LSTM)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN，能夠通過(guò)遺忘門和輸出門忘記部分信息來(lái)解決梯度消失的問(wèn)題。由LSTM也衍生出了許多變體，較為常用的是門控循環(huán)單元(GatedRecurrentUnit，GRU)，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)很大的情況下GRU相比LSTM參數(shù)更少，因此更容易收斂，從而能節(jié)省很多時(shí)間。LSTM及其變體使得識(shí)別效果再次得到提升，尤其是在近場(chǎng)的語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)上達(dá)到了可以滿足人們?nèi)粘Ｉ畹臉?biāo)準(zhǔn)。另外，時(shí)延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(TimeDelayNeuralNetwork，TDNN)也獲得了不錯(cuò)的識(shí)別效果，它可以適應(yīng)語(yǔ)音的動(dòng)態(tài)時(shí)域變化，能夠?qū)W習(xí)到特征之間的時(shí)序依賴。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在近十幾年中，一直保持著飛速發(fā)展的狀態(tài)，它也推動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)不斷取得突破。尤其是近幾年，基于端到端的語(yǔ)音識(shí)別方案逐漸成了行業(yè)中的關(guān)注重點(diǎn)，CTC(ConnectionistTemporalClassification)算法就是其中一個(gè)較為經(jīng)典的算法。在LSTM-CTC的框架中，后一層往往會(huì)連接一個(gè)CTC模型，用它來(lái)替換HMM。CTC的作用是將Softmax層的輸出向量直接輸出成序列標(biāo)簽，這樣就實(shí)現(xiàn)了輸入語(yǔ)音和輸出結(jié)果的直接映射，也實(shí)現(xiàn)了對(duì)整個(gè)語(yǔ)音的序列建模。2012年，Graves等人又提出了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變換器RNNTransducer，它是CTC的一個(gè)擴(kuò)展，能夠整合聲學(xué)模型與語(yǔ)言模型，同時(shí)進(jìn)行優(yōu)化。語(yǔ)音識(shí)別的輸入實(shí)際上就是一段隨時(shí)間播放的信號(hào)序列，而輸出則是一段文本序列。山西c語(yǔ)音識(shí)別

    隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，智能語(yǔ)音技術(shù)已經(jīng)融入了人們的生活當(dāng)中，給人們的生活帶來(lái)了巨大的方便，其中很多智能家居都會(huì)使用離線語(yǔ)音識(shí)別模塊，這種技術(shù)的科技含量非常高，而且它的使用性能也非常好，通過(guò)離線語(yǔ)音技術(shù)的控制，人們不需要有任何的網(wǎng)絡(luò)限制，就可以對(duì)智能家居進(jìn)行智能化操控。人們之所以如此的重視智能家居技術(shù)，是因?yàn)槿藗兩町?dāng)中需要智能化來(lái)提高生活效率，提高人們的生活質(zhì)量，所以物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展以離線語(yǔ)音識(shí)別模塊為主的技術(shù)突飛猛進(jìn)，并且已經(jīng)應(yīng)用到了各個(gè)領(lǐng)域當(dāng)中，在智能化家居當(dāng)中，智能語(yǔ)音電視，智能冰箱，以及智能照明系統(tǒng)，全部都已經(jīng)應(yīng)用了離線語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)。離線語(yǔ)音識(shí)別模塊而且這項(xiàng)技術(shù)的實(shí)用性非常強(qiáng)，隨著技術(shù)的不斷創(chuàng)新，離線語(yǔ)音識(shí)別的局限性變得越來(lái)越小，人們可以不需要和app的操控，不需要連接網(wǎng)絡(luò)，就可以通過(guò)離線語(yǔ)音識(shí)別模塊來(lái)進(jìn)行智能化操控，簡(jiǎn)化了使用智能家居的操作流程，而且智能化離線語(yǔ)音識(shí)別的能力非常強(qiáng)，應(yīng)用到家居生活當(dāng)中，得到了很好的口碑。所以人們?nèi)绻胍私飧嚓P(guān)于離線語(yǔ)音識(shí)別模塊，小編可以分享更多知識(shí)，讓人們了解離線語(yǔ)音技術(shù)的成熟度，并且在今后的智能家居使用過(guò)程當(dāng)中。山西c語(yǔ)音識(shí)別怎么構(gòu)建語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)？語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)建總體包括兩個(gè)部分：訓(xùn)練和識(shí)別。

