环境噪声和人声干扰，性能往往会明显下降。因此，如何在复杂场景(包括非平稳噪声、混响、远场)下，提高语音识别的鲁棒性，研发"能用=>好用"的语音识别产品。吉林汽车语音识别

深圳鱼亮科技有限公司位于龙华街道清华社区建设东路青年创业园B栋3层12号，交通便利，环境优美，是一家服务型企业。公司致力于为客户提供安全、质量有保证的良好产品及服务，是一家有限责任公司（自然）企业。以满足顾客要求为己任；以顾客永远满意为标准；以保持行业优先为目标，提供***的智能家居，语音识别算法，机器人交互系统，降噪。深圳鱼亮科技自成立以来，一直坚持走正规化、专业化路线，得到了广大客户及社会各界的普遍认可与大力支持。