智能音箱玩家們對(duì)這款產(chǎn)品的認(rèn)識(shí)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望心態(tài)。真正讓眾多玩家從觀望轉(zhuǎn)為積極參與的轉(zhuǎn)折點(diǎn)是逐步曝光的Echo銷(xiāo)量，2016年底，Echo近千萬(wàn)的美國(guó)銷(xiāo)量讓整個(gè)世界震驚。這是智能設(shè)備從未達(dá)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(xiàn)。這種銷(xiāo)量以及智能音箱的AI屬性促使2016年下半年，國(guó)內(nèi)各大巨頭幾乎是同時(shí)轉(zhuǎn)變應(yīng)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(duì)細(xì)節(jié)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(biāo)，而是回歸到體驗(yàn)，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(jié)合，比如人物形象；流程自動(dòng)化是否要與語(yǔ)音結(jié)合；場(chǎng)景應(yīng)該如何使用這種技術(shù)來(lái)提升體驗(yàn)，諸如此類(lèi)終都會(huì)一一呈現(xiàn)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(tái)提供方，AIoT縱深過(guò)大。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)開(kāi)始與其他領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)進(jìn)行結(jié)合，以提高識(shí)別的準(zhǔn)確率，便于實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的產(chǎn)品化。黑龍江語(yǔ)音識(shí)別

但依然流暢、準(zhǔn)確。整體使用下來(lái)，直觀感受是在語(yǔ)音輸入的大前提下、結(jié)合了谷歌翻譯等類(lèi)似的翻譯軟件，實(shí)時(shí)翻譯、準(zhǔn)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(shí)別鍵，對(duì)內(nèi)容進(jìn)行終的整合調(diào)整。同樣，準(zhǔn)確度相當(dāng)ok。我挑戰(zhàn)了一下，普通話(huà)模式在輸入長(zhǎng)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(zhǎng)上完全實(shí)現(xiàn)了官方的宣傳，字符長(zhǎng)度上，目測(cè)是因?yàn)閭€(gè)人語(yǔ)速不夠，而受到了限制。類(lèi)似的，我測(cè)試了一下，VOICEM380語(yǔ)音識(shí)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(shí)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(xiàn)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(shí)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(shí)別功能三大模式之間的轉(zhuǎn)換，也是非常便捷。單擊VOICEM380語(yǔ)音識(shí)別鍵，如出現(xiàn)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(shí)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(jié)束的功能。有關(guān)M380后要強(qiáng)調(diào)的一點(diǎn)，便是它的離在線(xiàn)融合模式。江蘇語(yǔ)音識(shí)別模塊也被稱(chēng)為自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)（ASR)，計(jì)算機(jī)語(yǔ)音識(shí)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(shí)別率無(wú)法達(dá)到人們對(duì)實(shí)際應(yīng)用的要求和期望，這個(gè)階段語(yǔ)音識(shí)別的研究陷入了瓶頸期。第三階段：深度學(xué)習(xí)(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(tǒng)訓(xùn)練方式的不同之處在于它有一個(gè)被稱(chēng)為"預(yù)訓(xùn)練"(pre-training)的過(guò)程，其作用是為了讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)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(diào)"(fine-tuning)，使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)得到訓(xùn)練優(yōu)化。Hinton給這種多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)學(xué)習(xí)方法賦予了一個(gè)全新的名詞——"深度學(xué)習(xí)"(DeepLearning，DL)。深度學(xué)習(xí)不*使深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練變得更加容易，縮短了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)間，而且還大幅度提升了模型的性能。以這篇?jiǎng)潟r(shí)代的論文的發(fā)表為轉(zhuǎn)折點(diǎn)，從此，全世界再次掀起了對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究熱潮，揭開(kāi)了屬于深度學(xué)習(xí)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(yīng)用于聲學(xué)建模，他們的嘗試在TIMIT音素識(shí)別任務(wù)上取得了成功。然而TIMIT數(shù)據(jù)庫(kù)包含的詞匯量較小。在面對(duì)連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)時(shí)還往往達(dá)不到人們期望的識(shí)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望心態(tài)。真正讓眾多玩家從觀望轉(zhuǎn)為積極參與的轉(zhuǎn)折點(diǎn)是逐步曝光的Echo銷(xiāo)量，近千萬(wàn)的美國(guó)銷(xiāo)量讓整個(gè)世界震驚。這是智能設(shè)備從未達(dá)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(xiàn)。這種銷(xiāo)量以及智能音箱的AI屬性促使下半年，國(guó)內(nèi)各大巨頭幾乎是同時(shí)轉(zhuǎn)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(duì)細(xì)節(jié)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(biāo)，而是回歸到體驗(yàn)，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(jié)合，比如人物形象；流程自動(dòng)化是否要與語(yǔ)音結(jié)合；酒店場(chǎng)景應(yīng)該如何使用這種技術(shù)來(lái)提升體驗(yàn)，諸如此類(lèi)終都會(huì)一一呈現(xiàn)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(tái)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(shí)別的產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)當(dāng)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(shí)別模塊好用呢？

