即在解码端通过搜索技术寻找优词串的方法。连续语音识别中的搜索，就是寻找一个词模型序列以描述输入语音信号，从而得到词解码序列。搜索所依据的是对公式中的声学模型打分和语言模型打分。在实际使用中，往往要依据经验给语言模型加上一个高权重，并设置一个长词惩罚分数。语音识别本质上是一种模式识别的过程，未知语音的模式与已知语音的参考模式逐一进行比较，佳匹配的参考模式被作为识别结果。当今语音识别技术的主流算法，主要有基于动态时间规整（DTW）算法、基于非参数模型的矢量量化（VQ）方法、基于参数模型的隐马尔可夫模型（HMM）的方法、以及近年来基于深度学习和支持向量机等语音识别方法。站在巨人的肩膀上：开源框架目前开源世界里提供了多种不同的语音识别工具包，为开发者构建应用提供了很大帮助。但这些工具各有优劣，需要根据具体情况选择使用。下表为目前相对流行的工具包间的对比，大多基于传统的HMM和N-Gram语言模型的开源工具包。对于普通用户而言，大多数人都会知道Siri或Cortana这样的产品。而对于研发工程师来说，更灵活、更具专注性的解决方案更符合需求，很多公司都会研发自己的语音识别工具。（1）CMUSphinix是卡内基梅隆大学的研究成果。舌头部位不同可以发出多种音调，组合变化多端的辅音，可产生大量的、相似的发音，这对语音识别提出了挑战。辽宁云语音识别
汉语的音节由声母、韵母和音调构成，其中音调信息包含在韵母中。所以，汉语音节结构可以简化为：声母+韵母。汉语中有409个无调音节，约1300个有调音节。汉字与汉语音节并不是一一对应的。一个汉字可以对应多个音节，一个音节可对应多个汉字，例如：和——héhèhuóhuòhútián——填甜语音识别过程是个复杂的过程，但其终任务归结为，找到对应观察值序列O的可能的词序列W^。按贝叶斯准则转化为：其中，P(O)与P(W)没有关系，可认为是常量，因此P(W|O)的*大值可转换为P(O|W)和P(W)两项乘积的*大值，di一项P(O|W)由声学模型决定，第二项P(W)由语言模型决定。为了让机器识别语音，首先提取声学特征，然后通过解码器得到状态序列，并转换为对应的识别单元。一般是通过词典将音素序列(如普通话的声母和韵母)，转换为词序列，然后用语言模型规整约束，后得到句子识别结果。例如，对"天气很好"进行词序列、音素序列、状态序列的分解，并和观察值序列对应。其中每个音素对应一个HMM，并且其发射状态(深色)对应多帧观察值。人的发音包含双重随机过程，即说什么不确定。怎么说也不确定，很难用简单的模板匹配技术来识别。更合适的方法是用HMM这种统计模型来刻画双重随机过程。深圳未来语音识别服务标准语音识别是门综合性学科，包括声学、语音学、语言学、信号处理、概率统计、信息论、模式识别和深度学习等。
因此一定是两者融合才有可能更好地解决噪声下的语音识别问题。（3）上述两个问题的共性是目前的深度学习用到了语音信号各个频带的能量信息，而忽略了语音信号的相位信息，尤其是对于多通道而言，如何让深度学习更好的利用相位信息可能是未来的一个方向。（4）另外，在较少数据量的情况下，如何通过迁移学习得到一个好的声学模型也是研究的热点方向。例如方言识别，若有一个比较好的普通话声学模型，如何利用少量的方言数据得到一个好的方言声学模型，如果做到这点将极大扩展语音识别的应用范畴。这方面已经取得了一些进展，但更多的是一些训练技巧，距离目标还有一定差距。（5）语音识别的目的是让机器可以理解人类，因此转换成文字并不是终的目的。如何将语音识别和语义理解结合起来可能是未来更为重要的一个方向。语音识别里的LSTM已经考虑了语音的历史时刻信息，但语义理解需要更多的历史信息才能有帮助，因此如何将更多上下文会话信息传递给语音识别引擎是一个难题。（6）让机器听懂人类语言，靠声音信息还不够，“声光电热力磁”这些物理传感手段，下一步必然都要融合在一起，只有这样机器才能感知世界的真实信息，这是机器能够学习人类知识的前提条件。而且。
