漢語的音節(jié)由聲母、韻母和音調(diào)構(gòu)成，其中音調(diào)信息包含在韻母中。所以，漢語音節(jié)結(jié)構(gòu)可以簡化為：聲母+韻母。漢語中有409個(gè)無調(diào)音節(jié)，約1300個(gè)有調(diào)音節(jié)。漢字與漢語音節(jié)并不是一一對(duì)應(yīng)的。一個(gè)漢字可以對(duì)應(yīng)多個(gè)音節(jié)，一個(gè)音節(jié)可對(duì)應(yīng)多個(gè)漢字，例如：和——héhèhuóhuòhútián——填甜語音識(shí)別過程是個(gè)復(fù)雜的過程，但其終任務(wù)歸結(jié)為，找到對(duì)應(yīng)觀察值序列O的可能的詞序列W^。按貝葉斯準(zhǔn)則轉(zhuǎn)化為：其中，P(O)與P(W)沒有關(guān)系，可認(rèn)為是常量，因此P(W|O)的*大值可轉(zhuǎn)換為P(O|W)和P(W)兩項(xiàng)乘積的*大值，di一項(xiàng)P(O|W)由聲學(xué)模型決定，第二項(xiàng)P(W)由語言模型決定。為了讓機(jī)器識(shí)別語音，首先提取聲學(xué)特征，然后通過解碼器得到狀態(tài)序列，并轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的識(shí)別單元。一般是通過詞典將音素序列(如普通話的聲母和韻母)，轉(zhuǎn)換為詞序列，然后用語言模型規(guī)整約束，后得到句子識(shí)別結(jié)果。例如，對(duì)"天氣很好"進(jìn)行詞序列、音素序列、狀態(tài)序列的分解，并和觀察值序列對(duì)應(yīng)。其中每個(gè)音素對(duì)應(yīng)一個(gè)HMM，并且其發(fā)射狀態(tài)(深色)對(duì)應(yīng)多幀觀察值。人的發(fā)音包含雙重隨機(jī)過程，即說什么不確定。怎么說也不確定，很難用簡單的模板匹配技術(shù)來識(shí)別。更合適的方法是用HMM這種統(tǒng)計(jì)模型來刻畫雙重隨機(jī)過程。在另一個(gè)視頻中走得快，或者即使在一次觀察過程中有加速和減速，也可以檢測到行走模式的相似性。海南安卓語音識(shí)別

作為人機(jī)交互領(lǐng)域重要的研究對(duì)象，語音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為信息社會(huì)不可或缺的組成部分。目前基于在線引擎和語音芯片實(shí)現(xiàn)的語音技術(shù)方案，其適用性和使用成本均限制了技術(shù)的應(yīng)用和推廣。通過對(duì)離線語音識(shí)別引擎的研究，結(jié)合特定領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用特點(diǎn)，提出一套適用性強(qiáng)，成本較低的語音識(shí)別解決方案，可以在離線的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，實(shí)現(xiàn)非特定人的連續(xù)語音識(shí)別功能。根據(jù)本方案設(shè)計(jì)語音撥號(hào)軟件，并對(duì)語音撥號(hào)軟件的功能進(jìn)行科學(xué)的測試驗(yàn)證。語音識(shí)別技術(shù)，又稱為自動(dòng)語音識(shí)別（AutomaticSpeechRecognition，ASR），它是以語音為研究對(duì)象，通過語音信號(hào)處理和模式識(shí)別讓機(jī)器理解人類語言，并將其轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可輸入的數(shù)字信號(hào)的一門技術(shù)。語音識(shí)別技術(shù)將繁瑣的輸入勞動(dòng)交給機(jī)器處理，在解放人類雙手的同時(shí)，還可以有效提高人機(jī)交互效率，信息化高度發(fā)達(dá)，已經(jīng)成為信息社會(huì)不可或缺的組成部分。語音識(shí)別引擎是ASR技術(shù)的**模塊，它可以工作在識(shí)別模式和命令模式。在識(shí)別模式下，引擎系統(tǒng)在后臺(tái)提供詞庫和識(shí)別模板，用戶無需對(duì)識(shí)別語法進(jìn)行改動(dòng)，根據(jù)引擎提供的語法模式即可完成既定的人機(jī)交互操作；但在命令模式下，用戶需要構(gòu)建自己的語法詞典，引擎系統(tǒng)根據(jù)用戶構(gòu)建的語法詞典。河北語音識(shí)別庫多人語音識(shí)別及離線語音識(shí)別也是當(dāng)前需要重點(diǎn)解決的問題。

