智能音箱玩家們對這款產(chǎn)品的認識還都停留在：亞馬遜出了一款叫Echo的產(chǎn)品，功能和Siri類(lèi)似。先行者科大訊飛叮咚音箱的出師不利，更是加重了其它人的觀(guān)望心態(tài)。真正讓眾多玩家從觀(guān)望轉為積極參與的轉折點(diǎn)是逐步曝光的Echo銷(xiāo)量，2016年底，Echo近千萬(wàn)的美國銷(xiāo)量讓整個(gè)世界震驚。這是智能設備從未達到過(guò)的高點(diǎn)，在Echo以前除了AppleWatch與手環(huán)，像恒溫器、攝像頭這樣的產(chǎn)品突破百萬(wàn)銷(xiāo)量已是驚人表現。這種銷(xiāo)量以及智能音箱的AI屬性促使2016年下半年，國內各大巨頭幾乎是同時(shí)轉變應有的態(tài)度，積極打造自己的智能音箱。未來(lái)，回看整個(gè)發(fā)展歷程，2019年是一個(gè)明確的分界點(diǎn)。在此之前，全行業(yè)是突飛猛進(jìn)，但2019年之后則開(kāi)始進(jìn)入對細節領(lǐng)域滲透和打磨的階段，人們關(guān)注的焦點(diǎn)也不再是單純的技術(shù)指標，而是回歸到體驗，回歸到一種“新的交互方式到底能給我們帶來(lái)什么價(jià)值”這樣更為一般的、純粹的商業(yè)視角。技術(shù)到產(chǎn)品再到是否需要與具體的形象進(jìn)行交互結合，比如人物形象；流程自動(dòng)化是否要與語(yǔ)音結合；場(chǎng)景應該如何使用這種技術(shù)來(lái)提升體驗，諸如此類(lèi)終都會(huì )一一呈現在從業(yè)者面前。而此時(shí)行業(yè)的主角也會(huì )從原來(lái)的產(chǎn)品方過(guò)渡到平臺提供方，AIoT縱深過(guò)大。語(yǔ)音識別技術(shù)開(kāi)始與其他領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)進(jìn)行結合，以提高識別的準確率，便于實(shí)現語(yǔ)音識別技術(shù)的產(chǎn)品化。黑龍江語(yǔ)音識別

但依然流暢、準確。整體使用下來(lái)，直觀(guān)感受是在語(yǔ)音輸入的大前提下、結合了谷歌翻譯等類(lèi)似的翻譯軟件，實(shí)時(shí)翻譯、準翻譯。在這兩種模式下，完成輸入后，同樣可以像普通話(huà)模式一樣，輕點(diǎn)VOICEM380語(yǔ)音識別鍵，對內容進(jìn)行終的整合調整。同樣，準確度相當ok。我挑戰了一下，普通話(huà)模式在輸入長(cháng)度上的極限。快速讀了一段文字，單次普通話(huà)模式的輸入極限是一分零三秒、316個(gè)字符。時(shí)長(cháng)上完全實(shí)現了官方的宣傳，字符長(cháng)度上，目測是因為個(gè)人語(yǔ)速不夠，而受到了限制。類(lèi)似的，我測試了一下，VOICEM380語(yǔ)音識別功能在距離上的極限。在相同語(yǔ)速、相同音量下，打開(kāi)語(yǔ)音識別功能，不斷后退，在聲源與電腦中間不存在障礙的情況下，方圓三米的距離是完全不會(huì )影響這個(gè)功能實(shí)現的。由此可以看到，在一個(gè)小型會(huì )議室，羅技VOICEM380的語(yǔ)音識別功能，是完全可以很好的輔助會(huì )議記錄的。有關(guān)M380語(yǔ)音識別功能三大模式之間的轉換，也是非常便捷。單擊VOICEM380語(yǔ)音識別鍵，如出現的一模式并非我們所需要的模式，只需輕輕雙擊VOICEM380語(yǔ)音識別鍵，即可瞬間切換至下一模式；再次啟動(dòng)輸入功能時(shí)，會(huì )自動(dòng)優(yōu)先彈出上次結束的功能。有關(guān)M380后要強調的一點(diǎn)，便是它的離在線(xiàn)融合模式。江蘇語(yǔ)音識別模塊也被稱(chēng)為自動(dòng)語(yǔ)音識別技術(shù)（ASR)，計算機語(yǔ)音識別或語(yǔ)音到文本（STT)技術(shù)。