所有语音交互产品都是端到端打通的产品，如果每家厂商都从这些基础技术来打造产品，那就每家都要建立自己云服务稳定，确保响应速度，适配自己所选择的硬件平台，逐项整合具体的内容（比如音乐、有声读物）。这从产品方或者解决方案商的视角来看是不可接受的。这时候就会催生相应的平台服务商，它要同时解决技术、内容接入和工程细节等问题，终达成试错成本低、体验却足够好的目标。平台服务并不需要闭门造车，平台服务的前提是要有能屏蔽产品差异的操作系统，这是AI+IOT的特征，也是有所参照的，亚马逊过去近10年里是同步着手做两件事：一个是持续推出面向终端用户的产品，比如Echo，EchoShow等；一个是把所有产品所内置的系统Alexa进行平台化，面向设备端和技能端同步开放SDK和调试发布平台。虽然GoogleAssistant号称单点技术，但从各方面的结果来看Alexa是当之无愧的系统平台，可惜的是Alexa并不支持中文以及相应的后台服务。国内则缺乏亚马逊这种统治力的系统平台提供商，当前的平台提供商分为两个阵营：一类是以百度、阿里、讯飞、小米、腾讯的传统互联网或者上市公司；一类是以声智等为新兴人工智能公司。新兴的人工智能公司相比传统公司产品和服务上的历史包袱更轻。多人语音识别和离线语音识别也是当前需要重点解决的问题。
包括语法词典的构建、语音识别引擎的初始化配置、音频数据的采集控制和基本语义的解析等；应用数据库是用户的数据中心，作为语音识别数据的源头，语音控制模块从中提取用户关键数据，并以此为基础构建本地语法词典；语音识别离线引擎是语音转换为文字的关键模块，支持在离线的情况下，根据本地构建的语法网络，完成非特定人连续语音识别功能，同时具备语音数据前、后端点检测、声音除噪处理、识别门限设置等基本功能；音频采集在本方案中属于辅助模块，具备灵活、便捷的语音控制接口，支持在不同采样要求和采样环境中，对实时音频数据的采集。（2）关键要素分析本方案工作于离线的网络环境中，语音数据的采集、识别和语义的解析等功能都在终端完成，因此设备性能的优化和语音识别的准度尤为重要。在具体的实现过程中，存在以下要素需要重点关注。（1）用户构建的语法文档在引擎系统初始化时，编译成语法网络送往语音识别器，语音识别器根据语音数据的特征信息，在识别网络上进行路径匹配，识别并提取用户语音数据的真实信息，因此语法文档的语法结构是否合理，直接关系到识别准确率的高低；（2）应用数据库是作为语音识别数据的源头，其中的关键数据如果有变化。语音交互提供了更自然、更便利、更高效的沟通形式，语音必定将成为未来主要的人机互动接口之一。贵州语音识别公司
语音识别还无法做到无限制领域、无限制人群的应用，但是至少从应用实践中我们看到了一些希望。辽宁云语音识别
实时语音识别就是对音频流进行实时识别，边说边出结果，语音识别准确率和响应速度均达到业内先进水平。实时语音识别基于DeepPeak2的端到端建模，将音频流实时识别为文字，并返回每句话的开始和结束时间，适用于长句语音输入、音视频字幕、会议等场景。实时语音识别功能优势有哪些？1、识别效果好基于DeepPeak2端到端建模，多采样率多场景声学建模，近场中文普通话识别准确率达98%2、支持多设备终端支持WebSocketAPI方式、Android、iOS、LinuxSDK方式调用，可以适用于多种操作系统、多设备终端均可使用3、服务稳定高效企业级稳定服务保障，专有集群承载大流量并发，高效灵活，服务稳定4、模型自助优化中文普通话模型可在语音自训练平台上零代码自助训练。辽宁云语音识别