    語(yǔ)音識(shí)別的原理?語(yǔ)音識(shí)別是將語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文本的技術(shù)，是自然語(yǔ)言處理的一個(gè)分支。前臺(tái)主要步驟分為信號(hào)搜集、降噪和特征提取三步，提取的特征在后臺(tái)由經(jīng)過(guò)語(yǔ)音大數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的語(yǔ)音模型對(duì)其進(jìn)行解碼，終把語(yǔ)音轉(zhuǎn)化為文本，實(shí)現(xiàn)達(dá)到讓機(jī)器識(shí)別和理解語(yǔ)音的目的。根據(jù)公開(kāi)資料顯示，目前語(yǔ)音識(shí)別的技術(shù)成熟度較高，已達(dá)到95%的準(zhǔn)確度。然而，需要指出的是，從95%到99%的準(zhǔn)確度帶來(lái)的改變才是質(zhì)的飛躍，將使人們從偶爾使用語(yǔ)音變到常常使用。以下我們來(lái)舉例，當(dāng)我們說(shuō)“jin天天氣怎么樣”時(shí)，機(jī)器是怎么進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的？?2語(yǔ)義識(shí)別?語(yǔ)義識(shí)別是人工智能的重要分支之一，解決的是“聽(tīng)得懂”的問(wèn)題。其大的作用是改變?nèi)藱C(jī)交互模式，將人機(jī)交互由原始的鼠標(biāo)、鍵盤交互轉(zhuǎn)變?yōu)檎Z(yǔ)音對(duì)話的方式。此外，我們認(rèn)為目前的語(yǔ)義識(shí)別行業(yè)還未出現(xiàn)壟斷者，新進(jìn)入的創(chuàng)業(yè)公司仍具備一定機(jī)會(huì)。語(yǔ)義識(shí)別是自然語(yǔ)言處理(NLP)技術(shù)的重要組成部分。NLP在實(shí)際應(yīng)用中大的困難還是語(yǔ)義的復(fù)雜性，此外，深度學(xué)習(xí)算法也不是語(yǔ)義識(shí)別領(lǐng)域的優(yōu)算法。但隨著整個(gè)AI行業(yè)發(fā)展進(jìn)程加速，將為NLP帶來(lái)長(zhǎng)足的進(jìn)步從1996年至今，國(guó)內(nèi)至今仍在運(yùn)營(yíng)的人工智能公司接近400家。

    即識(shí)別準(zhǔn)確率為，相較于2013年的準(zhǔn)確率提升了接近20個(gè)百分點(diǎn)。這種水平的準(zhǔn)確率已經(jīng)接近正常人類。2016年10月18日，微軟語(yǔ)音團(tuán)隊(duì)在Switchboard語(yǔ)音識(shí)別測(cè)試中打破了自己的好成績(jī)，將詞錯(cuò)誤率降低至。次年，微軟語(yǔ)音團(tuán)隊(duì)研究人員通過(guò)改進(jìn)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型，在之前的基礎(chǔ)上引入了CNN-BLSTM(ConvolutionalNeuralNetworkCombinedwithBidirectionalLongShort-TermMemory，帶有雙向LSTM的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))模型，用于提升語(yǔ)音建模的效果。2017年8月20日，微軟語(yǔ)音團(tuán)隊(duì)再次將這一紀(jì)錄刷新，在Switchboard測(cè)試中將詞錯(cuò)誤率從，即識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到，與谷歌一起成為了行業(yè)。另外，亞馬遜(Amazon)公司在語(yǔ)音行業(yè)可謂后發(fā)制人，其在2014年底正式推出了Echo智能音箱，并通過(guò)該音箱搭載的Alexa語(yǔ)音助理，為使用者提供種種應(yīng)用服務(wù)。Echo智能音箱一經(jīng)推出，在消費(fèi)市場(chǎng)上取得了巨大的成功。如今已成為美國(guó)使用廣的智能家居產(chǎn)品，至今累計(jì)銷量已超過(guò)2000萬(wàn)臺(tái)。投資機(jī)構(gòu)摩根士丹利分析師稱智能音箱是繼iPad之后"成功的消費(fèi)電子產(chǎn)品"。國(guó)內(nèi)語(yǔ)音識(shí)別現(xiàn)狀國(guó)內(nèi)早的語(yǔ)音識(shí)別研究開(kāi)始于1958年，中國(guó)科學(xué)院聲學(xué)所研究出一種電子管電路，該電子管可以識(shí)別10個(gè)元音。1973年。近年來(lái)，該領(lǐng)域受益于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)步。