它在某些實(shí)際場(chǎng)景下的識別率無(wú)法達到人們對實(shí)際應用的要求和期望，這個(gè)階段語(yǔ)音識別的研究陷入了瓶頸期。第三階段：深度學(xué)習(DNN-HMM，E2E)2006年，變革到來(lái)。Hinton在全世界學(xué)術(shù)期刊Science上發(fā)表了論文，di一次提出了"深度置信網(wǎng)絡(luò )"的概念。深度置信網(wǎng)絡(luò )與傳統訓練方式的不同之處在于它有一個(gè)被稱(chēng)為"預訓練"(pre-training)的過(guò)程，其作用是為了讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的權值取到一個(gè)近似優(yōu)解的值，之后使用反向傳播算法(BP)或者其他算法進(jìn)行"微調"(fine-tuning)，使整個(gè)網(wǎng)絡(luò )得到訓練優(yōu)化。Hinton給這種多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的相關(guān)學(xué)習方法賦予了一個(gè)全新的名詞——"深度學(xué)習"(DeepLearning，DL)。深度學(xué)習不*使深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練變得更加容易，縮短了網(wǎng)絡(luò )的訓練時(shí)間，而且還大幅度提升了模型的性能。以這篇劃時(shí)代的論文的發(fā)表為轉折點(diǎn)，從此，全世界再次掀起了對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的研究熱潮，揭開(kāi)了屬于深度學(xué)習的時(shí)代序幕。在2009年，Hinton和他的學(xué)生Mohamed將深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(DNN)應用于聲學(xué)建模，他們的嘗試在TIMIT音素識別任務(wù)上取得了成功。然而TIMIT數據庫包含的詞匯量較小。在面對連續語(yǔ)音識別任務(wù)時(shí)還往往達不到人們期望的識別詞和句子的正確率。2012年。

先行者叮咚音箱的出師不利，更是加重了其它人的觀(guān)望心態(tài)。真正讓眾多玩家從觀(guān)望轉為積極參與的轉折點(diǎn)是逐步曝光的Echo銷(xiāo)量，近千萬(wàn)的美國銷(xiāo)量讓整個(gè)世界震驚。這是智能設備從未達到過(guò)的高點(diǎn)，在Echo以前除了AppleWatch與手環(huán)，像恒溫器、攝像頭這樣的產(chǎn)品突破百萬(wàn)銷(xiāo)量已是驚人表現。這種銷(xiāo)量以及智能音箱的AI屬性促使下半年，國內各大巨頭幾乎是同時(shí)轉度，積極打造自己的智能音箱。未來(lái)，回看整個(gè)發(fā)展歷程，是一個(gè)明確的分界點(diǎn)。在此之前，全行業(yè)是突飛猛進(jìn)，之后則開(kāi)始進(jìn)入對細節領(lǐng)域滲透和打磨的階段，人們關(guān)注的焦點(diǎn)也不再是單純的技術(shù)指標，而是回歸到體驗，回歸到一種“新的交互方式到底能給我們帶來(lái)什么價(jià)值”這樣更為一般的、純粹的商業(yè)視角。技術(shù)到產(chǎn)品再到是否需要與具體的形象進(jìn)行交互結合，比如人物形象；流程自動(dòng)化是否要與語(yǔ)音結合；酒店場(chǎng)景應該如何使用這種技術(shù)來(lái)提升體驗，諸如此類(lèi)終都會(huì )一一呈現在從業(yè)者面前。而此時(shí)行業(yè)的主角也會(huì )從原來(lái)的產(chǎn)品方過(guò)渡到平臺提供方，AIoT縱深過(guò)大，沒(méi)有任何一個(gè)公司可以全線(xiàn)打造所有的產(chǎn)品。語(yǔ)音識別的產(chǎn)業(yè)趨勢當語(yǔ)音產(chǎn)業(yè)需求四處開(kāi)花的同時(shí)。

