用来描述双重随机过程。HMM有算法成熟、效率高、易于训练等优点,被***应用于语音识别、手写字识别和天气预报等多个领域,目前仍然是语音识别中的主流技术。HMM包含S1、S2、S3、S4和S55个状态,每个状态对应多帧观察值,这些观察值是特征序列(o1、o2、o3、o4,...,oT),沿时刻t递增,多样化而且不局限取值范围,因此其概率分布不是离散的,而是连续的。自然界中的很多信号可用高斯分布表示,包括语音信号。由于不同人发音会存在较大差异,具体表现是,每个状态对应的观察值序列呈现多样化,单纯用一个高斯函数来刻画其分布往往不够,因此更多的是采用多高斯组合的GMM来表征更复杂的分布。这种用GMM作为HMM状态产生观察值的概率密度函数(pdf)的模型就是GMM-HMM,每个状态对应的GMM由2个高斯函数组合而成。其能够对复杂的语音变化情况进行建模。把GMM-HMM的GMM用DNN替代,HMM的转移概率和初始状态概率保持不变。把GMM-HMM的GMM用DNN替代DNN的输出节点与所有HMM(包括"a"、"o"等音素)的发射状态一一对应,因此可通过DNN的输出得到每个状态的观察值概率。DNN-HMM4.端到端从2015年,端到端模型开始流行,并被应用于语音识别领域。在另一个视频中走得快,或者即使在一次观察过程中有加速和减速,也可以检测到行走模式的相似性。贵州云语音识别
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。江西语音识别云怎么构建语音识别系统?语音识别系统构建总体包括两个部分:训练和识别。
但依然流畅、准确。整体使用下来,直观感受是在语音输入的大前提下、结合了谷歌翻译等类似的翻译软件,实时翻译、准翻译。在这两种模式下,完成输入后,同样可以像普通话模式一样,轻点VOICEM380语音识别键,对内容进行终的整合调整。同样,准确度相当ok。我挑战了一下,普通话模式在输入长度上的极限。快速读了一段文字,单次普通话模式的输入极限是一分零三秒、316个字符。时长上完全实现了官方的宣传,字符长度上,目测是因为个人语速不够,而受到了限制。类似的,我测试了一下,VOICEM380语音识别功能在距离上的极限。在相同语速、相同音量下,打开语音识别功能,不断后退,在声源与电脑中间不存在障碍的情况下,方圆三米的距离是完全不会影响这个功能实现的。由此可以看到,在一个小型会议室,罗技VOICEM380的语音识别功能,是完全可以很好的辅助会议记录的。有关M380语音识别功能三大模式之间的转换,也是非常便捷。单击VOICEM380语音识别键,如出现的一模式并非我们所需要的模式,只需轻轻双击VOICEM380语音识别键,即可瞬间切换至下一模式;再次启动输入功能时,会自动优先弹出上次结束的功能。有关M380后要强调的一点,便是它的离在线融合模式。
feed-forwardsequentialmemorynetwork,FSMN),在DNN的隐层旁增加了一个“记忆模块”,这个记忆模块用来存储对判断当前语音帧有用的语音信号的历史信息和未来信息,并且只需等待有限长度的未来语音帧。随后,科大讯飞进一步提出了深度全序列卷积神经网络(DFCNN)。2018年,阿里巴巴改良并开源了语音识别模型DFSMN(DeepFSMN)。2018年,中科院自动化所率先把Transformer应用到语音识别任务,并进一步拓展到中文语音识别。不管是在研究成果还是在产品性能体验上,国内的语音行业整体水平已经达到甚至超越了国际水平。2016年10月,时任百度首席科学家的吴恩达在对微软的语音识别技术与人类水平持平的消息表示祝贺的同时声称,百度的汉语语音识别在2015年就已经超越了人类的平均水平,也就是说百度比微软提前一年实现了这一成绩。当前语音识别系统依然面临着不少应用挑战,其中包括以下主要问题:鲁棒性。目前语音识别准确率超过人类水平主要还是在受限的场景下,比如在安静环境的情况下,而一旦加入干扰信号,尤其是环境噪声和人声干扰,性能往往会明显下降。因此,如何在复杂场景(包括非平稳噪声、混响、远场)下,提高语音识别的鲁棒性,研发"能用=>好用"的语音识别产品。在语音对话场景采买一句话识别(短语音)接口或者实时语音识别(长语音流)接口,都属于流式语音识别。
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,机器必然要超越人类的五官,能够看到人类看不到的世界。
随着语音识别技术在未来的不断发展,语音识别芯片的不敢提高,给我们的生活带来了更大的便利和智能化。广州量子语音识别供应
远场语音识别已经随着智能音箱的兴起成为全球消费电子领域应用为成功的技术之一。贵州云语音识别
特别是在Encoder层,将传统的RNN完全用Attention替代,从而在机器翻译任务上取得了更优的结果,引起了极大关注。随后,研究人员把Transformer应用到端到端语音识别系统中,也取得了非常明显的改进效果。另外,生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是近年来无监督学习方面具前景的一种新颖的深度学习模型,"GenerativeAdversarialNets",文中提出了一个通过对抗过程估计生成模型框架的全新方法。通过对抗学习,GAN可用于提升语音识别的噪声鲁棒性。GAN网络在无监督学习方面展现出了较大的研究潜质和较好的应用前景。从一个更高的角度来看待语音识别的研究历程,从HMM到GMM,到DNN,再到CTC和Attention,这个演进过程的主线是如何利用一个网络模型实现对声学模型层面更准的刻画。换言之,就是不断尝试更好的建模方式以取代基于统计的建模方式。在2010年以前,语音识别行业水平普遍还停留在80%的准确率以下。机器学习相关模型算法的应用和计算机性能的增强,带来了语音识别准确率的大幅提升。到2015年,识别准确率就达到了90%以上。谷歌公司在2013年时,识别准确率还只有77%,然而到2017年5月时,基于谷歌深度学习的英语语音识别错误率已经降低到。贵州云语音识别