    先行者叮咚音箱的出師不利，更是加重了其它人的觀望心態(tài)。真正讓眾多玩家從觀望轉(zhuǎn)為積極參與的轉(zhuǎn)折點(diǎn)是逐步曝光的Echo銷量，近千萬(wàn)的美國(guó)銷量讓整個(gè)世界震驚。這是智能設(shè)備從未達(dá)到過(guò)的高點(diǎn)，在Echo以前除了AppleWatch與手環(huán)，像恒溫器、攝像頭這樣的產(chǎn)品突破百萬(wàn)銷量已是驚人表現(xiàn)。這種銷量以及智能音箱的AI屬性促使下半年，國(guó)內(nèi)各大巨頭幾乎是同時(shí)轉(zhuǎn)度，積極打造自己的智能音箱。未來(lái)，回看整個(gè)發(fā)展歷程，是一個(gè)明確的分界點(diǎn)。在此之前，全行業(yè)是突飛猛進(jìn)，之后則開(kāi)始進(jìn)入對(duì)細(xì)節(jié)領(lǐng)域滲透和打磨的階段，人們關(guān)注的焦點(diǎn)也不再是單純的技術(shù)指標(biāo)，而是回歸到體驗(yàn)，回歸到一種“新的交互方式到底能給我們帶來(lái)什么價(jià)值”這樣更為一般的、純粹的商業(yè)視角。技術(shù)到產(chǎn)品再到是否需要與具體的形象進(jìn)行交互結(jié)合，比如人物形象；流程自動(dòng)化是否要與語(yǔ)音結(jié)合；酒店場(chǎng)景應(yīng)該如何使用這種技術(shù)來(lái)提升體驗(yàn)，諸如此類終都會(huì)一一呈現(xiàn)在從業(yè)者面前。而此時(shí)行業(yè)的主角也會(huì)從原來(lái)的產(chǎn)品方過(guò)渡到平臺(tái)提供方，AIoT縱深過(guò)大，沒(méi)有任何一個(gè)公司可以全線打造所有的產(chǎn)品。語(yǔ)音識(shí)別的產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)當(dāng)語(yǔ)音產(chǎn)業(yè)需求四處開(kāi)花的同時(shí)。

    原理語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)是讓機(jī)器通過(guò)識(shí)別把語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)槲谋荆M(jìn)而通過(guò)理解轉(zhuǎn)變?yōu)橹噶畹募夹g(shù)。山西c語(yǔ)音識(shí)別

也被稱為自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)（ASR)，計(jì)算機(jī)語(yǔ)音識(shí)別或語(yǔ)音到文本（STT)技術(shù)。山西c語(yǔ)音識(shí)別

    我們可以用語(yǔ)音跟它們做些簡(jiǎn)單交流，完成一些簡(jiǎn)單的任務(wù)等等。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域：汽車語(yǔ)音控制當(dāng)我們駕駛汽車在行駛過(guò)程中，必須時(shí)刻握好方向盤，但是難免有時(shí)候遇到急事需要撥打電話這些，這時(shí)候運(yùn)用汽車上的語(yǔ)音撥號(hào)功能的免提電話通信方式便可簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)。此外，對(duì)汽車的衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)（GPS）的操作，汽車空調(diào)、照明以及音響等設(shè)備的操作，同樣也可以用語(yǔ)音的方式進(jìn)行操作。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域：工業(yè)控制及醫(yī)療領(lǐng)域在工業(yè)及醫(yī)療領(lǐng)域上，運(yùn)用智能語(yǔ)音交互，能夠讓我們解放雙手，只需要對(duì)機(jī)器發(fā)出命令，就可以讓其操作完成需要的任務(wù)。提升了工作的效率。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在個(gè)人助理、智能家居等很多領(lǐng)域都有運(yùn)用到，隨著語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在未來(lái)的不斷發(fā)展，語(yǔ)音識(shí)別芯片的不敢提高，給我們的生活帶來(lái)了更大的便利和智能化。山西c語(yǔ)音識(shí)別