DTW）技術(shù)基本成熟，特別提出了矢量量化（Vec?torQuantization，VQ）和隱馬爾可夫模型（HiddenMar?kovModel，HMM）理論。20世紀(jì)80年代，語音識(shí)別任務(wù)開始從孤立詞、連接詞的識(shí)別轉(zhuǎn)向大詞匯量、非特定人、連續(xù)語音的識(shí)別，識(shí)別算法也從傳統(tǒng)的基于標(biāo)準(zhǔn)模板匹配的方法轉(zhuǎn)向基于統(tǒng)計(jì)模型的方法。在聲學(xué)模型方面，由于HMM能夠很好的描述語音時(shí)變性和平穩(wěn)性，開始被應(yīng)用于大詞匯量連續(xù)語音識(shí)別（LargeVocabularyContinousSpeechRecognition，LVCSR）的聲學(xué)建模；在語言模型方面，以N元文法的統(tǒng)計(jì)語言模型開始應(yīng)用于語音識(shí)別系統(tǒng)。在這一階段，基于HMM/VQ、HMM/高斯混合模型、HMM/人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音建模方法開始應(yīng)用于LVCSR系統(tǒng)，語音識(shí)別技術(shù)取得新突破。20世紀(jì)90年代以后，伴隨著語音識(shí)別系統(tǒng)走向?qū)嵱没Z音識(shí)別在細(xì)化模型的設(shè)計(jì)、參數(shù)提取和優(yōu)化、系統(tǒng)的自適應(yīng)方面取得較大進(jìn)展。同時(shí)，人們更多地關(guān)注話者自適應(yīng)、聽覺模型、快速搜索識(shí)別算法以及進(jìn)一步的語言模型的研究等課題。此外，語音識(shí)別技術(shù)開始與其他領(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)語音識(shí)別技術(shù)的產(chǎn)品化。怎么構(gòu)建語音識(shí)別系統(tǒng)？語音識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)建總體包括兩個(gè)部分：訓(xùn)練和識(shí)別。

還可能存在語種混雜現(xiàn)象，如中英混雜(尤其是城市白領(lǐng))、普通話與方言混雜，但商業(yè)機(jī)構(gòu)在這方面的投入還不多，對(duì)于中英混雜語音一般*能識(shí)別簡單的英文詞匯(如"你家Wi-Fi密碼是多少")，因此如何有效提升多語種識(shí)別的準(zhǔn)確率，也是當(dāng)前語音識(shí)別技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)之一。語音識(shí)別建模方法語音識(shí)別建模方法主要分為模板匹配、統(tǒng)計(jì)模型和深度模型幾種類型，以下分別介紹DTW、GMM-HMM、DNN-HMM和端到端模型。往往會(huì)因?yàn)檎Z速、語調(diào)等差異導(dǎo)致這個(gè)詞的發(fā)音特征和時(shí)間長短各不相同。這樣就造成通過采樣得到的語音數(shù)據(jù)在時(shí)間軸上無法對(duì)齊的情況。如果時(shí)間序列無法對(duì)齊，那么傳統(tǒng)的歐氏距離是無法有效地衡量出這兩個(gè)序列間真實(shí)的相似性的。而DTW的提出就是為了解決這一問題，它是一種將兩個(gè)不等長時(shí)間序列進(jìn)行對(duì)齊并且衡量出這兩個(gè)序列間相似性的有效方法。DTW采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃的算法思想，通過時(shí)間彎折，實(shí)現(xiàn)P和Q兩條語音的不等長匹配，將語音匹配相似度問題轉(zhuǎn)換為**優(yōu)路徑問題。DTW是模板匹配法中的典型方法，非常適合用于小詞匯量孤立詞語音識(shí)別系統(tǒng)。但DTW過分依賴端點(diǎn)檢測，不適合用于連續(xù)語音識(shí)別，DTW對(duì)特定人的識(shí)別效果較好。動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（DTW），它是在馬爾可夫鏈的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。大多數(shù)人會(huì)認(rèn)為研發(fā)語音識(shí)別技術(shù)是一條艱難的道路，投入會(huì)巨大，道路會(huì)很漫長。