另一方面，與業(yè)界對(duì)語(yǔ)音識(shí)別的期望過(guò)高有關(guān)，實(shí)際上語(yǔ)音識(shí)別與鍵盤(pán)、鼠標(biāo)或觸摸屏等應(yīng)是融合關(guān)系，而非替代關(guān)系。深度學(xué)習(xí)技術(shù)自2009年興起之后，已經(jīng)取得了長(zhǎng)足進(jìn)步。語(yǔ)音識(shí)別的精度和速度取決于實(shí)際應(yīng)用環(huán)境，但在安靜環(huán)境、標(biāo)準(zhǔn)口音、常見(jiàn)詞匯場(chǎng)景下的語(yǔ)音識(shí)別率已經(jīng)超過(guò)95%，意味著具備了與人類(lèi)相仿的語(yǔ)言識(shí)別能力，而這也是語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)當(dāng)前發(fā)展比較火熱的原因。隨著技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)在口音、方言、噪聲等場(chǎng)景下的語(yǔ)音識(shí)別也達(dá)到了可用狀態(tài)，特別是遠(yuǎn)場(chǎng)語(yǔ)音識(shí)別已經(jīng)隨著智能音箱的興起成為全球消費(fèi)電子領(lǐng)域應(yīng)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(jī)互動(dòng)接口之一。當(dāng)然，當(dāng)前技術(shù)還存在很多不足，如對(duì)于強(qiáng)噪聲、超遠(yuǎn)場(chǎng)、強(qiáng)干擾、多語(yǔ)種、大詞匯等場(chǎng)景下的語(yǔ)音識(shí)別還需要很大的提升；另外，多人語(yǔ)音識(shí)別和離線(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別也是當(dāng)前需要重點(diǎn)解決的問(wèn)題。雖然語(yǔ)音識(shí)別還無(wú)法做到無(wú)限制領(lǐng)域、無(wú)限制人群的應(yīng)用，但是至少?gòu)膽?yīng)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(shí)別發(fā)展的歷程和現(xiàn)狀，并分析一些未來(lái)趨勢(shì)，希望能幫助更多年輕技術(shù)人員了解語(yǔ)音行業(yè)。

設(shè)計(jì)有效的算法來(lái)重新劃分表示為加權(quán)有限狀態(tài)換能器的格子，其中編輯距離為驗(yàn)證某些假設(shè)的有限狀態(tài)換能器。遼寧云語(yǔ)音識(shí)別

語(yǔ)音識(shí)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(shí)別

CNN本質(zhì)上也可以看作是從語(yǔ)音信號(hào)中不斷抽取特征的一個(gè)過(guò)程。CNN相比于傳統(tǒng)的DNN模型，在相同性能情況下，前者的參數(shù)量更少。綜上所述，對(duì)于建模能力來(lái)說(shuō)，DNN適合特征映射到空間，LSTM具有長(zhǎng)短時(shí)記憶能力，CNN擅長(zhǎng)減少語(yǔ)音信號(hào)的多樣性，因此一個(gè)好的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)是這些網(wǎng)絡(luò)的組合。端到端時(shí)代語(yǔ)音識(shí)別的端到端方法主要是代價(jià)函數(shù)發(fā)生了變化，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)并沒(méi)有太大變化?？傮w來(lái)說(shuō)，端到端技術(shù)解決了輸入序列的長(zhǎng)度遠(yuǎn)大于輸出序列長(zhǎng)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(tǒng)語(yǔ)音識(shí)別DNN-HMM架構(gòu)里的聲學(xué)模型，每一幀輸入都對(duì)應(yīng)一個(gè)標(biāo)簽類(lèi)別，標(biāo)簽需要反復(fù)的迭代來(lái)確保對(duì)齊更準(zhǔn)確。采用CTC作為損失函數(shù)的聲學(xué)模型序列，不需要預(yù)先對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)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(xùn)練。CTC關(guān)心的是預(yù)測(cè)輸出的序列是否和真實(shí)的序列相近，而不關(guān)心預(yù)測(cè)輸出序列中每個(gè)結(jié)果在時(shí)間點(diǎn)上是否和輸入的序列正好對(duì)齊。CTC建模單元是音素或者字，因此它引入了Blank。對(duì)于一段語(yǔ)音，CTC輸出的是尖峰的序列，尖峰的位置對(duì)應(yīng)建模單元的Label，其他位置都是Blank。Sequence-to-Sequence方法原來(lái)主要應(yīng)用于機(jī)器翻譯領(lǐng)域。

黑龍江語(yǔ)音識(shí)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(qū)建設(shè)東路青年創(chuàng)業(yè)園B棟3層12號(hào)，公司自成立以來(lái)通過(guò)規(guī)范化運(yùn)營(yíng)和高質(zhì)量服務(wù)，贏得了客戶(hù)及社會(huì)的一致認(rèn)可和好評(píng)。公司具有智能家居，語(yǔ)音識(shí)別算法，機(jī)器人交互系統(tǒng)，降噪等多種產(chǎn)品，根據(jù)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(yàn)豐富的服務(wù)團(tuán)隊(duì)，為客戶(hù)提供服務(wù)。Bothlent致力于開(kāi)拓國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，與通信產(chǎn)品行業(yè)內(nèi)企業(yè)建立長(zhǎng)期穩(wěn)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(nèi)的一致好評(píng)。深圳魚(yú)亮科技有限公司通過(guò)多年的深耕細(xì)作，企業(yè)已通過(guò)通信產(chǎn)品質(zhì)量體系認(rèn)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、 指導(dǎo)和業(yè)務(wù)洽談。

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