Bothlent（?亮）是專注于提供AI?程化的平臺，旨在匯聚?批跨?業(yè)的專業(yè)前列?才，為??AI?業(yè)B端客戶、IT從業(yè)者、在校?學?提供?程化加速?案、教育培訓和咨詢等服務(wù)。?亮科技關(guān)注語?識別、??智能、機器學習等前沿科技，致?打造國內(nèi)?流AI技術(shù)服務(wù)商品牌。公司秉承“價值驅(qū)動連接、連接創(chuàng)造價值”的理念，重品牌，產(chǎn)品發(fā)布以來迅速在市場上崛起，市場占有率不斷攀升，并快速取得包括科?訊?、國芯、FireFly等平臺及技術(shù)社區(qū)在內(nèi)的渠道合作。未來，我們將進一步加大投入智能識別、大數(shù)據(jù)、云計算、AI工業(yè)4.0前沿技術(shù)，融合智慧城市、智慧社區(qū)、養(yǎng)老服務(wù)等應(yīng)用組合模式，締造AI智能機器人服務(wù)新時代。語音識別的狹義語音識別必須走向廣義語音識別，致力讓機器聽懂人類語言，才能將語音識別研究帶到更高維度。甘肅實時語音識別

    LSTM通過輸入門、輸出門和遺忘門可以更好的控制信息的流動和傳遞，具有長短時記憶能力。雖然LSTM的計算復雜度會比DNN增加，但其整體性能比DNN有相對20%左右穩(wěn)定提升。BLSTM是在LSTM基礎(chǔ)上做的進一步改進，不僅考慮語音信號的歷史信息對當前幀的影響，還要考慮未來信息對當前幀的影響，因此其網(wǎng)絡(luò)中沿時間軸存在正向和反向兩個信息傳遞過程，這樣該模型可以更充分考慮上下文對于當前語音幀的影響，能夠極大提高語音狀態(tài)分類的準確率。BLSTM考慮未來信息的代價是需要進行句子級更新，模型訓練的收斂速度比較慢，同時也會帶來解碼的延遲，對于這些問題，業(yè)屆都進行了工程優(yōu)化與改進，即使現(xiàn)在仍然有很多大公司使用的都是該模型結(jié)構(gòu)。圖像識別中主流的模型就是CNN，而語音信號的時頻圖也可以看作是一幅圖像，因此CNN也被引入到語音識別中。要想提高語音識別率，就需要克服語音信號所面臨的多樣性，包括說話人自身、說話人所處的環(huán)境、采集設(shè)備等，這些多樣性都可以等價為各種濾波器與語音信號的卷積。而CNN相當于設(shè)計了一系列具有局部關(guān)注特性的濾波器，并通過訓練學習得到濾波器的參數(shù)，從而從多樣性的語音信號中抽取出不變的部分。

    甘肅實時語音識別信號處理和特征提取可以視作音頻數(shù)據(jù)的預處理部分，一般來說，一段高保真、無噪聲的語言是非常難得的。

    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)折點是逐步曝光的Echo銷量，近千萬的美國銷量讓整個世界震驚。這是智能設(shè)備從未達到過的高點，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，國內(nèi)各大巨頭幾乎是同時轉(zhuǎn)度，積極打造自己的智能音箱。未來，回看整個發(fā)展歷程，是一個明確的分界點。在此之前，全行業(yè)是突飛猛進，之后則開始進入對細節(jié)領(lǐng)域滲透和打磨的階段，人們關(guān)注的焦點也不再是單純的技術(shù)指標，而是回歸到體驗，回歸到一種“新的交互方式到底能給我們帶來什么價值”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行交互結(jié)合，比如人物形象；流程自動化是否要與語音結(jié)合；酒店場景應(yīng)該如何使用這種技術(shù)來提升體驗，諸如此類終都會一一呈現(xiàn)在從業(yè)者面前。而此時行業(yè)的主角也會從原來的產(chǎn)品方過渡到平臺提供方，AIoT縱深過大，沒有任何一個公司可以全線打造所有的產(chǎn)品。語音識別的產(chǎn)業(yè)趨勢當語音產(chǎn)業(yè)需求四處開花的同時。