因此在平臺(tái)服務(wù)上反倒是可以主推一些更為面向未來、有特色的基礎(chǔ)服務(wù)，比如兼容性方面新興公司做的會(huì)更加徹底，這種兼容性對(duì)于一套產(chǎn)品同時(shí)覆蓋國內(nèi)國外市場是相當(dāng)有利的。類比過去的Android，語音交互的平臺(tái)提供商們其實(shí)面臨更大的挑戰(zhàn)，發(fā)展過程可能會(huì)更加的曲折。過去經(jīng)常被提到的操作系統(tǒng)的概念在智能語音交互背景下事實(shí)上正被賦予新的內(nèi)涵，它日益被分成兩個(gè)不同但必須緊密結(jié)合的部分。過去的Linux以及各種變種承擔(dān)的是功能型操作系統(tǒng)的角色，而以Alexa的新型系統(tǒng)則承擔(dān)的則是智能型系統(tǒng)的角色。前者完成完整的硬件和資源的抽象和管理，后者則讓這些硬件以及資源得到具體的應(yīng)用，兩者相結(jié)合才能輸出終用戶可感知的體驗(yàn)。功能型操作系統(tǒng)和智能型操作系統(tǒng)注定是一種一對(duì)多的關(guān)系，不同的AIoT硬件產(chǎn)品在傳感器（深度攝像頭、雷達(dá)等）、顯示器上（有屏、無屏、小屏、大屏等）具有巨大差異，這會(huì)導(dǎo)致功能型系統(tǒng)的持續(xù)分化（可以和Linux的分化相對(duì)應(yīng)）。這反過來也就意味著一套智能型系統(tǒng)，必須同時(shí)解決與功能型系統(tǒng)的適配以及對(duì)不同后端內(nèi)容以及場景進(jìn)行支撐的雙重責(zé)任。這兩邊在操作上，屬性具有巨大差異。解決前者需要參與到傳統(tǒng)的產(chǎn)品生產(chǎn)制造鏈條中去。語音必定將成為未來主要的人機(jī)互動(dòng)接口之一。江蘇語音識(shí)別在線

語音識(shí)別是項(xiàng)融合多學(xué)科知識(shí)的前沿技術(shù)，覆蓋了數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)、聲學(xué)與語言學(xué)、計(jì)算機(jī)與人工智能等基礎(chǔ)學(xué)科。海南安卓語音識(shí)別

使用語音識(shí)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(jìn)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(jī)/郵箱賬號(hào)，接收驗(yàn)證碼，輸入VOICEM380底部的碼。安裝流程就結(jié)束了，讓我們來試試神奇的語音識(shí)別~先試了一下普通話模式，據(jù)官方說，每分鐘可聽寫約400字，準(zhǔn)確率高達(dá)98%。特意找了一段聽起來十分晦澀、拗口的話來測試，先清點(diǎn)VOICEM380的語音識(shí)別鍵。此時(shí)電腦右下角出現(xiàn)小彈框，進(jìn)入語音接收階段。以正常語速隨便讀了一下，轉(zhuǎn)化效果非常好，實(shí)現(xiàn)零誤差；而且對(duì)于智能語音識(shí)別中的“智能”也有了很好的詮釋，如動(dòng)圖，有些人名、專有名詞不能在一時(shí)間正確輸出，但會(huì)隨著語音的不斷輸入，不斷修正、調(diào)整前面的內(nèi)容；輸入結(jié)束后，可以再次輕點(diǎn)VOICEM380的語音識(shí)別鍵，進(jìn)入“識(shí)別”階段，個(gè)人感覺，更像是對(duì)于剛剛輸出的內(nèi)容進(jìn)行后的整合；如果剛剛的輸出有出現(xiàn)標(biāo)點(diǎn)錯(cuò)亂、錯(cuò)別字的現(xiàn)象，會(huì)在這個(gè)識(shí)別階段，統(tǒng)一調(diào)整，終整合后輸出的內(nèi)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(zhuǎn)化。海南安卓語音識(shí)別

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