框架还是由 3 个部分组成：声学模型、语言模型和解码器，有些框架也包括前端处理和后处理。随着各种深度以及端到端技术的兴起，声学模型是近几年非常热门的方向，业界都纷纷发布自己新的声学模型结构，刷新各个数据库的识别记录。由于中文语音识别的复杂性，国内在声学模型的研究进展相对更快一些，主流方向是更深更复杂的神经网络技术融合端到端技术。

　　2018年，科大讯飞提出深度全序列卷积神经网络（DFCNN），DFCNN 使用大量的卷积直接对整句语音信号进行建模，主要借鉴了图像识别的网络配置，每个卷积层使用小卷积核，并在多个卷积层之后再加上池化层，通过累积非常多卷积池化层对，从而可以看到更多的历史信息。

　　2018年，阿里提出 LFR-DFSMN（Lower Frame Rate-Deep Feedforward Sequential Memory Networks）。该模型将低帧率算法和 DFSMN 算法进行融合，语音识别错误率相比上一代技术降低 20%，解码速度提升 3 倍。FSMN 通过在 FNN 的隐层添加一些可学习的记忆模块，从而可以有效的对语音的长时相关性进行建模。而 DFSMN 是通过跳转避免深层网络的梯度消失问题，可以训练出更深层的网络结构。

　　2019 年，百度提出了流式多级的截断注意力模型 SMLTA，该模型是在 LSTM 和 CTC 的基础上引入了注意力机制来获取更大范围和更有层次的上下文信息。其中流式表示可以直接对语音进行一个小片段一个小片段的增量解码；多级表示堆叠多层注意力模型；截断则表示利用 CTC 模型的尖峰信息，把语音切割成一个一个小片段，注意力模型和解码可以在这些小片段上展开。在线语音识别率上，该模型比百度上一代 Deep Peak2 模型提升相对 15% 的性能。

　　开源语音识别 Kaldi 是业界语音识别框架的基石。Kaldi 的作者 Daniel Povey 一直推崇的是 Chain 模型。该模型是一种类似于 CTC 的技术，建模单元相比于传统的状态要更粗颗粒一些，只有两个状态，一个状态是 CD Phone，另一个是 CD Phone 的空白，训练方法采用的是Lattice-Free MMI 训练。该模型结构可以采用低帧率的方式进行解码，解码帧率为传统神经网络声学模型的三分之一，而准确率相比于传统模型有非常显著的提升。

　　远场语音识别技术主要解决真实场景下舒适距离内人机任务对线 年以后开始兴起的技术。由于远场语音识别解决了复杂环境下的识别问题，在智能家居智能汽车、智能会议、智能安防等实际场景中获得了广泛应用。目前国内远场语音识别的技术框架以前端信号处理和后端语音识别为主，前端利用麦克风阵列做去混响、波束形成等信号处理，以让语音更清晰，然后送入后端的语音识别引擎进行识别。

　　语音识别另外两个技术部分：语言模型和解码器，目前来看并没有太大的技术变化。语言模型主流还是基于传统的 N-Gram方法，虽然目前也有神经网络的语言模型的研究，但在实用中主要还是更多用于后处理纠错。解码器的核心指标是速度，业界大部分都是按照静态解码的方式进行，即将声学模型和语言模型构造成 WFST 网络，该网络包含了所有可能路径，解码就是在该空间进行搜索的过程。由于该理论相对成熟，更多的是工程优化的问题，所以不论是学术还是产业目前关注的较少。

　　声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。举报投诉

　　解决的问题，就是使得设备可以用听觉感知周围的世界，用声音和人做最自然的交互，让操控和生活更为便捷。 智能

　　，说是电源供电问题，需要一个纹波较好的 LDO 供电，参考LP5907，但

　　的最重大突破是隐含马尔科夫模型Hidden Markov Model的应用。从Baum提出相关数学推理，经过Labiner等人的研究，卡内基梅隆大学的李开复最终实现了第一个基于隐马尔科夫模型的大词汇量

　　接口设备很有可能是移动电话，或者是个人电脑上非常基础的将语言转换成文字的程序。然而，这些设备的运行都非常缓慢、

　　功能，借助GSM短信报警模块，及时将救援信息传递给亲人或者救援机构，使老年人得到及时有效的救助。

　　智能风扇试用计划：申请理由：ISD9160主频可以达到49MHz，这对于Cortex-M0内核的SOC来说，性能也是相当的不错了。可以高速运行

　　系统。nao机器人可在2米范围内听到您说话，并能听懂一整句话或关键词汇。由此，人们与nao机器人之间的交谈就变得更加流畅自然。`

　　将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域

　　App，想着利用手机控制arduino实现RGB的调节，开发思路：基于讯飞

　　出文本之后，对应的文字转UTF-8编码，通过蓝牙串口通讯发送到arduino，实现对RGB的控制。...

