語音識別技術飛速發展，又取得了幾個突破性的進展。1970年，來自前蘇聯的Velichko和Zagoruyko將模式識別的概念引入語音識別中。同年，Itakura提出了線性預測編碼(LinearPredictiveCoding，LPC)技術，并將該技術應用于語音識別。1978年，日本人Sakoe和Chiba在前蘇聯科學家Vintsyuk的工作基礎上，成功地使用動態規劃算法將兩段不同長度的語音在時間軸上進行了對齊，這就是我們現在經常提到的動態時間規整(DynamicTimeWarping，DTW)。該算法把時間規整和距離的計算有機地結合起來，解決了不同時長語音的匹配問題。在一些要求資源占用率低、識別人比較特定的環境下，DTW是一種很經典很常用的模板匹配算法。這些技術的提出完善了語音識別的理論研究，并且使得孤立詞語音識別系統達到了一定的實用性。此后，以IBM公司和Bell實驗室為的語音研究團隊開始將研究重點放到大詞匯量連續語音識別系統(LargeVocabularyContinuousSpeechRecognition，LVCSR)，因為這在當時看來是更有挑戰性和更有價值的研究方向。20世紀70年代末，Linda的團隊提出了矢量量化(VectorQuantization。VQ)的碼本生成方法，該項工作對于語音編碼技術具有重大意義。語音識別是項融合多學科知識的前沿技術，覆蓋了數學與統計學、聲學與語言學、計算機與人工智能等基礎學科。山西英語語音識別
英國倫敦大學的科學家Fry和Denes等人di一次利用統計學的原理構建出了一個可以識別出4個元音和9個輔音的音素識別器。在同一年，美國麻省理工學院林肯實驗室的研究人員則shou次實現了可以針對非特定人的可識別10個元音音素的識別器。語音識別技術的發展歷史，主要包括模板匹配、統計模型和深度學習三個階段。di一階段：模板匹配(DTW)20世紀60年代，一些重要的語音識別的經典理論先后被提出和發表出來。1964年，Martin為了解決語音時長不一致的問題，提出了一種時間歸一化的方法，該方法可以可靠地檢測出語音的端點，這可以有效地降低語音時長對識別結果的影響，使語音識別結果的可變性減小了。1966年，卡耐基梅隆大學的Reddy利用動態音素的方法進行了連續語音識別，這是一項開創性的工作。1968年，前蘇聯科學家Vintsyukshou次提出將動態規劃算法應用于對語音信號的時間規整。雖然在他的工作中，動態時間規整的概念和算法原型都有體現，但在當時并沒有引起足夠的重視。這三項研究工作，為此后幾十年語音識別的發展奠定了堅實的基礎。雖然在這10年中語音識別理論取得了明顯的進步。但是這距離實現真正實用且可靠的語音識別系統的目標依舊十分遙遠。20世紀70年代。深圳移動語音識別標準一個完整的語音識別系統通常包括信息處理和特征提取、聲學模型、語言模型和解碼搜索四個模塊。
發音和單詞選擇可能會因地理位置和口音等因素而不同。哦，別忘了語言也因年齡和性別而有所不同！考慮到這一點，為ASR系統提供的語音樣本越多，它在識別和分類新語音輸入方面越好。從各種各樣的聲音和環境中獲取的樣本越多，系統越能在這些環境中識別聲音。通過專門的微調和維護，自動語音識別系統將在使用過程中得到改進。因此，從基本的角度來看，數據越多越好。的確，目前進行的研究和優化較小數據集相關，但目前大多數模型仍需要大量數據才能發揮良好的性能。幸運的是，得益于數據集存儲庫的數據收集服務，音頻數據的收集變得越發簡單。這反過來又增加了技術發展的速度，那么，接下來簡單了解一下，未來自動語音識別能在哪些方面大展身手。ASR技術的未來ASR技術已融身于社會。虛擬助手、車載系統和家庭自動化都讓日常生活更加便利，應用范圍也可能擴大。隨著越來越多的人接納這些服務，技術將進一步發展。除上述示例之外，自動語音識別在各種有趣的領域和行業中都發揮著作用：·通訊：隨著全球手機的普及，ASR系統甚至可以為閱讀和寫作水平較低的社區提供信息、在線搜索和基于文本的服務。