    沒有任何一個公司可以全線打造所有的產(chǎn)品。語音識別的產(chǎn)業(yè)趨勢當語音產(chǎn)業(yè)需求四處開花的同時，行業(yè)的發(fā)展速度反過來會受限于平臺服務(wù)商的供給能力。跳出具體案例來看，行業(yè)下一步發(fā)展的本質(zhì)邏輯是：在具體每個點的投入產(chǎn)出是否達到一個普遍接受的界限。離這個界限越近，行業(yè)就越會接近滾雪球式發(fā)展的臨界點，否則整體增速就會相對平緩。不管是家居、金融、教育或者其他場景，如果解決問題都是非常高投入并且長周期的事情，那對此承擔成本的一方就會猶豫，這相當于試錯成本過高。如果投入后，沒有可感知的新體驗或者銷量促進，那對此承擔成本的一方也會猶豫，顯然這會影響值不值得上的判斷。而這兩個事情，歸根結(jié)底都必須由平臺方解決，產(chǎn)品方或者解決方案方對此無能為力，這是由智能語音交互的基礎(chǔ)技術(shù)特征所決定。從技術(shù)來看，整個語音交互鏈條有五項單點技術(shù)：喚醒、麥克風陣列、語音識別、自然語言處理、語音合成，其它技術(shù)點比如聲紋識別、哭聲檢測等數(shù)十項技術(shù)通用性略弱，但分別出現(xiàn)在不同的場景下，并會在特定場景下成為關(guān)鍵。看起來關(guān)聯(lián)的技術(shù)已經(jīng)相對龐雜，但切換到商業(yè)視角我們就會發(fā)現(xiàn)，找到這些技術(shù)距離打造一款體驗上佳的產(chǎn)品仍然有絕大距離。哪些領(lǐng)域又運用到語音識別技術(shù)呢？

    需要及時同步更新本地語法詞典，以保證離線語音識別的準度；（3）音頻數(shù)據(jù)在離線引擎中的解析占用CPU資源，因此音頻采集模塊在數(shù)據(jù)采集時，需要開啟靜音檢測功能，將首端的靜音切除，不僅可以為語音識別排除干擾，同時能有效降低離線引擎對處理器的占用率；（4）為保證功能的實用性和語音識別的準度，需要在語音采集過程中增加異常處理操作。首先在離線引擎中需要開啟后端靜音檢測功能，若在規(guī)定時間內(nèi)，未收到有效語音數(shù)據(jù)，則自動停止本次語音識別；其次，需要在離線引擎中開啟識別門限控制，如果識別結(jié)果未能達到所設(shè)定的門限，則本次語音識別失?。唬?）通過語音識別接口，向引擎系統(tǒng)獲取語音識別結(jié)果時，需要反復調(diào)用以取得引擎系統(tǒng)的識別狀態(tài)，在這個過程中，應(yīng)適當降低接口的調(diào)用頻率，以防止CPU資源的浪費。2語音呼叫軟件的實現(xiàn)語音呼叫軟件廣泛應(yīng)用于電話通信領(lǐng)域，是一款典型的在特定領(lǐng)域內(nèi)，實現(xiàn)非特定人連續(xù)語音識別功能的應(yīng)用軟件。由于其部署場景較多，部分場景處于離線的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，適合采用本方案進行軟件設(shè)計。，語音識別準確率的高低是影響方案可行性的關(guān)鍵要素，離線引擎作為語音識別，它的工作性能直接關(guān)系到軟件的可用性。本軟件在實現(xiàn)過程中。大數(shù)據(jù)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時代的到來，語音識別技術(shù)取得了突飛猛進的進步。甘肅實時語音識別

這些進步不僅體現(xiàn)在該領(lǐng)域發(fā)表的學術(shù)論文激增上。甘肅實時語音識別

    在識別時可以將待識別的語音的特征參數(shù)與聲學模型進行匹配，得到識別結(jié)果。目前的主流語音識別系統(tǒng)多采用隱馬爾可夫模型HMM進行聲學模型建模。（4）語言模型訓練語言模型是用來計算一個句子出現(xiàn)概率的模型，簡單地說，就是計算一個句子在語法上是否正確的概率。因為句子的構(gòu)造往往是規(guī)律的，前面出現(xiàn)的詞經(jīng)常預示了后方可能出現(xiàn)的詞語。它主要用于決定哪個詞序列的可能性更大，或者在出現(xiàn)了幾個詞的時候預測下一個即將出現(xiàn)的詞語。它定義了哪些詞能跟在上一個已經(jīng)識別的詞的后面（匹配是一個順序的處理過程），這樣就可以為匹配過程排除一些不可能的單詞。語言建模能夠有效的結(jié)合漢語語法和語義的知識，描述詞之間的內(nèi)在關(guān)系，從而提高識別率，減少搜索范圍。對訓練文本數(shù)據(jù)庫進行語法、語義分析，經(jīng)過基于統(tǒng)計模型訓練得到語言模型。（5）語音解碼和搜索算法解碼器是指語音技術(shù)中的識別過程。針對輸入的語音信號，根據(jù)己經(jīng)訓練好的HMM聲學模型、語言模型及字典建立一個識別網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)搜索算法在該網(wǎng)絡(luò)中尋找一條路徑，這個路徑就是能夠以概率輸出該語音信號的詞串，這樣就確定這個語音樣本所包含的文字了。所以，解碼操作即指搜索算法。甘肅實時語音識別