　　0 引言传统的人机交互依靠复杂的键盘或按钮来实现，随着科技的发展，一些新型的人机交互方式也随之诞生，带给人们全新的体验。基于

　　，可靠高效，同时朋友通过微博能了解到我们上班时的状态，这样是不是很有意思呢？今天要介绍的就是上面提到的，基于

　　多个学生成绩、文员会计输入数据以及财务处理等。本项目类作品方案为个人构想，并且可借助

　　支持，能够独立完成原理图、PCB以及程序设计等。考虑到8位单片机难以实现

　　关键词语列表，并把这些关键词语以字符的形式传送到 LD3320A 内部，就可以对用户说出的关键词语进行

　　的进步，计算能力更强、功耗更低和体积更小的DSP已经出现，使3G手机上植入更精确更复杂的自动

　　以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的

　　工作原理包括信号采集、预处理、特征提取和匹配等步骤。下面我们逐一详细介绍这些步骤

　　最大范围能不能达到5米，或者说极限能够达到几米3：支持485长距离通讯4：可多个串联，只要一个模块

　　之前，有时需要把首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰。这个静音切除的操作一般称为VAD，需要用到信号处理的一些

　　更是已经研究了30年之久。在今天，科幻电影里才会出现的，能够与人类自如交谈的机器人终于出现了。那么，这些电销机器人是如何进行

　　IVR 系统的设计与实现，首先介绍了系统的结构和主要模块，之后介绍了本系统的难

　　Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的

　　有“科大讯飞”和“云知声”，前者是上市公司，发展时间比较长。后者是新成立的公司，但

　　在非受控环境下的准确度提高到星空体育登录入口 星空体育在线官网了一个足以投入实用的高度。吴恩达教授曾经预言过，当

　　就是能使计算机“听懂“人类的语言，然后根据其义来执行相应的命令，从而实现为人类服务。随着

　　亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的

　　精度和速度取决于实际应用环境，但在安静环境、标准口音、常见词汇场景下的

　　终极梦想是真正理解人类语言，甚至是语言环境。然而，几十年来，人们一直没有一个有效的策略来创建这样一个系统，直到人工智能

　　操控的功能，但是无论是苹果的Siri还是亚马逊的Alexa，亦或是各家厂商推出的智能设备，在宣传自己产品时都宣称自己的

　　Switchboard任务方面，最新的IBM已经能将错误率控制在5.5%之下，有经验的转写人员在这个任务中可以达到4%之下。

　　车联网也得到了充分的引用，例如在翼卡车联网中，只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航，安全、便捷。

　　降噪思路和总结 demi 在 周四, 03/14/2019 - 11:41 提交 噪声问题一直是

　　（ASR，AutomaticSpeechRecognition）是一种经过让机器经过辨认和了解的过程，把人类的

　　主要涉及两个主要步骤：特征提取和模式匹配。在特征提取阶段，算法从输入的音频信号中提取出与

　　在某些领域已经取得了显著的进步，但在实际应用中仍然存在许多挑战和机遇。本文将探讨

　　已经逐渐融入我们的日常生活，且在各个领域展现出广阔的应用前景。本文将探讨

　　并未取得实质性进展。 2.突破阶段：随着深度学习算法的兴起，研究者们开始利用神经网络进行

　　领域取得了显著的进步。特别是循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等深度神经网络的应用，使得

　　，它在许多领域都有广泛的应用，如智能助手、智能家居、医疗诊断等。本文将探讨

　　挑战 情感表达的复杂性：人的情感表达是复杂且多变的，受到文化、个人经历、语言习惯等多种因素的影响。这使得准确

　　前世今生，包括其发展历程、应用场景、面临的挑战以及未来发展趋势。 二、情感

　　已经取得了显著的进展，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）

　　，基于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等深度学习模型的

　　，基于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等深度学习模型的