机器必然要超越人类的五官，能够看到人类看不到的世界，听到人类听不到的世界。语音识别的产业历程语音识别这半个多世纪的产业历程中，其中的共有三个关键节点，两个和技术有关，一个和应用有关。关键节点是1988年的一篇博士论文，开发了基于隐马尔科夫模型（HMM）的语音识别系统——Sphinx，当时实现这一系统的正是现在的投资人李开复。从1986年到2010年，虽然混合高斯模型效果得到持续改善，而被应用到语音识别中，并且确实提升了语音识别的效果，但实际上语音识别已经遭遇了技术天花板，识别的准确率很难超过90%。很多人可能还记得，在1998年前后IBM、微软都曾经推出和语音识别相关的软件，但终并未取得成功。第二个关键节点是2009年深度学习被系统应用到语音识别领域中。这导致识别的精度再次大幅提升，终突破90%，并且在标准环境下逼近98%。有意思的是，尽管技术取得了突破，也涌现出了一些与此相关的产品，比如Siri、GoogleAssistant等，但与其引起的关注度相比，这些产品实际取得的成绩则要逊色得多。Siri刚一面世的时候，时任GoogleCEO的施密特就高呼，这会对Google的搜索业务产生根本性威胁，但事实上直到AmazonEcho的面世，这种根本性威胁才真的有了具体的载体。动态时间规整是一种用于测量可能随时间或速度变化的两个序列之间相似性的算法。天津语音识别公司
自2015年以来，谷歌、亚马逊、百度等公司陆续开始了对CTC模型的研发和使用，并且都获得了不错的性能提升。2014年，基于Attention(注意力机制)的端到端技术在机器翻译领域中得到了广的应用并取得了较好的实验结果，之后很快被大规模商用。于是，JanChorowski在2015年将Attention的应用扩展到了语音识别领域，结果大放异彩。在近的两年里，有一种称为Seq2Seq(SequencetoSequence)的基于Attention的语音识别模型在学术界引起了极大的关注，相关的研究取得了较大的进展。在加拿大召开的国际智能语音领域的会议ICASSP2018上，谷歌公司发表的研究成果显示，在英语语音识别任务上，基于Attention的Seq2Seq模型表现强劲，它的识别结果已经超越了其他语音识别模型。但Attention模型的对齐关系没有先后顺序的限制，完全靠数据驱动得到，对齐的盲目性会导致训练和解码时间过长。而CTC的前向后向算法可以引导输出序列与输入序列按时间顺序对齐。因此CTC和Attention模型各有优势，可把两者结合起来。构建HybridCTC/Attention模型，并采用多任务学习，以取得更好的效果。2017年，Google和多伦多大学提出一种称为Transformer的全新架构，这种架构在Decoder和Encoder中均采用Attention机制。天津语音识别公司当前技术还存在很多不足，如对于强噪声、超远场、强干扰、多语种、大词汇等场景下的语音识别还需很大提升。
传统语音识别系统的发音词典、声学模型和语言模型三大组件被融合为一个E2E模型，直接实现输入语音到输出文本的转换，得到终的识别结果。E2E模型06语音识别开源工具HTK(HMMToolkit)是一个专门用于建立和处理HMM的实验工具包，由剑桥大学的SteveYoung等人开发，非常适合GMM-HMM系统的搭建。Kaldi是一个开源的语音识别工具箱，它是基于C++编写的，可以在Windows和UNIX平台上编译，主要由DanielPovey博士在维护。Kaldi适合DNN-HMM系统(包括Chain模型)的搭建，支持TDNN/TDNN-F等模型。其基于有限状态转换器(FST)进行训练和解码，可用于x-vector等声纹识别系统的搭建。Espnet是一个端到端语音处理工具集，其侧重于端到端语音识别和语音合成。Espnet是使用Python开发的，它将Chainer和Pytorch作为主要的深度学习引擎，并遵循Kaldi风格的数据处理方式，为语音识别和其他语音处理实验提供完整的设置，支持CTC/Attention等模型。07语音识别常用数据库TIMIT——经典的英文语音识别库，其中包含，来自美国8个主要口音地区的630人的语音，每人10句，并包括词和音素级的标注。一条语音的波形图、语谱图和标注。这个库主要用来测试音素识别任务。
声音的感知qi官正常人耳能感知的频率范围为20Hz~20kHz，强度范围为0dB~120dB。人耳对不同频率的感知程度是不同的。音调是人耳对不同频率声音的一种主观感觉，单位为mel。mel频率与在1kHz以下的频率近似成线性正比关系，与1kHz以上的频率成对数正比关系。02语音识别过程人耳接收到声音后，经过神经传导到大脑分析，判断声音类型，并进一步分辨可能的发音内容。人的大脑从婴儿出生开始，就不断在学习外界的声音，经过长时间的潜移默化，终才听懂人类的语言。机器跟人一样，也需要学习语言的共性和发音的规律，才能进行语音识别。音素(phone)是构成语音的*小单位。英语中有48个音素(20个元音和28个辅音)。采用元音和辅音来分类，汉语普通话有32个音素，包括元音10个，辅音22个。但普通话的韵母很多是复韵母，不是简单的元音，因此拼音一般分为声母(initial)和韵母(final)。汉语中原来有21个声母和36个韵母，经过扩充(增加aoeywv)和调整后，包含27个声母和38个韵母(不带声调)。普通话的声母和韵母(不带声调)分类表音节(syllable)是听觉能感受到的自然的语音单位，由一个或多个音素按一定的规律组合而成。英语音节可单独由一个元音构成。也可由一个元音和一个或多个辅音构成。语音识别的精度和速度取决实际应用环境。
取距离近的样本所对应的词标注为该语音信号的发音。该方法对解决孤立词识别是有效的，但对于大词汇量、非特定人连续语音识别就无能为力。因此，进入80年代后，研究思路发生了重大变化，从传统的基于模板匹配的技术思路开始转向基于统计模型（HMM）的技术思路。HMM的理论基础在1970年前后就已经由Baum等人建立起来，随后由CMU的Baker和IBM的Jelinek等人将其应用到语音识别当中。HMM模型假定一个音素含有3到5个状态，同一状态的发音相对稳定，不同状态间是可以按照一定概率进行跳转；某一状态的特征分布可以用概率模型来描述，使用的模型是GMM。因此GMM-HMM框架中，HMM描述的是语音的短时平稳的动态性，GMM用来描述HMM每一状态内部的发音特征。基于GMM-HMM框架，研究者提出各种改进方法，如结合上下文信息的动态贝叶斯方法、区分性训练方法、自适应训练方法、HMM/NN混合模型方法等。这些方法都对语音识别研究产生了深远影响，并为下一代语音识别技术的产生做好了准备。自上世纪90年代语音识别声学模型的区分性训练准则和模型自适应方法被提出以后，在很长一段内语音识别的发展比较缓慢，语音识别错误率那条线一直没有明显下降。DNN-HMM时代2006年，Hinton提出深度置信网络。
而这也是语音识别技术当前发展比较火热的原因。黑龙江语音识别率
前端语音识别指命令者向语音识别引擎发出指令，识别出的单词在说话时显示出来，命令者负责编辑和签署文档。天津语音识别公司
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