市面上有哪些語(yǔ)音識別模塊好用呢？

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)。

設計有效的算法來(lái)重新劃分表示為加權有限狀態(tài)換能器的格子，其中編輯距離為驗證某些假設的有限狀態(tài)換能器。遼寧云語(yǔ)音識別

語(yǔ)音識別在噪聲中比在安靜的環(huán)境下要難得多。黑龍江語(yǔ)音識別

CNN本質(zhì)上也可以看作是從語(yǔ)音信號中不斷抽取特征的一個(gè)過(guò)程。CNN相比于傳統的DNN模型，在相同性能情況下，前者的參數量更少。綜上所述，對于建模能力來(lái)說(shuō)，DNN適合特征映射到空間，LSTM具有長(cháng)短時(shí)記憶能力，CNN擅長(cháng)減少語(yǔ)音信號的多樣性，因此一個(gè)好的語(yǔ)音識別系統是這些網(wǎng)絡(luò )的組合。端到端時(shí)代語(yǔ)音識別的端到端方法主要是代價(jià)函數發(fā)生了變化，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的模型結構并沒(méi)有太大變化。總體來(lái)說(shuō)，端到端技術(shù)解決了輸入序列的長(cháng)度遠大于輸出序列長(cháng)度的問(wèn)題。端到端技術(shù)主要分成兩類(lèi)：一類(lèi)是CTC方法，另一類(lèi)是Sequence-to-Sequence方法。傳統語(yǔ)音識別DNN-HMM架構里的聲學(xué)模型，每一幀輸入都對應一個(gè)標簽類(lèi)別，標簽需要反復的迭代來(lái)確保對齊更準確。采用CTC作為損失函數的聲學(xué)模型序列，不需要預先對數據對齊，只需要一個(gè)輸入序列和一個(gè)輸出序列就可以進(jìn)行訓練。CTC關(guān)心的是預測輸出的序列是否和真實(shí)的序列相近，而不關(guān)心預測輸出序列中每個(gè)結果在時(shí)間點(diǎn)上是否和輸入的序列正好對齊。CTC建模單元是音素或者字，因此它引入了Blank。對于一段語(yǔ)音，CTC輸出的是尖峰的序列，尖峰的位置對應建模單元的Label，其他位置都是Blank。Sequence-to-Sequence方法原來(lái)主要應用于機器翻譯領(lǐng)域。

黑龍江語(yǔ)音識別

深圳魚(yú)亮科技有限公司成立于2017-11-03，位于龍華街道清華社區建設東路青年創(chuàng )業(yè)園B棟3層12號，公司自成立以來(lái)通過(guò)規范化運營(yíng)和高質(zhì)量服務(wù)，贏(yíng)得了客戶(hù)及社會(huì )的一致認可和好評。公司具有智能家居，語(yǔ)音識別算法，機器人交互系統，降噪等多種產(chǎn)品，根據客戶(hù)不同的需求，提供不同類(lèi)型的產(chǎn)品。公司擁有一批熱情敬業(yè)、經(jīng)驗豐富的服務(wù)團隊，為客戶(hù)提供服務(wù)。Bothlent致力于開(kāi)拓國內市場(chǎng)，與通信產(chǎn)品行業(yè)內企業(yè)建立長(cháng)期穩定的伙伴關(guān)系，公司以產(chǎn)品質(zhì)量及良好的售后服務(wù)，獲得客戶(hù)及業(yè)內的一致好評。深圳魚(yú)亮科技有限公司通過(guò)多年的深耕細作，企業(yè)已通過(guò)通信產(chǎn)品質(zhì)量體系認證，確保公司各類(lèi)產(chǎn)品以高技術(shù)、高性能、高精密度服務(wù)于廣大客戶(hù)。歡迎各界朋友蒞臨參觀(guān)、 指導和業(yè)務(wù)洽談。

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