重庆安卓语音识别

时间:2023年12月12日 来源:

    训练通常来讲都是离线完成的,将海量的未知语音通过话筒变成信号之后加在识别系统的输入端,经过处理后再根据语音特点建立模型,对输入的信号进行分析,并提取信号中的特征,在此基础上建立语音识别所需的模板。识别则通常是在线完成的,对用户实时语音进行自动识别。这个过程又基本可以分为“前端”和“后端”两个模块。前端主要的作用就是进行端点检测、降噪、特征提取等。后端的主要作用是利用训练好的“声音模型”和“语音模型”对用户的语音特征向量进行统计模式识别,得到其中包含的文字信息。语音识别技术的应用语音识别技术有着应用领域和市场前景。在语音输入控制系统中,它使得人们可以甩掉键盘,通过识别语音中的要求、请求、命令或询问来作出正确的响应,这样既可以克服人工键盘输入速度慢,极易出差错的缺点,又有利于缩短系统的反应时间,使人机交流变得简便易行,比如用于声控语音拨号系统、声控智能玩具、智能家电等领域。在智能对话查询系统中,人们通过语音命令,可以方便地从远端的数据库系统中查询与提取有关信息,享受自然、友好的数据库检索服务,例如信息网络查询、医疗服务、银行服务等。语音识别技术还可以应用于自动口语翻译。需要对发生在数千个离散时间步骤前的事件进行记忆,这对语音识别很重要。重庆安卓语音识别

    LSTM)的循环神经网络RNN,能够通过遗忘门和输出门忘记部分信息来解决梯度消失的问题。由LSTM也衍生出了许多变体,较为常用的是门控循环单元(GatedRecurrentUnit,GRU),在训练数据很大的情况下GRU相比LSTM参数更少,因此更容易收敛,从而能节省很多时间。LSTM及其变体使得识别效果再次得到提升,尤其是在近场的语音识别任务上达到了可以满足人们日常生活的标准。另外,时延神经网络(TimeDelayNeuralNetwork,TDNN)也获得了不错的识别效果,它可以适应语音的动态时域变化,能够学习到特征之间的时序依赖。深度学习技术在近十几年中,一直保持着飞速发展的状态,它也推动语音识别技术不断取得突破。尤其是近几年,基于端到端的语音识别方案逐渐成了行业中的关注重点,CTC(ConnectionistTemporalClassification)算法就是其中一个较为经典的算法。在LSTM-CTC的框架中,后一层往往会连接一个CTC模型,用它来替换HMM。CTC的作用是将Softmax层的输出向量直接输出成序列标签,这样就实现了输入语音和输出结果的直接映射,也实现了对整个语音的序列建模。2012年,Graves等人又提出了循环神经网络变换器RNNTransducer,它是CTC的一个扩展,能够整合声学模型与语言模型,同时进行优化。山东关闭语音识别智能玩具语音识别技术的智能化也让玩具行业进行了变革,比如智能语音娃娃、智能语音儿童机器人。

    英国伦敦大学的科学家Fry和Denes等人di一次利用统计学的原理构建出了一个可以识别出4个元音和9个辅音的音素识别器。在同一年,美国麻省理工学院林肯实验室的研究人员则shou次实现了可以针对非特定人的可识别10个元音音素的识别器。语音识别技术的发展历史,主要包括模板匹配、统计模型和深度学习三个阶段。di一阶段:模板匹配(DTW)20世纪60年代,一些重要的语音识别的经典理论先后被提出和发表出来。1964年,Martin为了解决语音时长不一致的问题,提出了一种时间归一化的方法,该方法可以可靠地检测出语音的端点,这可以有效地降低语音时长对识别结果的影响,使语音识别结果的可变性减小了。1966年,卡耐基梅隆大学的Reddy利用动态音素的方法进行了连续语音识别,这是一项开创性的工作。1968年,前苏联科学家Vintsyukshou次提出将动态规划算法应用于对语音信号的时间规整。虽然在他的工作中,动态时间规整的概念和算法原型都有体现,但在当时并没有引起足够的重视。这三项研究工作,为此后几十年语音识别的发展奠定了坚实的基础。虽然在这10年中语音识别理论取得了明显的进步。但是这距离实现真正实用且可靠的语音识别系统的目标依旧十分遥远。20世纪70年代。

