????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。信號處理和特征提取可以視作音頻數據的預處理部分，一般來說，一段高保真、無噪聲的語言是非常難得的。黑龍江語音識別率

????在我們的生活中，語言是傳遞信息重要的方式，它能夠讓人們之間互相了解。人和機器之間的交互也是相同的道理，讓機器人知道人類要做什么、怎么做。交互的方式有動作、文本或語音等等，其中語音交互越來越被重視，因為隨著互聯網上智能硬件的普及，產生了各種互聯網的入口方式，而語音是簡單、直接的交互方式，是通用的輸入模式。在1952年，貝爾研究所研制了世界上能識別10個英文數字發音的系統。1960年英國的Denes等人研制了世界上語音識別（ASR）系統。大規模的語音識別研究始于70年代，并在單個詞的識別方面取得了實質性的進展。上世紀80年代以后，語音識別研究的重點逐漸轉向更通用的大詞匯量、非特定人的連續語音識別。90年代以來，語音識別的研究一直沒有太大進步。但是，在語音識別技術的應用及產品化方面取得了較大的進展。自2009年以來，得益于深度學習研究的突破以及大量語音數據的積累，語音識別技術得到了突飛猛進的發展。深度學習研究使用預訓練的多層神經網絡，提高了聲學模型的準確率。微軟的研究人員率先取得了突破性進展，他們使用深層神經網絡模型后，語音識別錯誤率降低了三分之一，成為近20年來語音識別技術方面快的進步。另外，隨著手機等移動終端的普及。河南語音識別機實時語音識別就是對音頻流進行實時識別。

????語音識別的原理?語音識別是將語音轉換為文本的技術，是自然語言處理的一個分支。前臺主要步驟分為信號搜集、降噪和特征提取三步，提取的特征在后臺由經過語音大數據訓練得到的語音模型對其進行解碼，終把語音轉化為文本，實現達到讓機器識別和理解語音的目的。根據公開資料顯示，目前語音識別的技術成熟度較高，已達到95%的準確度。然而，需要指出的是，從95%到99%的準確度帶來的改變才是質的飛躍，將使人們從偶爾使用語音變到常常使用。以下我們來舉例，當我們說“jin天天氣怎么樣”時，機器是怎么進行語音識別的？?2語義識別?語義識別是人工智能的重要分支之一，解決的是“聽得懂”的問題。其大的作用是改變人機交互模式，將人機交互由原始的鼠標、鍵盤交互轉變為語音對話的方式。此外，我們認為目前的語義識別行業還未出現壟斷者，新進入的創業公司仍具備一定機會。語義識別是自然語言處理(NLP)技術的重要組成部分。NLP在實際應用中大的困難還是語義的復雜性，此外，深度學習算法也不是語義識別領域的優算法。但隨著整個AI行業發展進程加速，將為NLP帶來長足的進步從1996年至今，國內至今仍在運營的人工智能公司接近400家。

????3）上述兩個問題的共性是目前的深度學習用到了語音信號各個頻帶的能量信息，而忽略了語音信號的相位信息，尤其是對于多通道而言，如何讓深度學習更好的利用相位信息可能是未來的一個方向。（4）另外，在較少數據量的情況下，如何通過遷移學習得到一個好的聲學模型也是研究的熱點方向。例如方言識別，若有一個比較好的普通話聲學模型，如何利用少量的方言數據得到一個好的方言聲學模型，如果做到這點將極大擴展語音識別的應用范疇。這方面已經取得了一些進展，但更多的是一些訓練技巧，距離目標還有一定差距。（5）語音識別的目的是讓機器可以理解人類，因此轉換成文字并不是終的目的。如何將語音識別和語義理解結合起來可能是未來更為重要的一個方向。語音識別里的LSTM已經考慮了語音的歷史時刻信息，但語義理解需要更多的歷史信息才能有幫助，因此如何將更多上下文會話信息傳遞給語音識別引擎是一個難題。（6）讓機器聽懂人類語言，靠聲音信息還不夠，“聲光電熱力磁”這些物理傳感手段，下一步必然都要融合在一起，只有這樣機器才能感知世界的真實信息，這是機器能夠學習人類知識的前提條件。而且，機器必然要超越人類的五官，能夠看到人類看不到的世界。

???? 語音識別（Speech Recognition）是以語音為研究對象。

????使處理后的信號更完全地反映語音的本質特征提取。智能語音系統的未來實現人機之間的自由語音交互將成為未來AI的發展趨勢，新技術投入市場會帶來一些熱情，但有一定的改善空間。首先，智能語音市場需要對特定人群適當地改變特定的場景。現在人機交互在實時性、正確性等方面也需要提高。其次，語音輸入的內容與各種專業知識相關，智能語音系統在理解人類語言的表面意義的基礎上，認識到更深的意義，因此智能語音系統的知識圖譜也是一大挑戰，對輸入輸出、編譯代碼提出了很高的要求，語音識別技術利用高速發展的信息網，可以實現計算機全球網絡和信息資源的共享，因此應用的系統有語音輸入和控制系統、電銷機器人、智能手機查詢系統、智能家電和玩具等智能手機機器人以房地產、金融、電商、保險、汽車等都是電話銷售行業的形式，改變著隱含的影響和我們的生活。因此，語言識別功能是非常有潛力的技術。我們在平時的生活中可以在很多地方使用它，可以方便我們的生活和工作，如智能手機、智能冰箱和空調、自動門、汽車導航、機器人控制、醫療實施、設備等。21世紀不能說是語音識別普及的時代，但語音識別產品和設備也以獨特的魅力時代潮流，成為跟上時代的寵兒和焦點。更重要的是體現在世界范圍內的各行各業在設計和部署語音識別系統時均采用了各種深度學習方法。深圳無限語音識別哪里買

在語音識別中，豐富的樣本數據是推動系統性能快速提升的重要前提。黑龍江語音識別率

? ?技術和產業之間形成了比較好的正向迭代效應，落地場景越多，得到的真實數據越多，挖掘的用戶需求也更準確，這幫助了語音識別技術快速進步，也基本滿足了產業需求，解決了很多實際問題，這也是語音識別相對其他AI技術為明顯的優勢。不過，我們也要看到，語音識別的內涵必須不斷擴展，狹義語音識別必須走向廣義語音識別，致力于讓機器聽懂人類語言，這才能將語音識別研究帶到更高維度。我們相信，多技術、多學科、多傳感的融合化將是未來人工智能發展的主流趨勢。在這種趨勢下，我們還有很多未來的問題需要探討，比如鍵盤、鼠標、觸摸屏和語音交互的關系怎么變化？搜索、電商、社交是否再次重構？硬件是否逆襲變得比軟件更加重要？產業鏈中的傳感、芯片、操作系統、產品和內容廠商之間的關系又該如何變化？黑龍江語音識別率