特別是在Encoder層，將傳統的RNN完全用Attention替代，從而在機器翻譯任務上取得了更優的結果，引起了極大關注。隨后，研究人員把Transformer應用到端到端語音識別系統中，也取得了非常明顯的改進效果。另外，生成式對抗網絡(GenerativeAdversarialNetwork，GAN)是近年來無監督學習方面具前景的一種新穎的深度學習模型，"GenerativeAdversarialNets"，文中提出了一個通過對抗過程估計生成模型框架的全新方法。通過對抗學習，GAN可用于提升語音識別的噪聲魯棒性。GAN網絡在無監督學習方面展現出了較大的研究潛質和較好的應用前景。從一個更高的角度來看待語音識別的研究歷程，從HMM到GMM，到DNN，再到CTC和Attention，這個演進過程的主線是如何利用一個網絡模型實現對聲學模型層面更準的刻畫。換言之，就是不斷嘗試更好的建模方式以取代基于統計的建模方式。在2010年以前，語音識別行業水平普遍還停留在80%的準確率以下。機器學習相關模型算法的應用和計算機性能的增強，帶來了語音識別準確率的大幅提升。到2015年，識別準確率就達到了90%以上。谷歌公司在2013年時，識別準確率還只有77%，然而到2017年5月時，基于谷歌深度學習的英語語音識別錯誤率已經降低到。語音交互提供了更自然、更便利、更高效的溝通形式，語音必定將成為未來主要的人機互動接口之一。
使用語音識別功能之前，先按照說明書安裝百度語音輸入軟件。在瀏覽器中輸入VOICEM380底部的軟件下載鏈接，就可以直接進入軟件下載界面了，清晰簡單，自行選擇win版/Mac版，跟著界面提示一部一部操作就ok。中間綁定手機/郵箱賬號，接收驗證碼，輸入VOICEM380底部的碼。安裝流程就結束了，讓我們來試試神奇的語音識別~先試了一下普通話模式，據官方說，每分鐘可聽寫約400字，準確率高達98%。特意找了一段聽起來十分晦澀、拗口的話來測試，先清點VOICEM380的語音識別鍵。此時電腦右下角出現小彈框，進入語音接收階段。以正常語速隨便讀了一下，轉化效果非常好，實現零誤差；而且對于智能語音識別中的“智能”也有了很好的詮釋，如動圖，有些人名、專有名詞不能在一時間正確輸出，但會隨著語音的不斷輸入，不斷修正、調整前面的內容；輸入結束后，可以再次輕點VOICEM380的語音識別鍵，進入“識別”階段，個人感覺，更像是對于剛剛輸出的內容進行后的整合；如果剛剛的輸出有出現標點錯亂、錯別字的現象，會在這個識別階段，統一調整，終整合后輸出的內容，正確率十分ok。接著試了一下中譯英模式和英譯中模式，整體操作和普通話模式一致。雖然涉及了不同語種之間的翻譯轉化。隨著技術的發展，現在口音、方言、噪聲等場景下的語音識別也達到了可用狀態。山西語音識別工具
在醫療保健領域，語音識別可以在醫療記錄過程的前端或后端實現。山西英語語音識別
用來描述雙重隨機過程。HMM有算法成熟、效率高、易于訓練等優點，被應用于語音識別、手寫字識別和天氣預報等多個領域，目前仍然是語音識別中的主流技術。HMM包含S1、S2、S3、S4和S55個狀態，每個狀態對應多幀觀察值，這些觀察值是特征序列(o1、o2、o3、o4,...,oT)，沿時刻t遞增，多樣化而且不局限取值范圍，因此其概率分布不是離散的，而是連續的。自然界中的很多信號可用高斯分布表示，包括語音信號。由于不同人發音會存在較大差異，具體表現是，每個狀態對應的觀察值序列呈現多樣化，單純用一個高斯函數來刻畫其分布往往不夠，因此更多的是采用多高斯組合的GMM來表征更復雜的分布。這種用GMM作為HMM狀態產生觀察值的概率密度函數(pdf)的模型就是GMM-HMM，每個狀態對應的GMM由2個高斯函數組合而成。其能夠對復雜的語音變化情況進行建模。把GMM-HMM的GMM用DNN替代，HMM的轉移概率和初始狀態概率保持不變。把GMM-HMM的GMM用DNN替代DNN的輸出節點與所有HMM(包括"a"、"o"等音素)的發射狀態一一對應，因此可通過DNN的輸出得到每個狀態的觀察值概率。DNN-HMM4.端到端從2015年，端到端模型開始流行，并被應用于語音識別領域。山西英語語音識別