    导致我国的语音识别研究在整个20世纪80年代都没有取得学术成果,也没有开发出具有优良性能的识别系统。20世纪90年代,我国的语音识别研究持续发展,开始逐渐地紧追国际水平。在"863"计划、国家科技攻关计划、国家自然科学基金的支持下,我国在中文语音识别技术方面取得了一系列研究成果。21世纪初期,包括科大讯飞、中科信利、捷通华声等一批致力于语音应用的公司陆续在我国成立。语音识别企业科大讯飞早在2010年,就推出了业界中文语音输入法,移动互联网的语音应用。2010年以后,百度、腾讯、阿里巴巴等国内各大互联网公司相继组建语音研发团队,推出了各自的语音识别服务和产品。在此之后,国内语音识别的研究水平在之前建立的坚实基础上,取得了突飞猛进的进步。如今,基于云端深度学习算法和大数据的在线语音识别系统的识别率可以达到95%以上。科大讯飞、百度、阿里巴巴都提供了达到商业标准的语音识别服务,如语音输入法、语音搜索等应用,语音云用户达到了亿级规模。人工智能和物联网的迅猛发展,使得人机交互方式发生重大变革,语音交互产品也越来越多。国内消费者接受语音产品也有一个过程,开始的认知大部分是从苹果Siri开始。由于中文语音识别的复杂性,国内在声学模型研究进展更快,主流方向是更深的神经网络技术融合端到端技术。

    语音识别技术飞速发展,又取得了几个突破性的进展。1970年,来自前苏联的Velichko和Zagoruyko将模式识别的概念引入语音识别中。同年,Itakura提出了线性预测编码(LinearPredictiveCoding,LPC)技术,并将该技术应用于语音识别。1978年,日本人Sakoe和Chiba在前苏联科学家Vintsyuk的工作基础上,成功地使用动态规划算法将两段不同长度的语音在时间轴上进行了对齐,这就是我们现在经常提到的动态时间规整(DynamicTimeWarping,DTW)。该算法把时间规整和距离的计算有机地结合起来,解决了不同时长语音的匹配问题。在一些要求资源占用率低、识别人比较特定的环境下,DTW是一种很经典很常用的模板匹配算法。这些技术的提出完善了语音识别的理论研究,并且使得孤立词语音识别系统达到了一定的实用性。此后,以IBM公司和Bell实验室为的语音研究团队开始将研究重点放到大词汇量连续语音识别系统(LargeVocabularyContinuousSpeechRecognition,LVCSR),因为这在当时看来是更有挑战性和更有价值的研究方向。20世纪70年代末,Linda的团队提出了矢量量化(VectorQuantization。VQ)的码本生成方法,该项工作对于语音编码技术具有重大意义。由于语音交互提供了更自然、更便利、更高效的沟通形式。新疆语音识别翻译

语音识别自半个世纪前诞生以来,一直处于不温不火的状态。重庆安卓语音识别

    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。语音识别的技术趋势语音识别主要趋于远场化和融合化的方向发展,但在远场可靠性还有很多难点没有突破,比如多轮交互、多人噪杂等场景还有待突破,还有需求较为迫切的人声分离等技术。新的技术应该彻底解决这些问题,让机器听觉远超人类的感知能力。这不能只是算法的进步,需要整个产业链的共同技术升级,包括更为先进的传感器和算力更强的芯片。单从远场语音识别技术来看,仍然存在很多挑战,包括:(1)回声消除技术。由于喇叭非线性失真的存在,单纯依靠信号处理手段很难将回声消除干净,这也阻碍了语音交互系统的推广,现有的基于深度学习的回声消除技术都没有考虑相位信息,直接求取的是各个频带上的增益,能否利用深度学习将非线性失真进行拟合,同时结合信号处理手段可能是一个好的方向。(2)噪声下的语音识别仍有待突破。信号处理擅长处理线性问题,深度学习擅长处理非线性问题,而实际问题一定是线性和非线性的叠加。重庆安卓语音识别

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